强化学习从入门到放弃第25页

2019-Photo_Cropping_via_Deep_Reinforcement_Learning论文笔记

简介现有裁剪方法的介绍和不足本文提出的裁剪方法(DLRL)2相关工作主流的两类自动图像裁剪方法滑动窗口裁剪方法的优化DLRL模型的特点和优势3我们的方法DLRL方法的整体网络结构和原理介绍ActionSpace深度学习部分奖励和代理基于强化学习的裁剪

JBY-ZQ·2023-10-19 04:30

K8S,KubeSphere安装与卸载

运行环境的搭建花了很多时间，踩了很多坑，写此分享避免小伙伴从入门到放弃。希望正在学习的容器化技术的小伙伴们看完此文章能够更加得心应手。

IT小分享·2023-10-18 18:07

第一章统计学习方法概论

▶︎统计学习主要分为监督学习，非监督学习，半监督学习，强化学习1.2监督学

Estherbabe·2023-10-18 15:47

剖析强化学习 - 第四部分

作者：MassimilianoPatacchiola这是“解剖强化学习”系列的第四篇。在这篇文章中，我将介绍另一组广泛用于强化学习的技术：Actor-Critic（AC）方法。

wilbertzhou·2023-10-18 13:33

真小白，零基础Transformer代码解析

代码是参考CSDN博主,代码详解(Pytorch版)_@左左@右右的博客-CSDN博客_transformer代码同时参考b站up主【NLP从入门到放弃】的注解BERT代码(源码)从零解读【Pytorch

Austismes·2023-10-18 12:54

AutoPentest-DRL-使用深度强化学习的自动渗透测试

AutoPentest-DRL是基于深度强化学习（DRL）技术的自动渗透测试框架。

GuiltyFet·2023-10-18 11:32

policy gradient详解（附代码）

1引言 policygradient是强化学习中一种基于概率策略的方法。

鬼道2022·2023-10-18 11:59

强化学习------Policy Gradient算法

目录简介PG算法原理效果：参考简介之前的QLearningDQNSarsa都是通过计算动作得分来决策的，我们是在确定了价值函数的基础上采用某种策略，即Value-Based，通过先算出价值函数，再去做决策。而PolicyGradient算法是一种直接的方法，我们直接去评估策略的好坏，然后进行选择。即Policy-Base。智能体通过与环境的交互获得特定时刻的状态信息，并直接给出下一步要采取各种动作

韭菜盖饭·2023-10-18 10:23

Kotlin从入门到放弃第二节 Kotlin中的判断语句

第二节Kotlin中的判断语句一、if判断语句首先学习一下if，Kotlin中的if和java中的if几乎没有什么区别。先举一个列子：funmaxNumber(number1:Int,number2:Int):Int{varmaxNumber=0if(number1>number2){maxNumber=number1}else{maxNumber=number2}returnmaxNumber}

十万人·2023-10-18 09:37

强化学习基础概念01——概率论知识

概率论目录01随机变量02概率密度函数03期望：04随机抽样：01随机变量是一个未知的变量，结果取决于随机事件的结果。X表示随机值x表示观测值02概率密度函数把所有取值都算上，概率求和等于103期望：连续离散04随机抽样：

王三省的读研日记·2023-10-18 08:31

强化学习基础（1）- 理论和算法

目录1.基本概念1.1组成部分1.2马尔可夫决策过程2有模型强化学习2.1状态值函数2.2动作值函数2.3二者关系2.4探索和利用2.5动态规划（DP）（有模型求解方法）2.5.1预测任务2.5.1控制任务

笑傲江湖2023·2023-10-18 08:13

强化学习案例复现（2）--- MountainCar基于DQN

1.搭建环境importgym#Createenvironmentenv=gym.make("MountainCar-v0")eposides=10foreqinrange(eposides):obs=env.reset()done=Falserewards=0whilenotdone:action=env.action_space.sample()obs,reward,done,action,i

笑傲江湖2023·2023-10-18 08:42

强化学习基础（2）—常用算法总结

目录1.Value-Based2.Policy-Based参考文献1.Value-BasedSarsa（State-action-reward-state’-action）：是为了建立和优化状态-动作(state-action)的价值Q表格所建立的方法。首先初始化Q表格，根据当前的状态和动作与环境进行交互后，得到奖励reward以及下一步的状态和动作后，对Q表格进行更新；并不断重复这个过程。另外，

笑傲江湖2023·2023-10-18 08:42

今日思考 — 算力对机器人的影响（基于文心一言的回答）

目录1.高tops的算力能支持什么水平的复合机器人控制2.什么情况下控制机器人需要更高的算力3.为什么使用人工智能算法，例如深度学习、强化学习等，需要更多的计算资源来实现更精准的决策和控制。

笑傲江湖2023·2023-10-18 07:03

深度强化学习发展现状及展望：万字总结解读83篇文献

深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。

Coder_Jh·2023-10-18 04:52

Q-learning如何与ABC等一些元启发式算法能够结合在一起？

Q-learning是一种强化学习算法，通常用于解决基于马尔可夫决策过程的问题，而ABC是一种启发式优化算法，通常用于解决优化问题。将它们结合可以在特定应用场景中

饮马瀚海呐·2023-10-18 01:27

合体吧！！！Airtest+unittest用例撰写规范

很多知识点还需要少侠自查补足，我偶然在山间到的一本秘籍，想来对你有用↓↓【unittest从入门到放弃】↑↑↑↑↑↑其实是手译的官方文档，少侠不要慌张。

姜士奇·2023-10-17 19:35

深度强化学习领域值得一读的论文列表

参考自：https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/keypapers.html强烈建议直接去看原文，每一篇文献都有链接以下是深度强化学习（DeepReinforcementLearning

超级超级小天才·2023-10-17 19:40

《Java从入门到放弃》JavaSE入门篇：运算符

运算符分为运算和符。运算：是一种行为，通过已知量的可能的组合，获得新的量。符：上古时期，符是沟通人和神的秘密图案，所以符是不可以随便乱画的，故有所谓“画符不知窍，反惹鬼神笑；画符若知窍，惊得鬼神叫”的说法。画符的方法成百上千，有的要掐诀存想神灵随笔而来，有的要步罡踏斗，念动咒语……咳，知道运算符的来历了吧，所以程序写得好不好，就看运算符用得妙不妙！======================我是分

十方上下·2023-10-17 17:08

技术分享 | 强化学习，让机器像人类一样自我学习

如果说近年来有什么是各行各业共通的话题，那就一定是强化学习，这是一个让机器能够像人类一样通过与环境互动来学习和改进自己决策的领域。它不仅令人兴奋，而且具有革命性的潜力，可以改变我们生活和工作的方式。

鼎道开发者联盟·2023-10-17 16:22

kong网关从入门到放弃

Kong网关是一个轻量级、快速、灵活的云名称API网关。KongGateway位于您的服务应用程序前面，可动态控制、分析和路由请求和响应。KongGateway通过使用灵活、低代码、基于插件的方法来实现您的API流量策略。https://docs.konghq.com/gateway/latest/#features架构特性https://docs.konghq.com/gateway/3.4.x

一枚程序狗·2023-10-17 14:43

强化学习与视觉语言模型之间的碰撞，UC伯克利提出语言奖励调节LAMP框架

文章链接：https://arxiv.org/abs/2308.12270代码仓库：https://github.com/ademiadeniji/lamp在强化学习（RL）领域，一个重要的研究方向是如何巧妙的设计模型的奖励机制

TechBeat人工智能社区·2023-10-17 12:30

【伤寒强化学习训练】打卡第八十八天一期90天

阳明病提纲【9.1】问曰：病有太阳阳明，有正阳阳明，有少阳阳明，何谓也？答曰：太阳阳明者，脾约是也；正阳阳明者，胃家实是也；少阳阳明者，发汗，利小便已，胃中燥烦实，大便难是也。阳明病有三种：一种叫太阳阳明：脾约；一种叫正阳阳明：胃家实一种叫少阳阳明：津液不足的大便难，胃家实跟大便难不一样，就是大便塞在里面的时候，胃家实，大便大不出来叫做大便难；研究伤寒第一步是什么？尽可能把它拗得合理一点：1）太阳

A卐炏澬焚·2023-10-17 09:41

吃瓜教程1--概念准备

模型评估与选择（1）经验误差与过拟合（2）评估方法二、南瓜书准备篇机器学习的相关技术1.监督学习（1）Regression（2）Classification2.半监督学习3.迁移学习4.无监督学习5.强化学习一

雾里看花的学习日常·2023-10-17 05:21

iOS代码混淆-从入门到放弃

目录1.什么是iOS代码混淆？2.iOS自动代码混淆的方法是什么？3.iOS代码混淆的作用是什么？4.怎么样才能做到更好的iOS代码混淆？总结参考资料1.什么是iOS代码混淆？代码混淆是指将程序中的方法名、属性名等符号重命名，并对代码进行改写，使其加密和混淆，增加应用逆向工程的难度。2.iOS自动代码混淆的方法是什么？iOS自动代码混淆需要以下四个文件：func.list、confuse.sh、C

不写⁠代码没饭吃·2023-10-17 03:01

当 AI 成为“逆子”；强化学习之父联手传奇程序员丨 RTE 开发者日报 Vol.62

本期编辑：@Asui，@CY01有话题的新闻1、强化学习之父萨顿联手传奇程序员卡马克入局AGI创业

声网·2023-10-16 18:59

gym原来是这样用的

今天down了一个深度强化学习的程序，但是试来试去总是跑不成功，第一句就出问题了env=gym.make("clusterEnv-v0").unwrapped总是报没有该环境，思想半天，然后发现这是自己写的环境

eyexin2018·2023-10-16 16:48

ADP&RL - 近似动态规划和强化学习 - Note 1 - Introduction

1.IntorductionAbbreviationsDeclarationSDM:sequentialdecisionmaking顺序决策DP:DynamicProgramming动态规划MDP:MarkovDecisionProcess马尔科夫决策过程这是在Quora上对动态规划(DP)说明的极好的例子writesdown“1+1+1+1+1+1+1+1=”onasheetofpaper“Wh

Stan Fu·2023-10-16 13:27

2021-08-16 强化学习(第2版)-Reinforcement Learning 第四章动态规划（DP）

第四章动态规划DynamicProgramming（DP）引入.动态规划和强化学习问题的联系一.策略评估（预测问题）PolicyEvaluation(Prediction)IterativePolicyEvaluation

HphNJU·2023-10-16 13:25

Proximal Policy Optimization(PPO)和文本生成

ChatGPT的RLHF步使用了强化学习PPO算法。PPO是一种策略梯度方法，其交替地进行与环境交互采样数据和使用随机梯度上升优化“代理”目标函数。

冰冰冰泠泠泠·2023-10-16 12:28

ApacheCN 深度学习译文集 2020.9

724187166ApacheCN学习资源目录TensorFlow1.x深度学习秘籍零、前言一、TensorFlow简介二、回归三、神经网络：感知器四、卷积神经网络五、高级卷积神经网络六、循环神经网络七、无监督学习八、自编码器九、强化学习十

布客飞龙·2023-10-16 11:11

史上最强Java NIO入门：担心从入门到放弃的，请读这篇！

本文原题“《NIO入门》，作者为“GregoryM.Travis”，他是《JDK1.4Tutorial》等书籍的作者。1、引言JavaNIO是Java1.4版加入的新特性，虽然Java技术日新月异，但历经10年，NIO依然为Java技术领域里最为重要的基础技术栈，而且依据现实的应用趋势，在可以预见的未来，它仍将继续在Java技术领域占据重要位置。网上有关JavaNIO的技术文章，虽然写的也不错，但

hellojackjiang2011·2023-10-16 10:36

强化学习

文章目录强化学习概念Model-FreeValue-basedlearningDQNState-basedlearning蒙特卡洛近似Actor-CriticLearningModel-BasedMonteCarloTreeSearch

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:41

机器学习: 初探定义与应用场景

机器学习的定义机器学习在日常生活中的应用推荐系统语音识别图像识别商业领域的机器学习金融风险评估股票市场预测客户关系管理机器学习在医疗领域的应用疾病预测药物发现医疗影像分析机器学习的主要类型监督学习无监督学习强化学习常用的机器学习算法线性回归逻辑回归决策树支持向量机随机森林评估和验证训练集

我是小白呀·2023-10-15 22:11

那一晚，我学会了好多

学习编程从入门到放弃的人不计其数，很大程度上是因为，产出和投入的精力完全不成正比。

为什么被使用啊啊啊·2023-10-15 21:59

奖励函数是平稳的是什么意思

在强化学习中，"奖励函数是平稳的"通常指的是奖励信号（rewardsignal）在不同时间步骤或状态下是稳定的，即其统计性质在整个学习过程中不发生明显的变化。

Chen_Chance·2023-10-15 20:51

DRL--算法合集

文章目录一、注意点（难点）二、算法的比较和区别二、算法解析注释1.改进的贪婪算法2.DynaQ算法3.DQN中的延迟更新next_model4.对期望的蒙特卡洛近似5、强化学习中确定性策略和随机策略的区别

还有你Y·2023-10-15 16:27

强化学习案例复现（1）--- MountainCar基于Q-learning

1搭建环境1.1gym自带importgym#Createenvironmentenv=gym.make("MountainCar-v0")eposides=10foreqinrange(eposides):obs=env.reset()done=Falserewards=0whilenotdone:action=env.action_space.sample()obs,reward,done,a

笑傲江湖2023·2023-10-15 15:36

深度强化学习第 1 章机器学习基础

1.1线性模型线性模型（linearmodels）是一类最简单的有监督机器学习模型，常被用于简单的机器学习任务。可以将线性模型视为单层的神经网络。本节讨论线性回归、逻辑斯蒂回归（logisticregression）、softmax分类器等三种模型。1.1.1线性回归1.1.2逻辑斯蒂回归sigmoid是个激活函数（activationfunction）交叉熵（crossentropy），它常被用

Chen_Chance·2023-10-15 15:58

【伤寒强化学习训练】打卡第九十天一期90天

9.10.2-阳明病证候(续)阳明病寒证(二)【9.17】阳明病，不能食，攻其热必哕。所以然者，其人本虚，胃中冷故也。阳明病吃不下饭，是中寒的阳明病，是不适合用很冷的下药，三个承气汤当然是不适合的；攻了热就一定会哕（打嗝的声音），是因为脾胃太冷了，人虚了；其实“胃中”也不是胃里头，因为张仲景的胃中是整个消化道都算到了，肠子也算；如果肚子冷上加冷，的确会有嗝气跟打嗝的现象；吃不下饭，就知道能量在阳明

A卐炏澬焚·2023-10-15 14:13

如何养成跑步、读书的习惯呢？

想一想从入门到放弃。培养内在的喜欢才是关键，只有自己认可的才会坚持，享受其中。习惯与喜欢，九宫格打法是一样的。想一想，为什么要养成跑步、读书的习惯？你喜欢吗？意义何在？怎么挖掘跑步、读书的乐趣呢？

小煦时光·2023-10-15 10:06

强化学习问题（五）--- ImportError: sys.meta_path is None, Python is likely shutting down

1.问题分析笔者的错误发生在以下代码importgymenv=gym.make('GridWorld-v0')env.reset()env.render()这个错误通常表明Python解释器在尝试导入模块时已经处于关闭过程中。2.解决通常在上述代码第五行加入env.close()即可解决。但可能会出现秒闪，所以导入time模块改成以下代码importgymimporttimeenv=gym.mak

笑傲江湖2023·2023-10-15 09:18

强化学习问题（三）--- Python Gym ImportError cannot import name ‘rendering‘ from ‘gym.envs.classic_control‘

1.问题分析意思是缺rendering文件，这个问题主要是由于Gym版本的变化，在某个版本中删除了classic_control包中的rendering文件，所以需要手动把这个文件给加上。地址2.解决在上述地址直接下载rendering.py，然后复制到你电脑中gym->envs->classic_control中即可。最后在classic_control中的init.py文件中，增加如下一行代码

笑傲江湖2023·2023-10-15 09:48

强化学习问题（四）--- NameError: name ‘glPushMatrix‘ is not defined

1.问题分析pyglet版本过高，在上篇博文提到过，博主最初下载版本是pyglet-2.0.0，出现该问题后，将版本降至pyglet-1.5.27。2.解决在该地址下载pyglet-1.5.27.zip，下载在D:\anaconda3\Lib\site-packages\gym目录（选择自己的目录），下载成功后用以下命令安装。pipinstallD:\anaconda3\Lib\site-pack

笑傲江湖2023·2023-10-15 09:12

深度学习的一些概念分享

深度学习有哪些神经网络一般来说，训练深度学习网络的方式主要有四种：监督学习（supervisedlearning）无监督学习（unsupervisedlearning）半监督学习（semi-supervisedlearning）强化学习

IT_xiao小巫·2023-10-15 04:43

2018-11-22-AutoML

image.pngAutoML搜索空间过大的问题，3个解决方法：基础搜索方法——慢基于采样的方法——无法获取导数信息，只有函数值image.png2.1.基于强化学习image.pngimage.pngimage.png

HollyMeng·2023-10-14 22:27

01.ChatGPT原理剖析

目录ChatGPT初体验对ChatGPT的误解ChatGPT的本质模型的训练ChatGPT的关键技术监督学习预训练（Pre-train）GPT系列的历史预训练的好处强化学习ChatGPT带来的研究问题部分截图来自原课程视频

oldmao_2000·2023-10-14 22:15

强化学习(Reinforcement Learning)与策略梯度(Policy Gradient)

1强化学习的基本框架 强化学习(ReinforcementLearning,RL)主要由智能体(Agent/Actor)、环境(Environment)、状态(State)、动作(Action)、奖励

花飞雨追·2023-10-14 11:19

NeuroImage | 右侧颞上回在语义规则学习中的作用：来自强化学习模型的证据

在现实生活中，许多规则的获取通常需要使用语言作为桥梁，特别是语义在信息传递中起着至关重要的作用。另外，个体使用的语言往往具有明显的奖励和惩罚元素，如赞扬和批评。一种常见的规则是寻求更多的赞扬，同时避免批评。以往的研究使用概率反转学习任务来检查抽象规则的学习。这个任务的结构涉及两个行为选择的奖励分配：当一个行为是高奖励，则另一个必然是高惩罚，反之亦然，并且在一段时间后规则将会发生偶然性的反转。这些研

茗创科技·2023-10-14 11:32

深度强化学习DRL训练指南和现存问题（D3QN（Dueling Double DQN））

目录参数iterationepisodeepochBatch_SizeExperimenceReplayBuffer经验回放缓存Rewarddiscountfactor或gamma折扣因子Agent神经网络batchnormalization批归一化dropout随机失活lr(learningrate)学习率/步长weightdecay权重衰减离散动作探索策略（以epslion-Greedy为例）

参宿7·2023-10-14 09:32

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