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强化学习公式推导
大模型日报-20240113
击败8名人类规划师:清华团队提出
强化学习
的城市空间规划模型https://mp.weixin.qq.com/s/GkL5peKCOJLh4pLjiTeIFw近年来,以更加宜居为导向,「15分钟城市」概念得到了更多关注
程序无涯海
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2024-01-13 17:35
大模型篇
chatgpt
大模型
日报
AIGC
论坛
AI
人工智能
强化学习
笔记持续更新......
文章目录
强化学习
强化学习
解决的是什么样的问题?举出
强化学习
与有监督学习的异同点。有监督学习靠样本标签训练模型,
强化学习
靠的是什么?
强化学习
的损失函数(lossfunction)是什么?
搬砖成就梦想
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2024-01-13 16:45
人工智能
深度学习
笔记
计算卸载论文阅读01-理论梳理
模型:针对上述问题,我们提出了一种创新的
强化学习
(RL)方法来解决比例计算问题。我们考虑了一种常见的卸载场景,该场景具有
梦灯
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2024-01-13 13:06
人工智能
论文
论文阅读
算法
信息与通信
什么是卡特兰数及卡特兰数
公式推导
什么是卡特兰数?明安图数,又称卡塔兰数,英文名Catalannumber,是组合数学中一个常出现于各种计数问题中的数列。以中国蒙古族数学家明安图(1692-1763)和比利时的数学家欧仁·查理·卡塔兰(1814–1894)的名字来命名,其前几项为(从第零项开始):1,1,2,5,14,42,132,429,1430,4862,…卡特兰数的几何意义简单来说,卡特兰数就是一个有规律的数列,在坐标图中可
wuxiaopengnihao1
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2024-01-13 11:19
sqlite
C++实现LeNet-5卷积神经网络
搞了好久好久,
公式推导
+网络设计就推了20多页草稿纸花了近10天程序进1k行,各种debug要人命,只能不断的单元测试+梯度检验因为C++只有加减乘除,所以对这个网络模型不能有一丝丝的模糊,每一步都要理解的很透彻挺考验能力的
一只狗20000402
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2024-01-13 10:16
AI
C++
MNIST
CNN
LeNet-5
AI
【机器学习300问】5、什么是
强化学习
?
我将从三个方面为大家简明阐述什么是
强化学习
,首先从
强化学习
的定义大家的了解
强化学习
的特点,其次学习
强化学习
里特殊的术语加深对
强化学习
的理解,最后通过和监督学习与无监督学习的比较,通过对比学习来了解
强化学习
小oo呆
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2024-01-13 05:14
【机器学习】
机器学习
人工智能
第一章 绪论2
1.4
强化学习
算法分类及发展趋势一分类1.根据
强化学习
算法是否依赖模型可分为:基于模型的
强化学习
算法、⽆模型的
强化学习
算法共同点:通过与环境交互获得数据不同点:利⽤数据的⽅式不同。
食蓼少年
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2024-01-13 04:54
实战解析朝生暮死的Redis拓展应用—过期策略和LRU,继续
强化学习
今天,我们继续Redis的拓展应用,继续深化了解、
强化学习
效果。拓展4:朝生暮死——过期策略Redis所有的数据结构都可以设置过期时间,时间一到,就会自动删除。
Java领域指导者
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2024-01-13 01:57
一元线性回归模型(
公式推导
+举例应用)
文章目录引言模型表达式均方误差和优化目标最小二乘法利用协方差和方差求解kkk和bbb结论实验分析引言一元线性回归是回归分析中简单而重要的一种模型,旨在找到一条直线,以最佳方式拟合输入变量与输出变量之间的关系。在这篇文章中,我们将深入探讨一元线性回归的原理及其应用。模型表达式一元线性回归模型的表达式为:f(xi)=kxi+bf(x_i)=kx_i+bf(xi)=kxi+b其中,xix_ixi为输入变
Nie同学
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2024-01-12 23:50
机器学习
线性回归
算法
回归
【
强化学习
的数学原理-赵世钰】课程笔记(六)随机近似与随机梯度下降
目录一.内容概述二.激励性实例(Motivatingexamples)三.Robbins-Monro算法(RM算法):1.算法描述2.说明性实例(llustrativeexamples)3.收敛性分析(Convergenceanalysis)4.在平均值估计中的应用(Applicationtomeanestimation)四.随机梯度下降(stochasticgradientdescent,SDG
leaf_leaves_leaf
·
2024-01-12 21:00
笔记
人工智能
机器学习
学习
【
强化学习
的数学原理-赵世钰】课程笔记(三)贝尔曼最优公式
目录一.内容概述1.第三章主要有两个内容2.第二章大纲二.激励性实例(Motivatingexamples)三.最优策略(optimalpolicy)的定义四.贝尔曼最优公式(BOE):简介五.贝尔曼最优公式(BOE):公式右侧求最大化的最优问题六.贝尔曼最优公式(BOE):改写为v=f(v)七.收缩映射定理(Contractionmappingtheorem)八.贝尔曼最优公式(BOE):解决方
leaf_leaves_leaf
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2024-01-12 21:30
笔记
机器学习
学习
【
强化学习
的数学原理-赵世钰】课程笔记(四)值迭代与策略迭代
目录一.内容概述二.值迭代算法(valueiterationalgorithm)1.第1步:策略更新(policyupdate)2.第2步:价值更新(valueupdate)3.流程总结,程序概要,并写成伪代码4.举例三.策略迭代算法(policyiterationalgorithm)1.算法介绍2.policyiterationalgorithm的具体实现3.例子(1)例子1(2)例子2四.截断
leaf_leaves_leaf
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2024-01-12 21:30
笔记
机器学习
人工智能
学习
多元线性回归模型(
公式推导
+举例应用)
文章目录引言模型表达式均方误差和优化目标最小二乘法广义线性模型范数XTX\mathbf{X^TX}XTX不是满秩情况下,回归问题的解决方案岭回归套索回归弹性网络回归(ElasticNet)XTX\mathbf{X^TX}XTX不是满秩情况下,二分类问题的解决方案对数几率回归黑塞矩阵结论实验分析(一)实验分析(二)实验分析(三)引言多元线性回归是回归分析中的一种复杂模型,它考虑了多个输入变量对输出变
Nie同学
·
2024-01-12 14:00
机器学习
线性回归
算法
回归
线性判别分析LDA((
公式推导
+举例应用))
文章目录引言模型表达式拉格朗日乘子法阈值分类器结论实验分析引言线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,简称LDA)是一种经典的监督学习算法,其主要目标是通过在降维的同时最大化类别之间的差异,为分类问题提供有效的数据表征。LDA不同于一些无监督降维方法,如主成分分析(PCA),它充分利用了类别信息,通过寻找最佳投影方向,使得不同类别的样本在降维后的空间中有最大的类间距离,
Nie同学
·
2024-01-12 14:00
机器学习
机器学习
BP神经网络(
公式推导
+举例应用)
文章目录引言M-P神经元模型激活函数多层前馈神经网络误差逆传播算法缓解过拟合化结论实验分析引言人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANNs)作为一种模拟生物神经系统的计算模型,在模式识别、数据挖掘、图像处理等领域取得了显著的成功。其中,BP神经网络(BackpropagationNeuralNetwork,BPNN)作为一种常见的前馈式神经网络,以其在模式学习和逼近函数
Nie同学
·
2024-01-12 14:00
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
决策树(
公式推导
+举例应用)
文章目录引言决策树学习基本思路划分选择信息熵信息增益增益率(C4.5)基尼指数(CART)剪枝处理预剪枝(逐步构建决策树)后剪枝(先构建决策树再剪枝)连续值与缺失值处理连续值处理缺失值处理结论实验分析引言随着信息时代的发展,决策制定变得愈发复杂而关键。在众多决策支持工具中,决策树作为一种直观而强大的工具,在各个领域都得到了广泛的应用。决策树是一种基于树形结构的模型,通过一系列的决策节点和分支来模拟
Nie同学
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2024-01-12 14:56
机器学习
决策树
算法
机器学习
原创 | 一文读懂ChatGPT中的
强化学习
原文:原创|一文读懂ChatGPT中的
强化学习
ChatGPT基于OpenAI的GPT-3.5创造,是InstructGPT的衍生产品,它引入了一种新的方法,将人类反馈纳入训练过程中,使模型的输出与用户的意图更好地结合
javastart
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2024-01-12 12:07
aigc
大模型
人工智能
chatgpt
AIGC
【伤寒
强化学习
训练】第七天打卡 一期90天
11.3.1木通的药性与桃花汤讲解肾阳不够导致免疫力低落,引发一些细菌感染或发热的现象,看起来是温病,其实体质上是少阴会得厥阴病,多半是跟个性有关系,要一个人整套做人做事的方法有所转变,是一件很不容易的事情当归四逆汤的名称定义当归四逆汤是桂枝当归汤系,不是四逆汤系无论是当归四逆汤或是四逆汤,都是治“四肢厥逆”中国古时候的古方,张仲景所命名的方剂,是以它的药味、样子来命名或者用这个汤的功能来命名有柴
A卐炏澬焚
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2024-01-12 09:55
RLHF与LLM训练的碰撞:寻找最佳实践之路!
了解更多公众号:芝士AI吃鱼在讨论大型语言模型(LLM)时,无论是在研究新闻还是教程中,经常提到一个称为“带有人类反馈的
强化学习
”(RLHF)的过程。
wwlsm_zql
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2024-01-12 09:50
chatgpt
人工智能
一对一包教会脑电教学服务
想
强化学习
脑电某个内容版块可以吗?...”,也有小伙伴联系我们,咨询脑电相关内容能
茗创科技
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2024-01-12 02:46
01多智能体交互模型:标准博弈与随机博弈
Normal-formgame(标准博弈)根据奖励的不同分类repeatedNormal-formgame有限重复博弈与无限重复博弈更复杂的策略2.随机博弈马尔科夫性repeated标准博弈、随机博弈图示前言多智能体
强化学习
爱宇小菜涛
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2024-01-11 18:18
多智能体
人工智能
机器学习
03MARL-联合策略与期望回报
文章目录前言一、MARL问题组成二、联合策略与期望回报1.History-basedexpectedreturn2.Recursiveexpectedreturn前言多智能体
强化学习
问题中的博弈论知识—
爱宇小菜涛
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2024-01-11 18:16
多智能体
人工智能
机器学习
【深度学习】动手学深度学习(PyTorch版)李沐 2.4.3 梯度【
公式推导
】
2.4.3.梯度 我们可以连接一个多元函数对其所有变量的偏导数,以得到该函数的梯度(gradient)向量。具体而言,设函数f:Rn→Rf:\mathbb{R}^{n}\to\mathbb{R}f:Rn→R的输入是一个nnn维向量x⃗=[x1x2⋅⋅⋅xn]\vecx=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\···\\x_n\end{bmatrix}x=x1x2⋅⋅⋅xn,输出是一个标
ninding
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2024-01-11 15:43
深度学习
人工智能
Proximal Policy Optimization
-李宏毅老师的视频地址:李宏毅深度
强化学习
(国语)课程(2018)_哔哩哔哩_bilibiliPPO算法是PolicyGradient方法的一种改进版本PolicyGradient算法回顾在PG算法中,
神奇的托尔巴拉德
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2024-01-11 12:33
ChatGPT文书替代论“热”潮背后的“冷”思考
基于OpenAI先前研发的GPT-3.5架构,ChatGPT最为显著的特点就是能够基于人类反馈进行
强化学习
。主要
do1twe11
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2024-01-11 10:33
chatgpt
人工智能
强化学习
求解TSP(六):Qlearning求解旅行商问题TSP(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种
强化学习
算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手
·
2024-01-11 09:40
TSP
Qlearning
python
python
开发语言
优化算法
强化学习
深度强化学习
强化学习
求解TSP(四):Qlearning求解旅行商问题TSP(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种
强化学习
算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手
·
2024-01-11 09:10
TSP
Qlearning
python
python
开发语言
深度强化学习
强化学习
Qlearning
tsp
强化学习
求解TSP(三):Qlearning求解旅行商问题TSP(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种
强化学习
算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手
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2024-01-11 09:09
Qlearning
python
TSP
python
开发语言
强化学习
Qlearning
路径优化
tsp
强化学习
求解TSP(五):Qlearning求解旅行商问题TSP(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种
强化学习
算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手
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2024-01-11 09:33
Qlearning
python
TSP
python
开发语言
深度强化学习
强化学习
TSP
Qlearning
强化学习
—模仿学习 行为克隆 生成式对抗网络模型
第十五章模仿学习15.1简介虽然
强化学习
不需要有监督学习中的数据标签,但它十分依赖奖励函数的设置。有时在奖励函数上做一些微小的改动,训练出来的策略就会天差地别。
oceancoco
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2024-01-11 08:27
pytorch
python
人工智能
算法
模型预测控制MPC
而在深度
强化学习
领域,基于模型的方法通常用神经网络学习一个环境模型,然后利用该环境模型来帮助智能体训练和决策。利用环境模型帮助智能体训练和决策的方法有很多种,例如可以利用与之前的Dyna类似的
oceancoco
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2024-01-11 08:27
python
pytorch
人工智能
策略梯度算法
在
强化学习
中,除了基于值函数的方法,还有一支非常经典的方法,那就是基于策略(policy-based)的方法。对比两者,基于值函数的方法主要是学习值函数,然后根据值函数导出一个策略,学习
oceancoco
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2024-01-11 08:56
算法
人工智能
pytorch
强化学习
基础篇(二十五)n步时序差分预测
强化学习
基础篇(二十五)n步时序差分预测1、n步时序差分方法之前在《
强化学习
基础篇(十七)时间差分预测》所介绍的是算法,其更新过程仅仅依赖于当前状态向下走一步的情况,将走一步走后的状态价值用于bootstrap
Jabes
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2024-01-11 08:20
10、InstructGPT:Training language models to follow instructions with human feedback
InstructGPT在GPT-3上用
强化学习
做微调,内核模型为PPO-ptxGPT-1比BERT诞生略早几个月。
C--G
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2024-01-11 06:34
#
NLP
语言模型
自然语言处理
人工智能
Actor-Model和Reward-Model
在
强化学习
中,Actor-Model和Reward-Model是两个关键概念,它们在训练智能体(Agent)的过程中起着重要的作用。
andeyeluguo
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2024-01-11 06:21
人工智能
chatgpt
插值、平稳假设、变异函数、基台、块金、克里格…地学计算概念及
公式推导
1引言 最近的几篇博客,分别从多光谱与高光谱遥感的实际应用出发,对影像前期处理与相关算法、反演操作等加以详细介绍。而通过遥感手段获取了丰富的各类地表信息数据后,如何对数据加以良好的数学处理与科学分析,同样是我们需要重视的问题。因此,准备由这一篇博客入手,新建一个专栏,逐篇地对地学计算方面的内容加以初步总结。 那么首先,我们就由地学计算的几个基本概念入手,对相关理论方面的内容加以一定了解。 需
疯狂学习GIS
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2024-01-11 01:06
STM32蓝牙小车、红外循迹小车、超声波避障小车项目设计
一、前言本文旨在分享我学习STM32的过程中,为了
强化学习
成果,试着制作一些实训项目。最开始做的就是STM32蓝牙小车、STM32红外循迹小车、STM32超声波避障小车。
小小_扫地僧
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2024-01-10 21:42
32单片机
stm32
嵌入式硬件
单片机
李元豪成长会:学习新技能的策略2021-04-23
根据认知心理学,以下是三种最好的学习策略:分散练习——把你的学习过程分成小的时间段来进行,而不是死记硬背测试
强化学习
——通过具有挑战性的记忆检索考试来训练你的大脑和记忆解释性提问——问自己一些辅助自己深入研究的问题
李元豪成长会
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2024-01-10 16:25
强化学习
求解TSP(二):Qlearning求解旅行商问题TSP(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种
强化学习
算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手
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2024-01-10 15:56
TSP
Qlearning
python
python
开发语言
优化算法
进化计算
强化学习
tsp
深度强化学习
TSP(Python):Qlearning求解旅行商问题TSP(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种
强化学习
算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手
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2024-01-10 15:55
Qlearning
python
TSP
python
开发语言
优化算法
强化学习
深度强化学习
tsp
强化学习
求解TSP:Qlearning求解旅行商问题(Traveling salesman problem, TSP)提供Python代码
一、Qlearning简介Q-learning是一种
强化学习
算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手
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2024-01-10 15:25
python
Qlearning
TSP
python
开发语言
强化学习
深度强化学习
Qlearning
强化学习
求解TSP(一):Qlearning求解旅行商问题TSP(提供Python代码)
一、Qlearning简介Q-learning是一种
强化学习
算法,用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手
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2024-01-10 15:49
Qlearning
python
TSP
python
开发语言
优化算法
tsp
强化学习
强化学习
6——动态规划置策略迭代算法,以悬崖漫步环境为例
策略迭代算法通过策略评估与策略提升不断循环交替,得到最优策略。策略评估固定策略π\piπ不变,估计状态价值函数V一个策略的状态价值函数,在马尔可夫决策过程中提到过:Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)(r(s,a)+γ∑s′∈Sp(s′∣s,a)Vπ(s′))V^{\pi}(s)=\sum_{a\inA}\pi(a|s)\left(r(s,a)+\gamma\sum_{s'\inS}p(s'|s,a)
beiketaoerge
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2024-01-10 07:15
强化学习
算法
动态规划
人工智能
强化学习
在生成式预训练语言模型中的研究现状简单调研
1.绪论本文旨在深入探讨
强化学习
在生成式预训练语言模型中的应用,特别是在对齐优化、提示词优化和经验记忆增强提示词等方面的具体实践。
一条独龙
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2024-01-10 01:25
机器学习
语言模型
人工智能
机器学习
强化学习
Double DQN方法玩雅达利Breakout游戏完整实现代码与评估pytorch
1.实验环境1.1硬件配置处理器:2*AMDEPYC7773X64-Core内存:1.5TB显卡:8*NVIDIAGeForceRTX309024GB1.2工具环境Python:3.10.12Anaconda:23.7.4系统:Ubuntu22.04.3LTS(GNU/Linux5.15.0-91-genericx86_64)IDE:VSCode1.85.1gym:0.26.2Pytorch:2.
一条独龙
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2024-01-10 01:22
游戏
python
人工智能
机器学习简答题
监督学习、无监督学习、半监督学习、
强化学习
3、请简述什么是监督学习?什么是无监督学习?有监督学习是指训练数据中包含了输入和输出的标签信息,目标是通过已知输入和输出来预测新数据的标签。
你若盛开,清风自来!
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2024-01-09 23:08
机器学习
人工智能
强化学习
9——免模型预测算法介绍(蒙特卡洛方法和时步差分方法)
对于大部分情况来说,环境是未知的,也就是说状态转移概率未知,对于这种情况的算法称为免模型预测算法。免模型算法与环境不断交互学习,但是需要大量的运算。蒙特卡洛方法蒙特卡罗方法通过重复随机抽选,之后运用统计概率此方法来从抽样结果中归纳我们想要得到的数值估计。如下图所示,圆面积与正方形面积的比等于落入圆内的点与落入正方形的内的点的比一个状态的价值是它的期望回报,可以采样多条序列,计算从这个状态出发的回报
beiketaoerge
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2024-01-09 22:30
强化学习
算法
蒙特卡洛
强化学习
时步差分
强化学习
3——马尔可夫性质、马尔科夫决策、状态转移矩阵和回报与策略(上)
如果要用
强化学习
去解决一个实际问题,第一步要做的事情就是把这个实际问题抽象为一个马尔可夫决策过程。马尔可夫决策过程描述马尔可夫决策过程以智能体在与环境交互的过程中,学习的过程。
beiketaoerge
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2024-01-09 22:59
强化学习
python
深度学习
人工智能
强化学习
1——多臂老虎机(上)
在
强化学习
中,关注智能体在与环境的交互中学习,成为试错型学习。多臂老虎机不存在状态信息,只有动作和奖励,是最简单的“和环境交互中学习“。
beiketaoerge
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2024-01-09 22:29
强化学习
强化学习
10——免模型控制Q-learning算法
Q-learning算法主要思路由于Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a)V_\pi(s)=\sum_{a\inA}\pi(a\mids)Q_\pi(s,a)Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a),当我们直接预测动作价值函数,在决策中选择Q值最大即动作价值最大的动作,则可以使策略和动作价值函数同时最优,那么由上述公式可得,状态价值函数也是最优的。Q(st,at)←Q(st,at)+
beiketaoerge
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2024-01-09 22:58
强化学习
算法
python
强化学习
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