强化学习公式推导第14页

NLP论文阅读记录 - AAAI-23 | 01 Cogito Ergo Summ：通过语义解析图和一致性奖励对生物医学论文进行抽象总结

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1抽象概括2.2图增强摘要2.3抽象概括的强化学习三.本文方法COGITOERGOSUMM

yuyuyu_xxx·2023-12-20 18:41

Pytorch深度强化学习案例：基于Q-Learning的机器人走迷宫

目录0专栏介绍1Q-Learning算法原理2强化学习基本框架3机器人走迷宫算法3.1迷宫环境3.2状态、动作和奖励3.3Q-Learning算法实现3.4完成训练4算法分析4.1Q-Table4.2奖励曲线

Mr.Winter`·2023-12-20 12:43

【10大专题，2.8w字详解】：从张量开始到GPT的《动手学深度学习》要点笔记

所有专题都配备了精美的图表和公式推导。

hadiii·2023-12-20 11:11

【强化学习】Deep Q Learning

DeepQLearning在前两篇文章中，我们发现RL模型的目标是基于观察空间(observations)和最大化奖励和(maximumizesumrewards)的。如果我们能够拟合出一个函数(function)来解决上述问题，那就可以避免存储一个(在DoubleQ-Learning中甚至是两个)巨大的Q_table。Tabular->FunctionContinousObservation:函

Hellespontus·2023-12-20 06:12

学习力4（怎么学？）-2021.1.19

五种必备思维1：批判性思维批判性思维不是挑刺、找茬思维是公式推导批判性思维:帮大家独立思考学习的重要基础有了批判性思维，你才不会把直接别人的任何东西复制粘贴；批判性思维是你加工的过

姗姗甲寅·2023-12-20 01:21

如何在短期内高效备考税务师

公共号聚鑫财会资料首先今年新增、改动的章节需要重点学习；其次，掌握每个章节的高频考点；最后熟悉考试特点、考试题型及分值占比等，通过做大量的习题来巩固知识点，强化学习效果。

6ca5b1771246·2023-12-19 15:50

用Q-learning算法实现自动走迷宫机器人

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>【技术沙龙002期】数据中台：宜信敏捷数据中台建设实践|宜信技术沙龙将于5月23日晚8点线上直播，点击报名项目描述：在该项目中，你将使用强化学习算法

weixin_33901641·2023-12-19 15:59

python实现 Qlearning算法完整的输入输出测试数据

Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于动作-奖励机制的问题。以下是一个简单的Python实现Q-learning算法的示例，以解决一个简单的迷宫问题。

甜辣uu·2023-12-19 15:28

【Hung-Yi Lee】强化学习笔记

文章目录WhatisRLPolicyGradientPolicyGradient实际是怎么做的On-policyv.s.Off-policyExploration配音大师Actor-Critic训练valuefunction的方式网络设计DQNRewardShapingNoReward：LearningfromDemonstrationWhatisRL定义一个策略网络，来接受输入，并决定什么输出不

丸丸丸子w·2023-12-19 14:47

【百度PARL】强化学习笔记

文章目录强化学习基本知识一些框架Value-based的方法Q表格举个例子强化的概念TD更新Sarsa算法SampleSarsaAgent类On_policyvsoff_policy函数逼近与神经网络DQN

丸丸丸子w·2023-12-19 14:44

python 实现 AIGC 大模型中的概率论:生日问题的公式推导

在前两节中，我们推导了生日问题的求解算法，但在数学上的最终目标就是希望能针对问题推导出一个简洁漂亮的公式，就像爱因斯坦著名的质能方程E=MC^2那样，毕竟数学是以符号逻辑来看待世界本质的语言，所以絮絮叨叨不是数学，一个掷地有声的符号公式才是数学的范儿。这里我们需要一些微积分的内容。首先在前面章节中我们推导出n个人没有两个人拥有相同生日的概率是：在数学上看到多个数相乘时，第一个处理方法就是把乘法变成

tyler_download·2023-12-19 12:51

项目现金折现的估值方法

企业理财常常要估计项目的现金收益和费用支出，这需要把未来期的现金流量折现，本文将详细解释其中原理和公式推导。

县长先生·2023-12-19 11:14

机器学习之神经结构搜索（Neural Architecture Search，NAS）

通常，这个搜索过程可以通过强化学习、进化算法、遗传算法或其他优化方法来完成。神经结构搜索的目标是提高神经网络的性能，减少人工设计网络结构的工作量，并提高模型的泛化能力。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-19 08:14

python Markov马尔科夫网络节点状态预测并筛选小样本

之前写的基于马尔科夫的小样本节点检测文章里的内容~~马尔科夫决策过程是在随机过程的基础上提出来的，是对强化学习(RL)问题的数学描述。

JerryLoveCoding·2023-12-19 05:02

基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络-公式推导及应用

Levenberg-Marquardt算法是一种用于非线性最小化问题的优化算法，通常用于训练神经网络。它结合了梯度下降和高斯-牛顿方法的特点，旨在提高收敛速度和稳定性。下面是基于Levenberg-Marquardt算法改进的反向传播（BP）神经网络的详细推导过程。考虑一个具有L层的前馈神经网络，其中第l层（l=1,2,...,L）有nl个神经元。令θ表示所有权重和偏置参数的集合。网络的输入为x，

轩Scott·2023-12-19 05:39

深度强化学习之：PPO训练红白机1942

本篇是深度强化学习动手系列文章，自MyEncyclopedia公众号文章深度强化学习之：DQN训练超级玛丽闯关发布后收到不少关注和反馈，这一期，让我们实现目前主流深度强化学习算法PPO来打另一个红白机经典游戏

人工智能与算法学习·2023-12-18 12:19

如何选择深度强化学习算法：MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等算法

赶时间请直接看加粗的四种算法，它们占据不同的生态位，请根据实际任务需要去选择他们，在强化学习的子领域（多智能体、分层强化学习、逆向强化学习也会以它们为基础开发新的算法）：离散动作空间推荐：DuelingDoubleDQN

汀、人工智能·2023-12-18 12:18

【李宏毅深度强化学习笔记】2、Proximal Policy Optimization算法(PPO)

【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（PolicyGradient）【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization(PPO)算法（本文）【李宏毅深度强化学习笔记

qqqeeevvv·2023-12-18 12:15

深度强化学习：（七）PPO

一、TRPOTRPO算法是Shulman博士为了解决普通的策略梯度算法无法保证性能单调非递减而提出来的方法。也就是说，普通的策略梯度算法无法解决更新步长的问题，对于普通的策略梯度方法，如果更新步长太大，则容易发散；如果更新步长太小，即使收敛，收敛速度也很慢。Shulman并不从策略梯度的更新步长下手，而是换了一个思路：更换优化函数。通过理论推导和分析，Shulman找到一个替代损失函数（Surro

Warship_·2023-12-18 12:44

深度强化学习（DRL）简介与常见算法（DQN，DDPG，PPO，TRPO，SAC）分类

简单介绍深度强化学习的基本概念，常见算法、流程及其分类（持续更新中），方便大家更好的理解、应用强化学习算法，更好地解决各自领域面临的前沿问题。欢迎大家留言讨论，共同进步。

行至为成·2023-12-18 12:44

【深度强化学习】TRPO、PPO

策略梯度的缺点步长难以确定，一旦步长选的不好，就导致恶性循环步长不合适→策略变差→采集的数据变差→（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适\to策略变差\to采集的数据变差\to（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适→策略变差→采集的数据变差→（回报/梯度导致的）步长不合适一阶信息不限制步长容易越过局部最优，而且很难回来TRPO置信域策略优化思想：步子不要太大，应该保证更新在某个邻域内∣∣θ−θ

x66ccff·2023-12-18 12:13

通信协议UART、i2c、SPI与电平标准梳理

最近强化学习了一遍这些概念

lagransun·2023-12-18 11:14

机器学习之机器学习的分类

本讲的主要内容：-1.机器学习算法按照任务性质的不同：监督学习+强化学习--1.1监督学习（supervisedlearning）：所有的经验E都是人工采集并输入计算机的-----1.1.1传统的监督学习

辣椒种子·2023-12-18 04:16

OpenAI开源超级对齐方法：用GPT-2，监督、微调GPT-4

目前，大模型的主流对齐方法是RLHF（人类反馈强化学习）。但随着大模型朝着多模态、AGI发展，神经元变得庞大、复杂且难控制，RLHF便有点力不从心。

richerg85·2023-12-18 02:33

【深度学习】强化学习（七）基于策略函数的学习方法

文章目录一、强化学习问题1、交互的对象2、强化学习的基本要素3、策略（Policy）4、马尔可夫决策过程5、强化学习的目标函数6、值函数7、深度强化学习二、基于值函数的学习方法三、基于策略函数的学习方法一

QomolangmaH·2023-12-18 02:10

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第17天，一期目标90天

《伤寒杂病论》中“下利”的归类1.太阳篇的下利方子：①比较典型的就是葛根芩连汤证，葛根芩连汤证可以算到泄泻，也可以算到痢疾，虚冷一点的叫泄泻，比较热一点的叫痢疾。②比较偏到痢疾一点的是太阳篇的黄芩汤证，或者是少阳篇的大柴胡汤证。③四逆、白通、理中的下利都比较偏到泄泻。④厥阴篇的厥阴下利最代表性的是白头翁汤证。它的确是痢疾，不是泄泻，是肠子在发炎。⑤少阴病框架的下利——调畅少阳的气机，让肠胃功能恢复

最闪亮的那颗星_b02d·2023-12-18 00:13

基于人工智能 RL 算法的边缘服务器智能选择模式研究

提出了一种基于人工智能深度强化学习算法的扩展性及智能性较高的智能选择模式。

Mindtechnist·2023-12-17 23:32

王树森深度强化学习笔记

本笔记基于王树森的深度强化学习课程文章目录王树森深度强化学习笔记一、基础1.概率论2.名词3.ReturnUtU_tUt4.Action-ValueFunctionQπ(s,a)Q_\pi(s,a)Qπ

开longlong了吗？·2023-12-17 21:30

pytorch强化学习（1）——DQN&SARSA

实验环境python=3.10torch=2.1.1gym=0.26.2gym[classic_control]matplotlib=3.8.0numpy=1.26.2DQN代码首先是module.py代码，在这里定义了网络模型和DQN模型importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpclassNet(nn.Module):#构造只有一个隐含层的网络def

开longlong了吗？·2023-12-17 21:57

policy-gradient

p/217254982.https://zhuanlan.zhihu.com/p/75174892（尤其是这个，包括引入baseline，对应的正好是reward的normalization）基于值的强化学习算法的基本思想是根据当前的状态

Iverson_henry·2023-12-17 20:24

【伤寒强化学习训练】打卡第三十四天一期90天

桂枝加附子汤‘太阳病，发汗，遂漏不止，其人恶风，小便难，四肢微急，难以屈伸者，桂枝加附子汤主之。阳气虚的人，发汗就会产生一种脱阳的状态，桂枝加附子汤：表阳虚的脱阳真武汤：真正到里阳虚生气伤肝，脸会发绿；肾虚的人，脸会发黑；吃了桂枝汤狂汗不止，冒冷汗，真的阳虚到底的人，桂枝汤就可以让他脱阳心阳不足的人，如果吃了很多生菜水果，可以用一点补心阳的药，再吃麻黄汤，不然胸口开始心悸汗的阳气是从血液来的，再分

A卐炏澬焚·2023-12-17 16:51

MAAC算法总结

：MAAC注意力的演员评论家:Multi-Agent强化学习-知乎(zhihu.com)首先MAAC这个名字指代的是Multi-Actor-Attention-Critic，有一个Attention在里面

神奇的托尔巴拉德·2023-12-17 10:53

【深度强化学习】DQN, Double DQN, Dueling DQN

DQN更新方程Qθ(st,at)←Qθ(st,at)+α(rt+γmax⁡a′Qθ(st+1,a′)−Qθ(st,at))Q_\theta(s_t,a_t)\leftarrowQ_\theta(s_t,a_t)+\alpha\left(r_t+\gamma\red{\max_{a'}Q_\theta(s_{t+1},a')}-Q_{\theta}(s_t,a_t)\right)Qθ(st,at)←

x66ccff·2023-12-17 09:36

强化学习（三）-策略梯度优化policy Gradient

直接优化策略梯度而不是优化Q函数来指导agent做决策1基本概率策略policy:π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)状态价值函数Vπ(st)=EA[Qπ(st,A)]V_\pi(s_t)=E_A[Q_\pi(s_t,A)]Vπ(st)=EA[Qπ(st,A)]Vπ(st)=∑aπ(a∣s)∗Qπ(st,A)V_\pi(s_t)=\sum_a\pi(a|s)*Q_\pi(s_t,A)Vπ(st

晚点吧·2023-12-17 08:36

强化学习（四）- Advantage Actor-Critic 及贝尔曼方程推导（A2C）

0概览AdvantageActor-Critic主要在于Q函数的计算，其中baselineb选择为状态价值函数，使用神经网络代替Vπ(s,w)V_\pi(s,w)Vπ(s,w)Q函数使用贝尔曼方程来近似Qπ(s,A)=rt+γVπ(st+1)Q_\pi(s,A)=r_t+\gammaV_\pi(s_{t+1})Qπ(s,A)=rt+γVπ(st+1)其中Advantage体现在Qπ(s,A)−Vπ

晚点吧·2023-12-17 08:32

强化学习douzero模型伪代码

文章目录伪代码中文逻辑算法1Douzero的Actor过程算法2Douzero的Learner过程伪代码中文逻辑算法1Douzero的Actor过程Input:对于每一次entry,共享bufferBL,BU,BDB_L,B_U,B_DBL,BU,BD有B个entries,size为SSS,探索超参数为ϵ\epsilonϵ,折扣为γ\gammaγ初始化本地Q-networksQL,QU,QDQ_L

Mystery_zero·2023-12-17 03:35

RLlib七：github上的代码示例

如果没有注意力，强化学习代理只能“看到”最后一个观察结果，而不是

星行夜空·2023-12-17 02:01

【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数

文章目录一、强化学习问题1、交互的对象2、强化学习的基本要素3、策略（Policy）4、马尔可夫决策过程5、强化学习的目标函数1.总回报（Return）2.折扣回报（DiscountedReturn）a

QomolangmaH·2023-12-17 01:35

FM因子分解机的原理、公式推导、Python实现和应用

1、FM模型能够解决冷启动问题吗，为什么？FM（FactorizationMachines）模型在一定程度上可以缓解冷启动问题，尤其是在推荐系统等应用中。冷启动问题通常指的是在系统初始阶段或者对于新用户/新物品时，缺乏足够的历史数据来做出准确的预测或推荐。FM模型的优势在于它能够学习到数据中的隐含因子，并且能够在用户和物品之间建模交叉特征。这使得在冷启动情况下，即使没有足够的用户或物品历史交互信息

Wzideng·2023-12-16 19:43

最强开源大模型？Llama 2论文解读

标题简介模型预训练预训练设置硬件资源与碳排放模型评估模型微调有监督微调基于人工反馈的强化学习（RLHF）人类偏好数据的收集奖励模型迭代微调过程多轮对话控制RLHF结果模型回答的安全性一直以来，Llama

长白山下大绵羊·2023-12-16 13:52

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于乐观行动-评判深度强化学习的含氢综合能源系统低碳经济调度》

这个标题涉及到基于乐观行动的深度强化学习在含氢综合能源系统低碳经济调度方面的评判。

电网论文源程序·2023-12-16 12:56

函数图形渐近线分析

文章目录曲线的渐近线水平和垂直渐近线斜渐近线斜渐近线公式推导简便方法确定斜渐近线(一次多项式化方法)例曲线的渐近线渐近线综合了极限和函数图形的知识,尤其是斜渐近线水平和垂直渐近线若点MMM沿曲线y=f(

xuchaoxin1375·2023-12-16 11:03

强化学习笔记12/12

学习工具：python+chatGPT强化学习的一些关键概念：智能体（Agent）：智能体是与环境交互的实体。它可以是一个虚拟的角色，例如视频游戏中的玩家，或者是一个物理机器人。

sinat_36651044·2023-12-16 01:54

AlphaGo Zero学习一

1）算法上是自对弈强化学习，完全从随机落子开始，不用人类棋谱，之前使用了大量棋谱学习人类的下棋风格作为开局的起始。2）数据结构上，只有黑子白子两种状态，之前包含这个点的

ericblue·2023-12-16 00:26

学习深度强化学习---第1部分----RL介绍、基本模型、Gym介绍

文章目录1.1节强化学习简介1.2节强化学习的模型1.3节Gym介绍视频所在地址：深度强化学习的理论与实践经典的强化学习有三种：1、基于动态规划的强化学习、2、基于蒙特卡洛算法的强化学习、3、基于时序差分的强化学习

饿了就干饭·2023-12-16 00:41

学习深度强化学习---第3部分----RL蒙特卡罗相关算法

文章目录3.1节蒙特卡罗法简介3.2节蒙特卡罗策略评估3.3节蒙特卡罗强化学习3.4节异策略蒙特卡罗法本部分视频所在地址：深度强化学习的理论与实践3.1节蒙特卡罗法简介在其他学科中的蒙特卡罗法是一种抽样的方法

饿了就干饭·2023-12-16 00:11

学习深度强化学习---第2部分----RL动态规划相关算法

文章目录2.1节动态规划简介2.2节值函数与贝尔曼方程2.3节策略评估2.4节策略改进2.5节最优值函数与最优策略2.6节值迭代与策略迭代2.7节动态规划求解最优策略本部分视频所在地址：深度强化学习的理论与实践

饿了就干饭·2023-12-16 00:06

《墨菲定律》读书笔记

海量阅读，去伪存真，找到适合自己的点，并以强化学习，终究会变成自己的知识，找到努力的方向。这本书相对来说，内容比较多，也比较杂，有讲成功学、职场行为学、生存竞争法则、人际关系学、经济学、决策学

Yukigogo·2023-12-15 23:37

神秘的【Q项目】强化学习算法： Q学习：用于学习最佳行动策略。深度Q网络（DQN）：结合深度学习和强化学习*。

强化学习概述强化学习是一种机器学习方法，它使得智能体（agent）能够在环境中通过试错来学习如何达成目标。在强化学习中，智能体根据其观察到的环境状态，选择行动，然后接收环境给出的奖励或惩罚。

小黄人软件·2023-12-15 22:35

RL_第二章学习笔记

Part-one:TabularSolutionMethodsSecondchapter:多臂老虎机(Multi-armedBandits)强化学习与其他学习方式区分的最重要特

Mr Humor·2023-12-15 21:53

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