强化学习公式推导第17页

RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导

概括：RNN适用于处理序列数据用于预测，但却受到短时记忆的制约。LSTM和GRU采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。LSTM和GRU被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等。1.RNNRNN会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。因此，如果你正在尝试处理一段文本进行预测，RNN可能从一开始就会遗漏重要信息。

dili8870·2023-11-27 19:47

加强教学学习研究提高课堂质量效益——前省庄小学三年级数学教学学期工作总结

一学期来，我坚持以学生为中心，以让学生学会学习为目标，把学生学习习惯养成放在首要位置，不断强化学习方式培训和加强教学方式的转变，践行“我的岗位我负责，我的工作请放心”的尽责担当精神，着力提高课堂教学效益

问道教育·2023-11-27 14:06

【一】AI Studio 项目详解【(一)VisualDL工具、环境使用说明、脚本任务、图形化任务、在线部署及预测】PARL

汀、人工智能·2023-11-27 13:23

OpenAi Q* (Q Star)项目入门介绍

1）Q可能是指"Q-learning"，这是一种用于强化学习的机器学习算法。Q名称的由来*：把"Q*"想象成超级智能机器人的昵称。Q的意思是这个机器人非常善于做决定。

数据与后端架构提升之路·2023-11-27 13:05

强化学习各种符号含义解释

：状态:动作:奖励:奖励函数:非终结状态:全部状态，包括终结状态:动作集合ℛ:奖励集合:转移矩阵:离散时间步：回合内最终时间步:时间t的状态:时间t动作:时间t的奖励,通常为随机量，且由和决定:回报:n步回报:折扣回报:策略:根据确定性策略,状态s时所采取的动作:根据随机性策略,在状态s时执行动作a的概率:根据状态s和动作a，使得状态转移成且获得奖励r的概率:根据转态s和动作a,使得状态转移成的概

半路程序员·2023-11-27 12:19

Reward Modelling（RM）and Reinfo

RewardModelling（RM）andReinfo文章标签数据语言模型强化学习文章分类jQuery前端开发阅读数254RewardModelling（RM）andReinforcementLearningfromHumanFeedback

量化交易曾小健(金融号)·2023-11-27 11:15

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF

RewardModeling，RLHFPretraining预训练阶段SupervisedFineTuning（SFT）监督微调阶段RewardModeling奖励评价建模ReinformentLearningRLHF强化学习大模型常

Alex_StarSky·2023-11-27 11:09

Adversarial Attack on Graph Structured Data（2018 PMLR）

我们首先提出一种基于强化学习的攻击方法，该方法学习可泛化的攻击策略，

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-27 02:23

＜深度强化学习落地方法论＞笔记

Part1.需求分析DRL的过拟合天性DRL解决的是从过去经验中学习有用知识，并用于后续决策的问题。比起视觉方面的检测、识别等，决策是一个更高层的行为，所以对环境要求更为严苛，导致DRL十分依赖过拟合，并且泛化能力非常差（唯一被允许在训练集上测试的算法的称号不是盖的）。此外，由于训练过程中缺乏直接监督的信号，DRL对数据量的要求也非常巨大。所以在DRL训练中，Value函数去过拟合环境转移特性与r

什么都不太行的syq·2023-11-27 01:04

深度强化学习落地方法论（4）——动作空间篇

目录前言对动作空间的三个要求完备性高效性合法性结语前言在将DRL应用于实际项目时，可能最轻松愉快的部分就是动作空间定义了。倒不是因为这项工作简单，而是agent的控制方式往往早就定死了，留给我们发挥的空间很小，就好像我们无法决定DOTA里允许多少种操作，也无法改变一台机器人的关节数量和各自的角度范围，Gym用户甚至从来都不用为这个问题操心，action空间有多少维，连续还是离散，各种domain早

wyjjyn·2023-11-27 01:34

《深度强化学习落地指南》读书笔记2--动作空间设计

动作空间设计大有可为动作空间设计：这里大有可为动作空间设计三原则动作空间设计：这里大有可为你好！这是你第一次使用Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器,可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。概要：对于特定任务而言，动作空间在事实上决定了任何算法所能达到的性能上限；action、state、reward三者之间常常需要一定的协同设计。

第一剑柄·2023-11-27 01:03

强化学习入门

搬运几个自己学习机器学习（强化学习）的网站：莫烦python很棒的入门视频，几乎几乎什么都有，起飞到不行，b站也有相关链接。

星行夜空·2023-11-27 01:00

深度强化学习中的动作屏蔽（Action Masking）

RLlib中的example有一个代码是action_masking，很感兴趣，所以学习了一下主要功能是：“动作屏蔽”允许代理根据当前观察选择动作。这在许多实际场景中非常有用，在这些场景中，不同的时间步长可以执行不同的操作。解释动作屏蔽的博客文章：https://boring-guy.sh/posts/masking-rl/RLlib支持动作屏蔽，即通过稍微调整环境和模型来禁止这些动作，如本示例所

星行夜空·2023-11-27 01:58

每日学术速递3.27

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.Text2Room:ExtractingTextured3DMeshesfrom2DText-to-ImageModels

AiCharm·2023-11-27 01:56

[第12篇初心] 随笔

两天的强化学习，让我对体式有了更深的理解，对身体有了更好的觉知，对于我，瑜伽就

海水正蓝_fb05·2023-11-26 21:43

大模型三阶段训练

为了训练专有领域模型，选择LLaMA2-7B作为基座模型，由于LLaMA模型中文词表有限，因此首先进行中文词表的扩展，然后进行三阶段训练（增量预训练，有监督微调，强化学习）。

hj_caas·2023-11-26 20:17

MATLAB强化学习一：曲线绘制基础添加标题+图例+颜色

MATLAB强化学习一：曲线绘制添加标题+图例+颜色1.plot函数绘制曲线plot(x,y,'r');2.颜色是以x变量为横坐标，y变量为纵坐标绘制红色曲线。其中，颜色控制由‘r’实现。

求知小菜鸟·2023-11-26 14:20

12、基于模型的策略学习（Model-based policy learning）

主要要点：梳理之前关于model-based强化学习的几个迭代版本探索如何学习基于模型强化学习的全局策略，局部策略。

Jabes·2023-11-26 12:15

人工智能对我们的生活影响

监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的主要范畴。（2）自然语言处理（NaturalLang

生生不息~·2023-11-26 12:11

buck-boost电路降压升压原理及buck，boost输入输出公式推导一文足矣

写在之前：本栏目初心是想记录生活，工作，或者学习中所学到的专业知识，心得体会，记录下分析问题解决问题过程中的经验教训，如果各位同学，同事，同志们还能从中汲取到其他营养，加速了问题的解决，提高了办事效率，那实在是荣幸之至了。本文是博主的第一篇文章，欢迎各位批评指正。文章目录前言一、buck电路演进1.引入三级管2.引入电容3.引入电感4.引入二极管5.回归三级管二、boost电路三、buck-boo

徐同学徐同事徐同志·2023-11-26 10:41

Buck电路基础知识

Boost公式推导及实验验证》，在我看来，Buck与boost是完全类似的，明白一个，另外一个也就明白了。不过后来还是陆续有粉丝问我有没有buck，那么今天就来推导下buck的公式。

服务器硬件攻城狮·2023-11-26 10:34

强化学习简介及马尔科夫决策过程

1.什么是强化学习 强化学习（reinforcementlearning,RL）是近年来大家提的非常多的一个概念，那么，什么叫强化学习？

飞剑客阿飞·2023-11-26 08:33

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第24天，一期目标90天

太阳之为病，脉浮，头项强痛而恶寒。①太阳区块受到邪气的干扰，被病毒的能量侵入身体时，身体就会开始凝聚挡住病毒攻击。②这时身体呈现的现象就会有：脉浮，就是一碰到皮肤就觉得它在跳，等到按到底下就会觉得底下比较空。③把脉的方法：浮取、中取、沉取。浮取：轻轻的手指头贴到皮肤，称之为浮取。中取：按到肉中间，称之为中取。沉取：沉到最底下按到骨头边，称之为沉取。④风气伤卫气，用桂枝汤。⑤寒气伤营气，用麻黄汤。桂

最闪亮的那颗星_b02d·2023-11-26 06:05

基于3个操作系统的靶场，从零开始做安全渗透工程师

通过三天的强化学习,把平时学习的技术串联起来，最终达到提升渗透能力的目的主题安全渗透岗在业内叫法也称“白帽子黑客”。

kali_Ma·2023-11-26 06:56

每日学术速递4.1

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CL1.HuggingGPT:SolvingAITaskswithChatGPTanditsFriendsinHuggingFace

AiCharm·2023-11-26 05:00

【机器学习】带你轻松理解什么是强化学习中的贝尔曼方程

系列文章目录第十八章Python机器学习入门之强化学习目录系列文章目录前言一、什么是贝尔曼方程二、贝尔曼方程为什么有用三、贝尔曼方程是怎么来的总结前言贝尔曼方程是强化学习中最重要的一个方程式。

晓亮.·2023-11-26 03:12

什么是强化学习（马尔可夫决策过程）

文章目录什么是强化学习（马尔可夫决策过程）1.强化学习（概述）2.马尔可夫决策过程2.1马尔可夫假设2.2马尔可夫决策过程2.3状态值函数(state-valuefunction)2.4状态-行动价值函数

大鹏的编程之路·2023-11-26 03:11

什么是强化学习

1概况1.1定义强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，与监督学习和无监督学习并列。它主要涉及智能体（agent）在环境中通过学习如何做出决策。

智慧医疗探索者·2023-11-26 03:10

基于通用学习环境和多智能体深度强化学习的列车运行图

2.摘要针对不同铁路系统的列车运行图问题，本文提出了一种多智能体深度强化学习方法。建立了一个通用的列车运行图学习环境，将

当交通遇上机器学习·2023-11-26 02:44

Gym迎来首个完整环境文档，强化学习入门更加简单！

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/编辑：OpenDeepRLOpenAIGym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包

Datawhale·2023-11-25 21:56

强化学习，快速入门与基于python实现一个简单例子（可直接运行）

文章目录一、什么是“强化学习”二、强化学习包括的组成部分二、Q-Learning算法三、迷宫-强化学习-Q-Learning算法的实现全部代码（复制可用）可用状态空间检查是否超出边界epsilon的含义更新方程总结一

_刘文凯_·2023-11-25 21:54

【转载】初探强化学习DQN的Pytorch代码解析

wwp2016·2023-11-25 19:21

【DQN】基于pytorch的强化学习算法Demo

目录简介代码简介DQN（DeepQ-Network）是一种基于深度神经网络的强化学习算法，于2013年由DeepMind提出。

颢师傅·2023-11-25 19:39

我是一名程序员，帮我规划一张学习人工智能原理的路线图，循序渐进，分阶段。

机器学习概念：理解机器学习的基本概念，包括监督学习、非监督学习和强化学习。中级阶段：深入学习机器学习算法：学习和实践主要的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持

小黄人软件·2023-11-25 17:05

机器学习初识

机器学习初识1).监督学习(supervisedlearning)，无监督学习(unsupervisedlearning)，半监督学习(Semi-SupervisedLearning)，强化学习（reinforcementLearning

C_Z_Q_·2023-11-25 14:18

[PyTorch][chapter 63][强化学习-时序差分学习]

目录：蒙特卡罗强化学习的问题基于转移的策略评估时序差分评估Sarsa-算法Q-学习算法一蒙特卡罗强化学习的的问题有模型学习：Bellman等式免模型学习:蒙特卡罗强化学习迭代：使用策略生成一个轨迹，fort

明朝百晓生·2023-11-25 12:01

[PyTorch][chapter 64][强化学习-DQN]

前言：DQN就是结合了深度学习和强化学习的一种算法，最初是DeepMind在NIPS2013年提出，它的核心利润包括马尔科夫决策链以及贝尔曼公式。

明朝百晓生·2023-11-25 12:00

[PyTorch][chapter 66][强化学习-值函数近似]

前言现实强化学习任务面临的状态空间往往是连续的,无穷多个。这里主要针对这种连续的状态空间处理。后面DQN也是这种处理思路。

明朝百晓生·2023-11-25 12:00

多巴胺，习惯培养的助攻者

3.强化学习。下图可以帮助我们理

奔跑的梁SIR·2023-11-25 12:43

怎要学好数学？

（1）基本原理、概念、知识点（2）课本中公式推导过程及例题解题思路（3）个性化易错题、易漏

愛數學的魚小幹·2023-11-25 09:39

AIGC 综述 2023：A History of Generative AI from GAN to ChatGPT

CV与NLP的融合3、AIGC的核心技术基础3.1、经典基础模型3.1.1、Transformer3.1.2、Pre-trainedLanguageModels（预训练语言模型）3.2、基于人类反馈的强化学习

X_Imagine·2023-11-25 06:57

从大一统视角理解扩散模型（Diffusion Models）

CalvinLuo的这篇论文为理解扩散模型提供了一个统一的视角，尤其是其中的数理公式推导非常详尽，本文将试图尽量简要地概括一遍大一统视角下的扩散模型的推导过程。在结尾处，笔者附上

PaperWeekly·2023-11-25 04:55

【伤寒强化学习训练】打卡第五十三天一期90天

4.1.2条文7.29-7.31讲解【7.29】大下之后，复发汗，其人必振寒，脉微细。所以然者，内外俱虚故也。中药：很多方都是有病治病，有病则病受之，无病呢则人受之，如果是在误治的过程里面人体受的损伤面是比较大的。用了下法，又用了汗法，身体不但有津液的损伤，而且身体经过莫名其妙的搬运过程，就会把身体搞得乱七八糟，不但是津液受损，而且元气也会受损，人一定会虚冷到要发抖，脉细得快没有；那是因为里外都已

A卐炏澬焚·2023-11-25 03:04

DQN算法

DQN算法教程链接DataWhale强化学习课程JoyRLhttps://johnjim0816.com/joyrl-book/#/ch7/mainDQN算法DQN(DeepQ-Network)主要创新点在于将

数分虐我千百遍·2023-11-25 02:18

Unity之ml-agents（一）：环境配置及初步使用

ml-agents是Unity官方专门用来提供强化学习的工具包，关于ml-agents的介绍不是本文的重点。

DWQY·2023-11-24 18:31

Unity机器学习 ML-Agents第一个例子

机器学习的过程MLAgents机器强化学习的过程（reinforcementlearning）observation-监视，观察decision-决策action-行动reward-奖罚这4个

Peter_Gao_·2023-11-24 18:57

机器学习->统计学基础->贝叶斯估计,最大似然估计(MLE),最大后验估计(MAP)

频率派与贝叶斯学派贝叶斯公式推导最大似然函数(MLE)最大似然估计与最大后验估计区别与联系频率派与贝叶斯学派首先讲讲贝叶斯估计（对比传统频率学来讲）在我们传统的频率学来说，需要推断的参数the

村头陶员外·2023-11-24 18:55

机器学习第12天：聚类

使用方法实例演示代码解析绘制决策边界本章总结机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客无监督学习介绍某位著名计算机科学家有句话：“如果智能是蛋糕，无监督学习将是蛋糕本体，有监督学习是蛋糕上的糖霜，强化学习是蛋糕上的樱桃

Nowl·2023-11-24 16:04

【MATLAB源码-第87期】基于matlab的Q-learning算法栅格地图路径规划，自主选择起始点和障碍物。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述Q-learning是一种无模型的强化学习算法，适用于有限的马尔可夫决策过程（MDP）。

Matlab程序猿·2023-11-24 15:45

2020-05-20 图像去噪的超核神经网络结构搜索

由于昂贵的训练过程，大多数用于图像增强的NAS解决方案依赖于强化学习或进化算法探索，通常需要数周（甚至数月）的训练。因此，我们引入了一种新的高效的超级核技术实现，它能够快速（6-8

野生小肥猪·2023-11-24 14:57

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