强化学习公式推导

机器学习40讲学习笔记-18 从全局到局部：核技巧

这部分的推导过程在https://blog.csdn.net/bohu83/article/details/114198931我首先要吐槽下，对于小白很难掌握这块，因为数学公式推导要求较高。
bohu83·2024-02-12 11:01

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（2）机器学习

目录必须理解的知识点：举一个草莓的例子：机器学习的三个类别：监督学习：无监督学习：强化学习：更多知识背景：机器学习的诞生需求监督学习的关键技术与实现步骤无监督学习的关键技术与实现步骤区别：联系：其他关键知识点
giszz·2024-02-12 08:26

Q-learning

原文：https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80739243Q-learning是强化学习算法中value-based的算法，Q即为Q（s,
de_b952·2024-02-11 23:28

1.10 强化学习

强化学习更多内容，请关注：github：https://github.com/gotonote/Autopilot-Notes.git一、简介强化学习又称增强学习，是指一类从与环境交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法
·2024-02-11 17:09

强化学习基础篇（八）动态规划扩展

强化学习基础篇（八）动态规划扩展1、异步动态规划算法（AsynchronousDynamicProgramming）同步动态规划（SynchronousDynamicProgramming）是在每次迭代都会同时保存所有状态的值函数
Jabes·2024-02-11 16:48

基于随机博弈与改进WolF-PHC的网络防御决策方法

在此基础上引入了强化学习中的WoLF-PHC算法进
de_b952·2024-02-11 10:44

值分布强化学习

zhuanlan.zhihu.com/p/65116688https://blog.csdn.net/weixin_41168254/article/details/90382466三篇论文C51QR-DRLIQN1.什么是值分布强化学习首先看看经典强化学习
臻甄·2024-02-11 06:56

如何入行人工智能

机器学习作为人工智能的核心，其基本理论涵盖了机器学习的定义、不同类型（如监督学习、非监督学习、强化学习）以及它们的主要应用场景。对于监督学习，我们需要熟悉线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量
科联学妹·2024-02-10 06:54

Buck公式推导过程

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。
硬件工程师炼成之路·2024-02-10 06:19

[leedcode]刷题有感--动态规划入门及思路模板

2、确定本题目的递推公式3、初始化dp[]数组4、确定数组遍历顺序5、利用初始化后的dp数组结合递推公式推导dp数组，看是否符合题意要求二、题目示例1、斐波那契数列--一维动态规划斐波那契数列斐波那契数
给我杯冰美式·2024-02-09 05:52

OpenAI Gym高级教程——领域自适应强化学习

Python中的OpenAIGym高级教程——领域自适应强化学习导言OpenAIGym是一个为强化学习任务提供统一接口的开源平台，它允许研究人员和开发者使用标准化的环境进行实验和开发。
Echo_Wish·2024-02-09 04:53

OpenAI Gym高级教程——解决实际问题与研究探索

Python中的OpenAIGym高级教程：解决实际问题与研究探索导言OpenAIGym是一个强化学习的标准工具包，可用于解决各种实际问题和进行研究探索。
Echo_Wish·2024-02-09 04:53

OpenAI Gym 高级教程——可解释性和可视化

PythonOpenAIGym高级教程：可解释性和可视化在本篇博客中，我们将深入探讨OpenAIGym高级教程，聚焦于强化学习模型的可解释性和可视化。
Echo_Wish·2024-02-09 04:23

一位九零后妈妈的自述

从孩子一声啼哭来到人间，你的任务就开始了，从每天喂奶换尿布、陪玩陪睡到孩子上幼儿园的每天接送、小学的每天作业辅导、初中的升学选择、高中的强化学习、大学的专业选择、毕业后的就业方向、结婚……孩子的每一步都在牵动着你的心
光阴故事书·2024-02-09 00:29

用通俗易懂的方式解释强化学习

强化学习是一种机器学习方法，可以想象成教电脑通过“试错”的方式学习如何完成某项任务。我们可以用一个非常简单的例子来理解：训练一条狗做特定的动作，比如说“坐下”。
ALGORITHM LOL·2024-02-08 22:25

使用强化学习快速让AI学会玩贪食蛇游戏(轻量级二十分钟训练+代码)

如何让AI玩会贪食蛇，甚至比你厉害概述构建问题(强化学习求解的一般步骤)环境动作定义状态定义奖励设计训练奖励值收敛图采用第4种状态定义方法初步训练效果最终训练效果模型泛化迁移能力代码概述所用技术：强化学习
Y. F. Zhang·2024-02-08 09:24

AI大模型开发架构设计（10）——AI大模型架构体系与典型应用场景

GPT助手训练流程横向来看，分为四步：预训练（无监督、99%算力+时间）、有监督微调、奖励模型、强化学习纵向来看，每一部分
讲文明的喜羊羊拒绝pua·2024-02-08 07:45

强化学习 | 基于 Q-Learning 算法解决 Treasure on Right 游戏

在本篇技术博客中，我们将探讨如何使用Q-Learning算法来解决TreasureonRight游戏，实现一个简单的强化学习。
半亩花海·2024-02-08 06:42

【伤寒强化学习训练】打卡第八十天 一期90天

黄芪桂枝五物汤及黄芪的药性（续）五痔鼠瘘为什么痔疮的方子都用到黄芪，那是因为临床在处理痔疮的时候都会遇到一个问题，就是痔疮的患者肛门的地方肿起来的感觉，都会掺杂着另外一件事情——脱肛；痔疮的湿热，跟风气的湿、热、风，三种东西混在一起的时候，清热药在上面铲来铲去都铲不到它，从人体的内部的角度来看，要治痔疮，必须要用一些药物把痔疮里的脏东西提上来，治疗脱肛、痔疮提一下的药物是需要的，所以黄芪本来就是一
A卐炏澬焚·2024-02-07 18:53

Google DeepMind最新研究，将视觉语言大模型作为强化学习的全新奖励来源

论文题目：Vision-LanguageModelsasaSourceofRewards论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.09187在大型语言模型（LLM）不断发展的进程中，强化学习扮演了重要的角色
TechBeat人工智能社区·2024-02-07 17:51

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--强化学习、模仿学习、机器人、开放词汇

专属领域论文订阅关注{晓理紫|小李子}，每日更新论文，如感兴趣，请转发给有需要的同学，谢谢支持如果你感觉对你有所帮助，请关注我，每日准时为你推送最新论文。为了答谢各位网友的支持，从今日起免费为300名读者提供订阅主题论文服务，只需VX关注公号并回复{邮箱+论文主题}（如：[email protected]+chatgpt@largelanguagemodel@LLM）,主题必须是同一个领域，最多三个关键词
晓理紫·2024-02-07 16:41

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--强化学习、模仿学习、机器人

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晓理紫·2024-02-07 16:11

【自然语言处理】微调 Fine-Tuning 各种经典方法的概念汇总

自然语言处理】微调Fine-Tuning各种经典方法的概念汇总前言请看此微调Fine-TuningSFT监督微调（SupervisedFine-Tuning）概念：监督学习，无监督学习，自监督学习，半监督学习，强化学习的区别概念
溢流眼泪·2024-02-07 07:11

Gumbel-Softmax简介

一、GumbelSoftmaxtrick的使用场景1.argmax简介在NLP领域的强化学习或者对抗学习中，token的生成是离散的。
大白菜～·2024-02-07 04:55

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-10-21)

考虑拓扑的图池化网络;因果网络模体：识别A/B测试中的异构溢出效应;关系事件模型与逆强化学习之间的联系，用于表征群体互动序列;不能通过外表来判断用户：了解社交媒体研究中多模式处理中的危害;气候讨论中推文的传播
ComplexLY·2024-02-06 23:53

强化学习精要：核心算法与TensorFlow实现

强化学习精要：核心算法与TensorFlow实现思维导图防止博客图床图片失效，防止图片源站外链：http://www.processon.com/chart_image/5d305e80e4b0d11c890873d4
爱红旗渠·2024-02-06 22:58

4种不同类别的机器学习概述

LeonardoDeMarchi），劳拉·米切尔(LauraMitchell)来源：大数据DT（ID：hzdashuju）我们可以根据算法执行学习的方式将它们分为以下不同类别：有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
大数据v·2024-02-06 19:44

深度强化学习系列【1】- 强化学习的背景、基础理论等

深度强化学习系列【1】-强化学习的背景、基础理论等1.深度强化学习的背景、发展与理论变迁1.1序1.2AlphaGo的崛起1.3Waymo(谷歌收购)加州公共道路无人驾驶项目获批1.4关于生物的神经元数
cnjs1994·2024-02-06 17:52

深度强化学习基础【1】-动态规划问题初探（leetcode算法的63题-不同路径II）

通过这篇博客可以使得读者更加了解强化学习关于动态规划方面的基础知识。
cnjs1994·2024-02-06 17:20

Redis面试题43

深度学习和强化学习等技术将继续发展，以应对更高级的任务和挑战。自主决策和自主行动：人工智能系统将变得更加自主和灵活，能够进行自主决策和自主行动。这将有助于实现更智能的机器人和自动驾驶汽车等应用，
CrazyMax_zh·2024-02-06 13:17

DQN的理论研究回顾

DQN的理论研究回顾1.DQN简介强化学习（RL）（Reinforcementlearning:Anintroduction,2nd,ReinforcementLearningandOptimalControl
Jay Morein·2024-02-06 12:50

数据结构|对称矩阵压缩存储的下标公式推导|如何求对称矩阵压缩存储对应的一维数组下标

因为考试的时候可能会给很多情况的变式题，所以要会推导而不是背公式，情况变了，公式就不管用了。行优先、只存储主对角线+下三角区：矩阵下标ai,j(i>=j)->一维数组下标B[k]按照行优先的原则，确定ai,j是一维数组中B[k]中的第几个元素i是行数，j是列数ai,j在第i行，由上图可知，第i行有i个元素；ai,j在第j列，也可以理解为在第i行的弟j个位置。所以，ai,j**元素的前面一共有的元素
01红C·2024-02-06 07:18

操作股票的强化学习实现

实现一个操作股票的强化学习模型需要几个关键步骤。以下是一个基本的实现流程：1.环境设定首先，我们需要定义一个环境，该环境会模拟股票市场的动态。
路人与大师·2024-02-06 07:34

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晓理紫·2024-02-05 14:37

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晓理紫·2024-02-05 14:04

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十八章：强化学习强化学习（RL）是当今最激动人心的机器学习领域之一
绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

【伤寒强化学习训练】打卡第九十三两天

10.4.2心下痞VS阳明蓄水VS脾约VS五苓散（桂林本9-68条）【9.68】太阳病，寸缓、关浮、尺弱，其人发热汗出，复恶寒，不呕，但心下痞者，此以医下之。如其未下，病人不恶寒而渴者，此转属阳明也。小便数者，大便必鞕，不更衣十日，无所苦也。渴欲饮水者，少少与之，以法救之；渴而饮水多、小便不利者，宜五苓散。五苓散方猪苓十八铢白术十八铢茯苓十八铢泽泻一两六铢桂枝半两（去皮）右五味为散，白饮和服方寸匙
A卐炏澬焚·2024-02-05 08:14

PyTorch 2.2 中文官方教程（八）

这个教程将带你了解深度强化学习的基础知识。最后，你将实现一个能够自己玩游戏的AI马里奥（使用双深度Q网络）。虽然这个
绝不原创的飞龙·2024-02-05 08:45

深度强化学习——基本概念(1)

一、基本概念1、状态、动作、智能体可以认为状态就是第一张图的环境，虽然状态和observation还是有区别智能体Agent是马里奥，动作Action就是上下左右的运动2、策略函数（policyΠ）强化学习的重点就是求出这个策略函数
Tandy12356_·2024-02-05 02:19

OpenAI Gym 高级教程——深度强化学习库的高级用法

PythonOpenAIGym高级教程：深度强化学习库的高级用法在本篇博客中，我们将深入探讨OpenAIGym高级教程，重点介绍深度强化学习库的高级用法。
Echo_Wish·2024-02-05 02:49

什么？70 位顶尖测试工程师被 AI 击败（上）

我花了非常多的时间和精力去研究如何让机器使用神经网络、聚类、或者强化学习技术去执行测试用例，这是一项非常繁重的工作。不过从某种程度上这也是相对重复的工作。
泰斯特_·2024-02-05 00:24

ASM-HEMT模型中漏极电流公式推导

主要公式用单个数字表示，如（1）。公式中物理量的再详细表达式加点表示，如（1.1），以此类推。Id=WLμeffCg(Vgo−ψm+Vth)ψds（1）I_d=\frac{W}{L}\mu_{eff}C_g(V_{go}-\psi_m+V_{th})\psi_{ds}（1）Id=LWμeffCg(Vgo−ψm+Vth)ψds（1）W和L分别是栅宽和栅长μeff\mu_{eff}μeff是有效载流子
幻象空间的十三楼·2024-02-04 23:08

一文打通RLHF的来龙去脉

文章目录1.RLHF的发展历程2.强化学习2.1强化学习基本概念2.2强化学习分类2.3PolicyGradient2.3.1addabaseline2.3.2assignsuitablecredit2.4TRPO
orangerfun·2024-02-04 02:55

西瓜书学习笔记——低维嵌入（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍低维嵌入（Low-DimensionalEmbedding）是一种降低高维数据维度的技术，目的是在保留数据特征的同时减少数据的复杂性。这种技术常用于可视化、特征学习、以及数据压缩等领域。低维嵌入的目标是将高维数据映射到一个低维空间，以便更好地理解和可视化数据。在kkk近邻学习中，随着数据维度的增加，样本之间的距离变得更加稀疏，导致KNN算法性能下降。这是因为在高维空
Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——核化线性降维（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法（KernelMethods）来进行降维的技术。在传统的线性降维方法中，例如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧，将数据映射到一个非线性的低维空间中。核技巧的核心思想是通过一个非线性映射将原始数据转换到一个高维的特征空间，然后在该特征空间中应用线性降维方法。这种映射
Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——k近邻学习（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归任务。该算法基于一个简单的思想：如果一个样本在特征空间中的kkk个最近邻居中的大多数属于某个类别，那么该样本很可能属于这个类别。KNN算法不涉及模型的训练阶段，而是在预测时进行计算。以下是KNN算法的基本步骤：选择K值：首先，确定用于决策的邻居数量K。K的选择会影响算法的
Nie同学·2024-02-04 01:42

西瓜书学习笔记——主成分分析（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。PCA的目标是通过线性变换将原始数据转换成一组新的特征，这些新特征被称为主成分，它们是原始特征的线性组合。对于一个正交属性空间（各个属性之间是线性无关的）中的样本点，存在以下两个性质的超平面可对所有样本点进行恰当的表达：最近重构性
Nie同学·2024-02-04 01:09

【博士论文】连接状态和行动:迈向持续强化学习

来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟这篇论文的目标是通过交互学习来提高AI代理的知识表示能力，使其能够有效地规划并适应环境中的变化。这篇论文的目标是通过交互学习来提高AI代理的知识表示能力，使其能够有效地规划并适应环境中的变化。论文的贡献横跨三个主题：学习和利用选择性注意力、时间抽象和可供性；目标是获得促进规划、超出分布泛化和快速适应的知识表示。本工作的一个中心假设是，桥接状态和行动对于强化学
数据派THU·2024-02-03 19:46

人工智能概论

从学习模式划分，分为有监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习:监督学习是在给定的带标签的数据（也称为训练数据）上进行训练，然后使用这些训练模型对新的、未标记的数据进行分类或预测。
敲代码的小小酥·2024-02-03 19:30

论文阅读-一种用于大规模分布式文件系统中基于深度强化学习的自适应元数据管理方案

名称：AnAdaptiveMetadataManagementSchemeBasedonDeepReinforcementLearningforLarge-ScaleDistributedFileSystemsI.引言如今，大型集群文件系统的规模已达到PB甚至EB级别，由此产生的数据呈指数级增长。系统架构师不断设计和优化技术和方法，以向用户提供理想的服务。在这种情况下，元数据管理在提高系统性能中扮
向来痴_·2024-02-03 17:59
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