强化学习基础理论

基于强化学习的航线规划算法

基于Q-learning的无人机三维路径规划（含完整C++代码）_q-learning无人机路径规划代码-CSDN博客基于Q-Learing的路径规划MATLAB仿真系统_强化学习MATLAB资源-CSDN
aspiretop·2024-01-14 10:45

强化学习应用（八）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:05

强化学习应用（七）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:05

强化学习应用（五）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:35

强化学习应用（六）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:28

哈希算法专栏二《力扣题目练习》

引言在了解了哈希表的基础理论之后，我们就可以开始进行刷题实战了。下面是我在力扣上找的一些题目，认真刷完并理解下面的题目，相信读者至少可以初步掌握哈希算法的思想了。
编程小猹·2024-01-14 06:56

2018年616-李善友线下大课-增长的逻辑

第一性原理：第一性原理是建立在不证自明的逻辑基点之上的，是其他逻辑模型的唯一起点，是所有重要学科的重要基础理论。
肥羊并不肥·2024-01-13 21:00

8年经验分享：想要成为一名合格的软件测试工程师，你得会些啥？

根据笔者观点，如果你能在学习过程中，学好以下知识点，自行搭建好测试知识体系，那么想入行，就非常容易啦~01、学好测试基础理论都说理论知识是学习的基石，对于软件测试学习来说，学习测试知识基础也是非常重要的
程序员老鹰·2024-01-13 18:55

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·2024-01-13 17:35

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·2024-01-13 16:45

代码随想录算法训练营Day24|回溯算法理论基础、第77题. 组合

目录回溯算法理论基础理论基础回溯法解决的问题回溯法理解回溯模板第77题.组合前言算法实现剪枝优化总结回溯算法理论基础理论基础在二叉树中已经提到了回溯的概念，回溯是递归的副产品，也叫回溯搜索法，是一种搜索方式
张金卓2023·2024-01-13 16:17

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·2024-01-13 13:06

【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·2024-01-13 05:14

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·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·2024-01-13 01:57

软件测试基础理论（三）

软件测试模型V模型(重点)用户需求验收测试↘↗需求分析与系统系统测试↘↗概要设计集成测试↘↗详细设计单元测试↘↗编码W模型(重点)需求分析需求测试系统安装验收测试↘↘↗↗概要设计概要设计测试系统构建系统测试↘↘↗↗详细设计详细设计测试模块集成集成测试↘↘↗↗编码实现单元测试H模型将测试活动完全独立出来,形成一个完全独立的流程,将测试准备活动和测试执行活动清晰的体现出来X模型X模型提出针对单独的程序
allyxmiko·2024-01-13 01:26

AI疯狂进阶——感受野篇

本文作者专注于AI进阶算法，正在推出AI疯狂进阶之基础理论进阶篇，如有兴趣可持续关注我。核心导读：1.神经网络感受野是什么？2.感受野的分布是啥样子的？3.感受野是不是越大越好？
AI疯狂进阶·2024-01-13 01:14

2022-2-10晨间日记

《中医基础理论》5.《内经选读》6.
水墨禅意·2024-01-13 00:10

【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

【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·2024-01-12 21:30

【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·2024-01-12 21:30

【嵌入式】嵌入式硬软件开发介绍（个人看法）--从技能树中提取出来

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、嵌入式的定义二、嵌入式硬件开发1.要求掌握的入门的能力（1）基础理论能力（2）
盒子君~·2024-01-12 18:38

哲学-什么是哲学

Philosophia（哲学）就是追究智慧的意思；哲学哲学被理解为思考问题的方式，也就是元理，科学是原理、方法、事实，元理与原理划分并非绝对，实用依据可以是：元理是需要时刻记着即时可用的元初理论，原理是可以查工具书利用的基础理论
7in10·2024-01-12 15:06

2022-12-20

（基础理论之外，均为个人观点，欢迎讨论）合理自我分析RSA报告应用练习A-事件：安陵容嗓子被毁C-情结：恐惧、绝望B-信念：再也不能得宠了，还会成为皇后的弃子D-驳斥：·安陵容能入宫真的只是因为嗓子好吗
边城九月·2024-01-12 12:12

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·2024-01-12 12:07

【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·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·2024-01-12 09:50

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

帮助广大科研人员更加熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0
小艳加油·2024-01-12 06:37

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2024-01-12 06:02

架构01 - 知识体系详解

它涵盖了该领域或系统的核心概念、基础理论、方法技术以及实践经验等。架构的主要作用是提供一个全面且系统化的视角，帮助人们理解和应用相关知识，并指导系统的设计、开发和演化过程。
我还是个少年·2024-01-12 06:41

新书推荐 |《网络空间安全防御与态势感知》

新书推荐《网络空间安全防御与态势感知》长按二维码了解及购买全面阐述态势感知的基础理论，黄晟、肖新光万字序言深入解读网络安全企业如何研发态势感知技术解决方案。
hzbooks·2024-01-12 03:36

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·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·2024-01-11 18:18

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·2024-01-11 18:16

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·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
do1twe11·2024-01-11 10:33

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

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

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·2024-01-11 09:09

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·2024-01-11 09:33

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·2024-01-11 08:27

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·2024-01-11 08:27

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·2024-01-11 08:56

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·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·2024-01-11 06:34

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·2024-01-11 06:21

科学是将领，实践是士兵－达．芬奇

该课程由若干位多年参与大赛组织与指导工作的教师，针对智能汽车所涉及的各个实践环节和各学科基础理论，采用以智能汽车为对象的案例式教学方法，概括性讲解
TsinghuaJoking·2024-01-10 23:18

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·2024-01-10 21:42

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·2024-01-10 16:25

干货满满！学习有限元分析软件Abaqus的几个必备理论

然而，要充分发挥Abaqus软件的功能，掌握有限元分析的基础理论知识是至关重要的。下面将介绍学习Abaqus软件必备的几个理论知识。首先，有限元分析的基础理论是必不可少的。
思茂信息·2024-01-10 15:01
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