强化学习基础理论第2页

小琳 AI 课堂：机器学习

从技术实现的层面来讲，主要分成监督学习、无监督学习和强化学习这三大类别监督学习：在有标记的数据集上展开学习。打个比方哈，根据已知的

小琳ai·2024-08-25 15:52

粒子群优化算法和强化算法的优缺点对比，以表格方式进行展示。详细解释

粒子群优化算法（PSO）和强化学习算法（RL）是两种常用的优化和学习方法。

资源存储库·2024-08-25 09:44

AI人工智能 Agent：高级概念剖析

AI人工智能Agent：高级概念剖析关键词：人工智能，智能代理，机器学习，强化学习，多智能体系统，行为树，决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能（ArtificialIntelligence，AI

AI大模型应用之禅·2024-08-25 03:36

基于强化学习的即时商店自动化管理

介绍如今，提示是与大型语言模型(LLM)交互的主要模式。提示需要根据用户需求进行调整，为LLM提供正确的上下文和指导—以最大限度地提高获得“正确”响应的机会。这导致了提示工程[1]的兴起，并成为一门专业学科，提示工程师系统地进行试验，记录他们的发现，以得出“正确”的提示，从而引发“最佳”反应。然后，这些成功的提示列表以库的形式组织起来，以便可以有效地重复使用——称为提示存储库。不幸的是，策划和维护

拉达曼迪斯II·2024-08-24 11:34

24/8/17算法笔记模仿学习算法

模仿学习（ImitationLearning，IL）算法是强化学习领域的一个分支，它关注于让智能体通过模仿专家的行为来学习任务。

青椒大仙KI11·2024-08-24 00:45

MySQL的Oracle教程_Oracle基础教程

Oracle基础教程本篇章主要介绍Oracle的基础教程，本文适合那些刚刚要学习Oracle的初学者或者是想了解Oracle的用户，通过本篇幅可以快速学习Oracle数据库的基础理论。

左拽拽·2024-08-23 20:51

分布式事务：基本概念

文章目录一、基础概念1、什么是事务2、本地事务3、分布式事务4、分布式事务产生的场景二、分布式事务基础理论1、CAP理论（1）理解CAP（2）CAP组合方式（3）总结2、BASE理论三、分布式事务解决方案之

玉成226·2024-08-22 03:09

MATLAB 2023a：强化学习算法的实战演练与性能评估

在深度学习领域，MATLAB2023版深度学习工具箱以其完整的工具链和高效的运行环境，为研究人员和开发者提供了前所未有的便利。这一工具箱不仅集成了建模、训练和部署的全部功能，更以其简洁易用的语法和强大的算法库，为深度学习任务的快速实现铺平了道路。相较于Python等编程语言，MATLAB的语法更为直观，上手更为迅速。无需繁琐的环境配置和库安装，用户只需打开MATLAB界面，即可轻松开始深度学习之旅

zmjia111·2024-03-24 06:54

你的DDPG/RDPG为何不收敛？

去年11月份左右，因为研究需要，了解了一下强化学习（Reinforcementlea

Mario-Chao·2024-03-22 23:00

机器学习、深度学习、神经网络之间的关系

机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同

你好，工程师·2024-03-12 08:54

强化学习应用——倒立摆

新建虚拟环境并安装：pipinstallgympipinstallpygame运行下列代码：importgymimporttime#生成环境env=gym.make('CartPole-v1',render_mode='human')#human指在人类显示器或终端上渲染#环境初始化state=env.reset()#循环交互whileTrue:#渲染画面env.render()#从动作空间随机获

ThreeS_tones·2024-03-10 12:39

软件测试基础理论（一）

计算机软件的分类按层次划分系统软件如:操作系统支持软件如:DBMS(数据库管理软件)应用软件如:很多...按结构划分单机软件如:WinRAR分布式软件C/S如:QQ,LOLB/S如:淘宝,天猫网格计算如:Googlemap,GoogleEarth云计算如:阿里云按组织划分开源软件(开源不代表免费)闭源(商业)软件软件缺陷的由来Bug(在计算机中相当于Error)Defect(缺陷)缺陷的定义软件未

allyxmiko·2024-03-05 14:39

【人工智能学习思维脉络导图】

挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络

AK@·2024-02-22 23:44

机器学习基础（一）理解机器学习的本质

昊昊该干饭了·2024-02-20 21:38

人力资源入门书籍推荐，送给爱学习的HR

《人力资源管理必读12篇》虽说也有理论（基础理论毕竟还是学习人力资源管理的必须要件），但一方面这本书的理论不是过时的陈年旧物，都是十分新颖、能

translator·2024-02-20 20:19

【伤寒强化学习训练】打卡第二十八天一期90天

本草：桂枝的药性(续)桂枝：味辛温、无毒，有辣味，性子温“治上气咳逆，结气，喉痹，吐吸，利关节，补中益气，”桂枝能够走在我们的营分，走在我们的脉管里面，给予我们这个营分能量。如果卫气属于阳，而营气属于阴的话，桂枝是能够补、通身体阴中之阳的药，就是血管里面、脉管里面的能量，所以桂枝通常会取它通阳的效果，来谈论它的种种主治。桂枝：身体里面很多的能量会被这味药贯穿起来，好像帮身体开凿地铁一样，原来阻隔不

A卐炏澬焚·2024-02-20 20:21

基于人工智能的期权量化交易

基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易该文基于人工智能AI的深度强化学习,进行股票期权的量化投资策略研究及回测评估。作者建立了人工智能学习及交易系统。

阿岛格·2024-02-20 17:23

机器学习---强化学习

1.什么是强化学习在连接主义学习中，在学习的方式有三种：非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。

三月七꧁ ꧂·2024-02-20 16:26

#动手返现03#那些我踩过的坑——新手咨询师入门须知

1.切勿沦为工具主义为了敲开职业生涯咨询师这扇门，我从去年年底开始参加职业生涯规划的培训，学完基础理论总算是对职业生涯规划有了一个全面而系统的认识，那股好

MsSibyl利洁·2024-02-20 15:29

OpenCV（项目）车牌识别3 -- 模板匹配

目录一、基础理论1、思想2、大致过程二、详细过程1、首先需要模板库2、得到模板3、原图限定大小4、模板匹配5、匹配所有子文件夹，保存最佳得分（最匹配项）三、大致过程（细分类，节省时间）1、汉字匹配2、英文字符匹配

_(*^▽^*)_·2024-02-20 15:09

【强化学习】day1 强化学习基础、马尔可夫决策过程、表格型方法

datawhalechina/joyrl-bookhttps://datawhalechina.github.io/easy-rl/https://linklearner.com/learn/detail/91强化学习强化学习是一种重要的机器学习方法

宏辉·2024-02-20 09:32

强化学习入门到不想放弃-1

本来想写到深度学习里的，但是线下和别人聊RLHF，和PPO,DPO的时候，我发现大家一脑袋问号，其实也正常，深度学习里面数学的东西没那么多，入门容易一点，强化学习（现在也都谈强化深度学习，或者深度强化学习了

周博洋K·2024-02-20 06:29

强化学习入门到不想放弃-2

第一篇链接：强化学习入门到不想放弃-1(qq.com)上节课我们用CMU的经典问题，多臂老虎机讨论了，无状态物体的探索和利用，这节课我们用走格子来做一下动态规划算法上节课的问题，我们完全不知道这些老虎机的中奖概率

周博洋K·2024-02-20 06:59

强化学习笔记

强化学习笔记-简介本文是根据Sutton的经典书籍«ReinforcementLearning:AnIntroduction»前三章内容整理的笔记。

小新0077·2024-02-20 03:10

法考打卡

代理人第二章节业主的建筑物区分所有权和物业服务合同一、业主的建筑物区分所有权二、物业服务合同第三章节善意取得和抵押物的移转制度第四章节居住权与租赁权第五章节担保制度一、典型担保二、非典型担保三、共同担保和反担保第六章节意思表示一、意思表示基础理论二

AllenMoore·2024-02-20 01:08

（2024，提示优化，监督微调，强化学习，近端策略优化）用于安全生成文本到图像的通用提示优化器

UniversalPromptOptimizerforSafeText-to-ImageGeneration公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要2.相关工作3.提议的框架4.实验0.摘要文本-图像（Text-to-Image，T2I）模型在基于文本提示生成图像方面表现出色。然而，这些模型对于不安全的输入以生成不安全的内容，如性、骚扰和

EDPJ·2024-02-19 22:37

Prompt Learning：【文心一言】提示词功能系统学习，

【文心一言】提示词功能系统学习，PromptLearning大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习，这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的，也就是说，大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题

汀、人工智能·2024-02-19 20:44

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。

Evaporator Core·2024-02-19 19:01

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别

本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。

半亩花海·2024-02-19 12:43

强化学习（TD3）

DDPG源于DQN，DQN源于Q_learning，这些算法都是通过估计Q值来寻找最优的策略，在强化学习中，更新Q网络的目标值ta

sssjjww·2024-02-19 11:09

代码随想录算法训练营第31天 | 贪心理论基础 + 455.分发饼干 + 376.摆动序列 + 53.最大子序和

今日任务目录贪心理论基础455.分发饼干-Easy376.摆动序列-Medium53.最大子序和-Medium贪心理论基础理论基础：代码随想录贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。

HY.YUE·2024-02-15 10:41

NLP_ChatGPT的RLHF实战

文章目录介绍小结介绍ChatGPT之所以成为ChatGPT，基于人类反馈的强化学习是其中重要的一环。

you_are_my_sunshine*·2024-02-15 09:41

基于Monte Carlo 的策略评估

基于MonteCarlo的策略评估在强化学习中，MonteCarlo是一种被广泛用到的方法。这种方法主要是从经验experience中拟合数值，本质上就是从不同的采样中获得结果，然后将其平均。

Longlongaaago·2024-02-15 07:36

强化学习On-policy vs Off-policy

强化学习On-policyvsOff-policy这里我们讲讲强化学习中on-policy和off-policy的区别。

Longlongaaago·2024-02-15 07:36

今日arXiv最热NLP大模型论文：无需数据集，大模型可通过强化学习与实体环境高效对齐 | ICLR2024

相比之下，强化学习（RL）能够通过试错的方法从零开始学习策略，从而确保内部嵌入知识与环境的对齐。但是，怎样将先验知识高效地融入这样的学习过程是一大挑战，为了解决这一差距

夕小瑶·2024-02-15 02:56

强化学习-赵世钰（三）：贝尔曼最优公式【Bellman Optimality Equation】、最优策略【Optimal Policy/Optimal State Values】

一、Motivatingexamples二、最优策略/optimalpolicy三、贝尔曼最优公式【BellmanOptimalityEquation】1、贝尔曼公式/BellmanEquation2、贝尔曼最优公式/BellmanOptimalityEquation对于贝尔曼公式来说，求解statevalue时是依赖于一个给定的π；对于贝尔曼最优公式来说，π是不定的，是需要求解的参数；3、压缩映

u013250861·2024-02-14 23:51

学习心得-强化学习【贝尔曼最优公式】

只为记录学习心得学习视频来源B站up主西湖大学空中机器人：链接：https://www.bilibili.com/video/BV1sd4y167NS/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=ad94eb95d81e9e6b1a5d71459ef1a76d目录1.举例入门2.最优策略3.贝尔曼最优公式4.贝尔曼最优公式详细分析5.分

白菜真是菜·2024-02-14 23:51

【强化学习的数学原理】课程笔记（三）——贝尔曼最优公式

RewriteEquation4.ContractionMappingTheorem5.Solution6.Analyzingoptimalpolicies说明：本内容为个人自用学习笔记，整理自b站西湖大学赵世钰老师的【强化学习的数学原理

csu一言·2024-02-14 23:21

如何强化学习力度，增强干部能力素质的思考

作为公职人员，要不断加强政治学习，做到严、实，在学习中提升综合能力素质，提高组织工作科学化水平，着力锻造一支爱学习、肯学习、富有成效的学习型干部。一要坚持政治标准，提高学习广度。要健全学习制度，加强对学习活动的动态管理，保证学习活动的经常性和学习内容的系统，锤炼组工干部忠诚、干净、担当的政治品格，以部务会、理论学习中心组学习、每日晨读、开展“夜学课堂”、“匀彩组工”读写交流为抓手，深入学习习近平新

王家遥3·2024-02-14 14:15

探索机器学习：定义、算法及应用领域

目录前言1机器学习的定义2机器学习算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3机器学习的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言机器学习，源自ArthurSamuel的定义，赋予计算机通过领域学习的能力

cooldream2009·2024-02-14 05:29

备战蓝桥杯---图论基础理论

图的存储：1.邻接矩阵：我们用map[i][j]表示i--->j的边权2.用vector数组（在搜索专题的游戏一题中应用过）3.用邻接表：下面是用链表实现的基本功能的代码：#includeusingnamespacestd;structnode{intdian,zhi;structnode*next;};voidinsert(intx,inty,intz){node*p=newnode;p->di

cocoack·2024-02-14 05:51

打破与重建，摧毁与更新，这是一条大师的勇者之旅

今天学习了桥先生的“真我回归，丰盛显化大师班”第一阶段第二课，自然法则的基础理论，收获颇丰，我稍作分享：1.对一位在身心成长，生命智慧深度探索十多年的老修行来说，对各个领域的大老师的见地，可以说是相当了解

爱真觉一琬琪·2024-02-14 00:02

大模型评测和强化学习知识

1大模型怎么评测？大语言模型的评测通常涉及以下几个方面：语法和流畅度：评估模型生成的文本是否符合语法规则，并且是否流畅自然。这可以通过人工评估或自动评估指标如困惑度（perplexity）来衡量。语义准确性：评估模型生成的文本是否准确传达了所需的含义，并且是否避免了歧义或模棱两可的表达。这需要通过人工评估来判断，通常需要领域专家的参与。上下文一致性：评估模型在生成长篇文本时是否能够保持一致的上下文

lichunericli·2024-02-13 19:26

感动无处不在

我以为，很久没有真正深入专业，再来接触一个全新的产品设计，很多相关标准陌生，强化学习，图纸恐怕难通过。其实顺利通过。…………哎呦喂，什么时候开始那么没有自信的了呢？我几乎一整天都在嘲笑我的自以为是。

冰之怡·2024-02-13 14:01

交通流优化的一种强化学习方法

本文提出了一种基于强化学习的交通流优化方法。我们表明交通流优化问题可以表述为一个马尔可夫决

当交通遇上机器学习·2024-02-13 14:40

ChatGPT的背后原理：大模型、注意力机制、强化学习

Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制，然后深入到从人类反馈强化学习

Python学研大本营·2024-02-12 23:17

中医基础理论：阴阳概念

阴阳学说定义：是研究阴阳的内涵及其运动变化规律，并用以阐释宇宙万物万象的发生、发展和变化的一种古代哲学理论，是古人认识宇宙本原和阐释宇宙变化的一种世界观和方法论。（一）阴阳的基本概念阴阳定义：阴阳是自然界相互关联的某些事物或现象对立双方属性的概括。所谓“阴阳者，一分为二也。”在古代哲学中：阴阳学说是中国古代朴素的对立统一理论，是用以认识自然和解释自然的一种世界观和方法论。阴阳是一个抽象概念，并不专

知微素问·2024-02-12 19:57

day1 计算机基础理论

2019.3.25一：服务器1.1服务器（u，unit代表服务器的厚度）。1u=4.45cm=1.75英寸。常见的服务器厚度为1u.2u.4u.1.1.1服务器的作用：支持网站的运行。1.1.2服务器特点：稳定、模块化（方便拆卸）服务器要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。1.1.3服务器的分类：（1）机架式服务器（在企业中比较常用）。（2）

不学习会死_b5ee·2024-02-12 18:50

强化学习中的无模型控制

在这里插入图片描述目录在上一篇文章强化学习中的无模型预测中，有说过这个无模型强化学习的预测问题，通过TD、n-stepTD或者MC的方法能够获得值函数，那拿到value之后如何获取policy呢？

小小何先生·2024-02-12 16:17

王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利）

大家都知道，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）就是应用了神经网络的强化学习。而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。

人工智能与算法学习·2024-02-12 15:43

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