强化学习导论_Sutton 第16页

强化学习：PPO

PPO简介我们在之前的项目中介绍了基于价值的强化学习算法DQN,基于策略的强化学习算法REINFORCE,基于价值和策略的组合算法Actor-Critic.对于基于策略分方法：参数化智能体的策略，并设计衡量策略好坏的目标函数

人工智能MOS·2024-01-04 06:58

Gym强化学习自定义环境的搭建

Gym介绍Gym是一个用于测试和比较强化学习算法的工具包，它不依赖强化学习算法结构，并且可以使用很多方法对它进行调用，像Tensorflow、Theano。

棋圣阳阳阳·2024-01-04 06:25

2018-8-30日记

学习·信息·阅读在图书馆借了《皮囊》《生存》《中国哲学导论》很享受阅读的过程，在所有有事无事的时光里。阅读能带给我踏实，安静的感觉。

你不再欣赏我·2024-01-04 01:44

算法导论复习——CHP25 多源最短路

问题描述给定一个带权重的有向图G=(V,E)，其权重函数为ω:E→R。在图中，对所有的结点对u,v∈V，找出从结点u到结点v的最短路径。该问题的解以表格（二维数组）的形式给出：第u行第v列给出从结点u到结点v的最短路径权重。约定1）结点编号：不失一般性，结点编号为1，2，…，|V|。2）成本邻接矩阵：图G用一个n╳n的邻接矩阵W=(wij)表示，其中，3）允许存在权重为负值的边，但不能包含权重为负

Sanchez·J·2024-01-03 23:30

算法导论复习——CHP23 最小生成树

引入布线问题在电子电路设计中，通常需要将多个组件的针脚连接在一起。设有n个针脚，则至少需要n-1根连线连接（每根连线连接两个针脚）。问怎么连线才能使所使用的连线总长度最短？建模将布线问题用一个连通无向图G=(V,E)表示，结点表示针脚，边表示针脚之间的连线。对每条边(u,v)∈E赋予权重ω(u,v)表示连接针脚（结点）u和v的代价（连线长度）。问题转化为找G中的一个无环子集，使之既能够将所有的结点

Sanchez·J·2024-01-03 23:59

算法导论复习——CHP24 单源最短路

单源最短路径问题：给定一个图G=(V,E)，找出从给定的源点s∈V到其它每个结点v∈V的最短路径。这样最短路径具有最优子结构性：两个结点之间的最短路径的任何子路径都是最短的。基本概念负权边：权重为负值的边称为负权重的边。如果存在负权重的边，则有可能存在权重为负值的环路，而造成图中最短路径无定义（路径的权重为-∞）。环路：最短路不应包含环路。简单路径：不包含环路的路径称为简单路径。对任何简单路径最多

Sanchez·J·2024-01-03 23:59

算法导论复习——CHP15 动态规划

主要是在最优解问题中。由例子来引入：引入钢条切割问题可能会想到贪心——总是尽量选价值大的，但是错误的，如下是一个反例：考虑n=4的情况，此时最优解是切割成两个2英寸，价值为10，而不是优先选4英寸而得到的9。从切割入手，假设从左往右看首次切割在位置i，将钢条分成长度为i和n-i的两段，令表示长度为i的最优子切割收益，则必有：，这其实就是最优子结构。现在我们知道可以将问题化为更小规模的问题，可以写出

Sanchez·J·2024-01-03 23:29

算法导论复习——CHP3 函数的增长

研究算法的渐进效率，给出算法运行时间随问题规模的变化关系，给出时间/空间复杂度限界函数的定义，引入渐进记号。记算法的实际执行时间为f(n)，分析所得的限界函数为g(n)。其中，n：问题规模的某种测度。f(n)：是与机器及语言有关的量。g(n)：是事前分析的结果，一个形式简单的函数，与频率计数有关、而与机器及语言无关。限界函数上界函数O(g(n))表示一下函数集合：这里"="不是常规意义上的相等。若

Sanchez·J·2024-01-03 23:28

算法导论复习——CHP4 分治策略

分支步骤步骤：1）分解（Divide）：将原问题分为若干个规模较小、相互独立，形式与原问题一样的子问题；2）解决（Conquer）：若子问题规模较小、可直接求解时则直接解（称基本情况(basecase)）；否则“递归”地求解各个子问题，即继续将较大子问题分解为更小的子问题，然后重复上述计算过程。3）合并（Combine）：将子问题的解合并成原问题的解。分治实例归并排序应用步骤：1）分解（Divid

Sanchez·J·2024-01-03 23:28

《算法导论》复习——CHP1、CHP2 算法基础

基本定义：算法是一组有穷的规则，规定了解决某一特定类型问题的一系列运算。关心算法的正确性和效率。算法的五个重要特性：确定性、能行性、输入、输出、有穷性。基础方法：伪代码（Pseudocode）：例如：个人觉得不需要过于追求伪代码的书写标准，不然反而失去了其意义。循环不变式（Loopinvariants）定义：在第一次进入循环之前成立、以后每次循环之后还成立的关系。利用循环不变式证明算法正确性：1）

Sanchez·J·2024-01-03 23:27

【伤寒强化学习训练】打卡第八十五天一期90天

9.9.1-黄芩汤证与黄连汤证太少并病治禁【8.49】太阳少阳并病，心下鞕，颈项强而眩者，当刺大椎、肺俞、肝俞，慎不可下也，下之则痉。太阳少阳并病，心下硬，颈项强而眩，基本上是太阳少阳的邪气从太阳要转归到少阳的过程里面会有这样的状况；张仲景的书有时候会让人读到一个事情，就是觉得好像汉朝人的津液是不是比我们现代的人少，张仲景叫大家小心的某一些津液不足的状况，因为津液不足而造成的颈项强，他的主张是非常

A卐炏澬焚·2024-01-03 21:47

Deep Q-Network (DQN)理解

DQN（DeepQ-Network）是深度强化学习（DeepReinforcementLearning）的开山之作，将深度学习引入强化学习中，构建了Perception到Decision的End-to-end

兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-03 20:59

一句话，化解同事抢客户的行为

这个时候跟领导论理或者吵架都不好，除了隐忍，小杨一定要对领导说一句非常重要的话：“王总啊，您喜欢我的这个客户吧，那我送给您吧，提成我不要了，一个客户算个毛线啊，能认识您，能让您带带我，我当然非常开心啦…

大宝笔记·2024-01-03 17:57

20200617听书笔记：《态度改变与社会影响》

曾经在斯坦福大学教授心理学导论课程长达50年。被人们称为是“当代心理学的声音和面孔”。

幸运星小燕子·2024-01-03 15:41

机器学习笔记三——强化学习的V值计算

一、蒙特卡诺采样回溯计算V值把智能体放入环境的任意状态——从这个状态开始按照策略进行动作选择，并进入新状态——重复步骤2，直至进入最终状态——从最终状态往前回溯，计算每个状态的G值——重复1~4状态多次，平均每个状态的G值，这就是所需的V值1.具体G值计算如下：按照策略往后走，过程中不进行计算，只记录每一步的奖惩r从终点往前走，到某一状态获得的奖励总和就是G值。此时G=r+gamma*G_1，即这

唐豆豆*·2024-01-03 15:09

地理空间技术·基础数据篇

导论架构一、关于GIS地理信息系统（GIS）是用于采集、存储、查询、分析和显示地理空间数据的计算机系统。地理空间数据，是用于描述位置和空间要素属性的数据。G

王村子燕·2024-01-03 13:58

2024人工智能发展方向(机器人领域)

尽管离完全实现还尚有距离，但新年伊始，也是一个新的台阶，结合2023年的成果，在此基础上，2024年在算法架构上会倾向于，让机器人具有不断进化的能力，这一点李飞飞早在2021年便提出了深度强化学习进化策略

笑傲江湖2023·2024-01-03 11:21

机器学习笔记二——强化学习

一、什么是强化学习强化学习就是让智能体可以独立自主的完成某个任务。独立自主指的就是不需要人去指挥。比如扫地机器人，打开开关就会自动去清理。自动驾驶的汽车，在定好目的地后，可以自动安全达到目的地。

唐豆豆*·2024-01-03 08:26

Python贪心算法(Kruskal算法)生成对抗网络和强化学习数据集(计算机视觉)

最小生成树生成树被定义为包含图的所有顶点的连通无向图的树状子图。或者，用外行的话来说，它是形成一棵树（无环）的图的边的子集，其中图的每个节点都是树的一部分。最小生成树具有生成树的所有属性，并附加了在所有可能的生成树中具有最小可能权重的约束。与生成树一样，图也可以有许多可能的MST。生成树属性：图和生成树中的顶点数(V)相同生成树中有固定数量的边，该数量等于顶点总数减一（E=V-1）生成树不应断开连

亚图跨际·2024-01-03 08:41

美学课听课笔记之一

我之前在混沌讲过美学导论，所谓美学，顾名思义，是关于美的科学，研究美。美与美学的关系，是被研究和研究的关系。美学最早其实是关于感性，感觉的研究，翻译过来，翻译为美学，没有翻译为感觉学。

小晨形象设计·2024-01-03 07:18

论文阅读--Behavior Proximal Policy Optimization

YilangGuo论文链接：http://arxiv.org/abs/2302.11312arXiv2023-02-22代码链接：https://github.com/Dragon-Zhuang/BPPO摘要离线强化学习

酒饮微醉-·2024-01-03 04:44

强化学习Q-Learning基本原理

【AI业余爱好者学习总结】看了好多资料觉得Q-Learning很绕看不明白，猛刷B站几个视频，终于略懂一二。其中我觉得最通俗易懂的是几个大一学生讲的课程PPT，在这里总结一下。（【小组作业】Q-learning简单介绍_哔哩哔哩_bilibili）首先是Q-Learning的原理：Q-Learning就是想要得到最优的动作价值函数。上面表格中，每一行是一种状态，每一列是在这种状态下的行为对应的价值

xcpppig·2024-01-03 01:24

IOS Mach-o 文件的解析

导论Mach-o文件图解Mach-o文件中专有名词解释Mach-o文件中函数存储地址Mach-o文件中常量存储地址Mach-o文件加载在手机中的实际展示地址ASLR理解命令查看Mach-O文件的内存分布查看

ProfessorFan·2024-01-03 01:03

有效域介绍--《椭圆曲线密码学导论》

域由一个集合F和两种运算组成集合F={a，b，…}，对F的元素定义了两种运算：“+”和“*”，并满足以下3个条件，1：(F,+)的元素关于运算“+”构成交换群，其单位元素为0。2：(F\{0},*)的元素关于运算“*”构成交换群,其单位元素为1。即F中元素排除元素0后，关于*法构成交换群。3：分配律成立，即对于任意元素a，b，c∈F，恒有a*(b+c)=(b+c)*a=a*b+a*cp是素数时，可

right_33cb·2024-01-03 00:32

《自体心理学导论》读书笔记（2）

自恋人格困扰与精神病和边缘状态的区别-自体视角……不同于后两种疾患的个案（精神病和边缘状态），自恋人格困扰的个案基本上已获致一个统整的自体（cohesiveself），并且已建构完成统整的、理想化的古典客体（archaicobject）。其次，不同于在精神病与边缘状态普遍见到的状况，古典自体或灌注（力比多）以自恋力比多的古典客体产生不可逆的解体（irreversibledisintegration

dear心理咨询师黄倩雯·2024-01-02 17:10

十四周_导论学习

世界都是蓝色的·2024-01-02 17:42

matlab的平差程序代码,基于MATLAB的控制网平差程序设计

前言第一章软件工程导论1.1概论1.2可行性研究与需求分析1.3总体设计和详细设计1.4PAD(ProblemAnalysisDiagram)问题分析图1.5编码1.6测试(单元测试、综合测试)1.7软件维护第二章

Aeroergy·2024-01-02 10:36

【软件工程导论】网上订餐系统的分析与设计

linghyu·2024-01-02 04:20

服务运营 | 年终回顾：服务运营为您服务

在此基础上，我们的原创推文主要涉及（1）混合整数规划（2）排队论（3）马尔科夫决策（强化学习）三个方向在医疗优化中的应用建模。基于消费者

运筹OR帷幄·2024-01-02 02:41

机器学习的分类与经典算法

机器学习算法按照学习方式分类，可以分为有监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning）、强化学习

RainTicking·2024-01-02 02:31

心理咨询与治疗的理论及实践（第八版）3

第二章治疗师：个体与专家的治疗师一、导论在为治疗做准备时，你需要了解有关的人格和心理疗法理论，你需要学习评估和干预的种种技术，你还需要认识到人们行为的动态性。

acda811bd803·2024-01-02 00:06

机械学习 - 基础概念 - scikit-learn - 数据预处理 - 1

2.关于模型的概念一、机械学习概念1.监督学习总结：2.非监督学习总结：3.强化学习总结：三种学习的特点总结scikit-learn说明二、机械学习的基本实操逻辑1.采集数据2.数据预处理(Preprocessing

沐修·2024-01-01 23:37

徘徊的迷茫

图片发自App可是，这一天女孩突然迷茫了，在上医学成长导论课的时候，导论老师说，医学这条路不好走啊，你们需要用一生去学习啊。本科毕业后你们还要两年

楠_筱笙·2024-01-01 23:45

结果数据

《焦点解决短期治疗导论》——第十五章社会建构主义。

双鱼妞妞2020·2024-01-01 22:20

OSTEP《操作系统导论》精华学习笔记及补充 -第三部分：持久性

前言这部分可能是对我补充最多的部分了，之前并不了解文件系统和分布式系统最后一部分了，之后看了新书后，可能也会写点笔记吧，对于理解帮助挺大的之后学习计算机网络也会写点东西的。第三部分：持久性（这部分使用的例子大多是磁盘相关的例子，但是现代用的基本都是固态硬盘了，磁盘可能算是老古董了，但是了解一下没坏处，概念是互通的）持久性35.关于持久性的对话持久性是指数据在系统停止运行或发生故障后仍能保持存在和可

yruluvme·2024-01-01 21:56

OSTEP《操作系统导论》万字精华学习笔记-第一部分：虚拟化

前言操作系统导论（Operating-Systems:Three-Easy-Pieces）是一本非常好的操作系统入门书籍。这是我看完了之后，做的一点笔记总结。

yruluvme·2024-01-01 21:55

公共部门人力资源管理学习笔记1

本课程以公共部门人力资源管理为研究对象，公共部门人力资源管理的导论从公共部门的概念引入，直接明了的让我们认识公共部门人力资源管理，分析公共部门人力资源管理系统模型，学习公共部门人力资源管理的法治化。

阿隼隼儿·2024-01-01 18:40

用一个小游戏入门深度强化学习

今天我们来用深度强化学习算法deepQ-learning玩CartPole游戏。

不会停的蜗牛·2024-01-01 13:54

SystemVerilog学习（0）——目录与传送门

一、验证导论SystemVerilog学习（1）——验证导论-CSDN博客文章浏览阅读403次。

apple_ttt·2024-01-01 13:23

大家都在用的AI作画Python几行代码就可实现

一、通过openai实现的作品：要想快速实现功能，咱们先了解一下OpenAI,OpenAI是一家人工智能公司，专注于开发强化学习、机器学习、自然语言处理等技术。

馒头糕饼一齐要·2024-01-01 08:50

【伤寒强化学习训练】打卡第八十九天一期90天

9.10.1-阳明病证候阳明病经证脾胃的湿气堆起来之后，直接就是脾阴实传到心阴实，祛湿的药，平胃散，要顺便减肥吃大豆黄卷，五苓散证就吃五苓散；如果已经转成胸闷状态，脾阴实传成心阴实胸闷胸刺痛，胸口积太多的痰，不是瓣膜病，用栝蒌薤白半夏汤证；【9.12】阳明中风，口苦，咽干，腹满，微喘，发热，恶风，脉浮而缓，若下之，则腹满，小便难也。当这个人还有恶风脉浮缓的状态的时候，代表这个人的邪气还在表，还没有

A卐炏澬焚·2024-01-01 07:03

多任务学习简介

学院：电子工程学院转载于：微信公众号“AI部落联盟”’原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hbtrijHy2E177fA7oe7SSA【嵌牛导读】多任务学习在NLP、CV和强化学习领域得到了很好的应用

5c36a4bce64b·2024-01-01 07:56

【自然语言处理】【大模型】 ΨPO：一个理解人类偏好学习的统一理论框架

AGeneralTheoreticalParadiamtoUnderstandLearningfromHumanPreferences》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.12036.pdf相关博客【自然语言处理】【大模型】ΨPO：一个理解人类偏好学习的统一理论框架【强化学习

BQW_·2024-01-01 05:47

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·2024-01-01 05:38

【学习强化学习】三、Q learning和Sarsa算法

文章目录参考资料1.Q-table2.Model-freePrediction2.1Monte-CarloPolicyEvaluation2.1.1MC算法步骤2.1.2incrementalMCupdates2.1.3DifferencebetweenDPandMCforpolicyevaluation2.1.4AdvantagesofMCoverDP2.2TemporalDifference2

CHH3213·2024-01-01 04:22

强化学习之——Q-Learning(基础部分)

状态转移概率：从掌握到放弃前几篇介绍了基于马尔可夫决策的强化学习框架，我们发现解决的问题有一个特点，我们是知道环境运转的细节的，具体就是我们知道状态转移概率，也就是P(St+1∣St,at)P(S_{

无心留踪迹·2024-01-01 04:50

【lsp预测】基于强化学习预测matlab源码

一、强化学习概述1.强化学习简介（1）强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。

Matlab科研辅导帮·2024-01-01 04:18

【强化学习】python 实现 saras lambda 例一

本文作者：hhh5460本文地址：https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10147265.html将例一用saraslambda算法重新撸了一遍，没有参照任何其他人的代码。仅仅根据伪代码，就撸出来了。感觉已真正理解了saraslambda算法。记录如下0.saraslambda算法伪代码图片来源：https://morvanzhou.github.io/static/

derek881122·2024-01-01 04:18

【强化学习】SARAS代码实现

前言SARAS，假设环境状态和动作状态都是离散的。利用动作价值矩阵来进行行为的预测。其主要就是利用时序差分的思想，对动作价值矩阵进行更新。代码实现importgymnasiumasgymimportnumpyasnpclasssarsa():def__init__(self,states_n,action_n,greedy_e=0.1):self.Q=np.zeros((states_n,acti

篝火者2312·2024-01-01 04:18

2024年原创深度学习算法项目分享

原创深度学习算法项目分享，包括以下领域：图像视频、文本分析、知识图谱、推荐系统、问答系统、强化学习、机器学习、多模态、系统界面、爬虫、增量学习等领域…有需要的话，评论区私聊

Jason160918·2024-01-01 01:00

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