强化学习导论_Sutton 第19页

ChatGPT一周年：开源语言大模型的冲击

通过有监督微调和人类反馈的强化学习，模型可以回答人类问题，并在广泛的任务范围内遵循指令。

OneFlow深度学习框架·2023-12-22 13:46

行为心理学的认识-操作性条件作用

这就是操作条件作用的正强化学习，当然有正的就有反的。基本的意思是，有一个事物可以刺激到你，是你感兴趣或者使你厌恶，但是你要想得到或者远离这个刺激

两点半的早晨·2023-12-22 03:37

大数据处理与分析-Spark

导论(基于Hadoop的MapReduce的优缺点）MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架

僖僖cc·2023-12-21 22:03

RLHF介绍及实践测试

介绍RLHF（ReinforcementLearningHyperparameterOptimizationFramework）是一种用于强化学习模型的超参数优化框架。

Charles_yy·2023-12-21 21:32

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （161）-- 算法导论13.1 1题

一、用go语言，按照图13-1(a)的方式，画出在关键字集合(1，2，…，15)上高度为3的完全二叉搜索树。以三种不同方式向图中加入NIL叶结点并对各结点着色，使所得的红黑树的黑高分别为2、3和4。文心一言：首先，我们需要明确什么是完全二叉搜索树（CompleteBinarySearchTree,CBST）和红黑树（Red-BlackTree）。完全二叉搜索树是一种二叉树，其中每个节点包含一个关键

福大大架构师每日一题·2023-12-21 17:24

算法导论随笔(十一)：最大流(Max-Flow)与Ford-Fulkerson算法(附Python实现源码)

对于流网络，《算法导论》第26章是这样定义的：流网络G=(V,E)是一个有向图，图中每一条边(u,v)∈E有一个非负的容量值c(u,v)>=0。而且，如果边集合E包含一条边(u,v)，则图中不存在反方

天降风云·2023-12-21 16:00

马尔可夫链蒙特卡罗方法，变分贝叶斯推断和巴纳赫不动点在强化学习中的应用

1.马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法和变分贝叶斯推断方法马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法和变分贝叶斯推断方法在强化学习中的应用具有重要意义。

笑傲江湖2023·2023-12-21 16:54

全新「机械手」算法：辅助花式抓杯子，GTX 1650实现150fps推断

新方法结合扩散模型和强化学习，将抓取问题分解为「如何抓」以及「何时抓」，平价显卡即可实现实时交互。手是人类与世界交互的重要部分，手的缺失（如上肢残障）会大大影响人类的正常生活。

xwz小王子·2023-12-21 14:17

腾讯多任务强化学习算法登上顶刊TPAMI

一、概要编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）论文标题：Curriculum-basedAsymmetricMulti-taskReinforcementLearning论文链接：https://arxiv.org/pdf/2211.03352.pdf代码链接：https://github.com/huanghanchi/CAMRL这是一篇2022年被IEEETransactionso

一阙词·2023-12-21 13:43

TPAMI: 基于强化学习的灵巧双手操作技能学习

最近，强化学习（RL）算法在许多需要决策领域的表现都优于人类专家。

xwz小王子·2023-12-21 13:10

AI百模大战：引领行业变革与开启人才黄金时代

个人博客：个人主页个人专栏：Linux学习⛳️功不唐捐，玉汝于成目录前言技术进步：AI的飞速发展1.深度学习的多领域应用2.自然语言处理的语境理解提升3.计算机视觉的实时处理能力提高4.强化学习在决策制定中的广泛应用

还在路上的秃头·2023-12-21 12:37

[ToolsChains CPP] Osqp的使用之二：MPCdemo-自动驾驶纵向mpc控制

135070489本文将先解读官网mpc的例子，然后实现一个自己设计的mpc的控制器；不远的未来的目标是成为我闭环仿真器（轨迹处理、规划、控制接入基于学习的车辆模型）的一环（目前是pp控制），遥远的未来实现强化学习自动调整参数

HERR_QQ·2023-12-21 09:48

计算机科学和Python编程导论 week7&期末考试

一基础学习1.pylab模块是一款由python提供的可以绘制二维，三维数据的工具模块，其中包括了绘图软件包matplotlib,其可以生成matab绘图库的图像。安装pylab模块：pylab是matplotlib中的一个模块所以我们直接安装matplotlib库。pipinstallmatplotlib例子：y=2ximportpylabmy_list=[]forcounterinrange(

S_Valley_DiDa·2023-12-21 08:37

MATLAB - 最优控制（Optimal Control）

一些广泛使用的最优控制方法有：线性二次调节器(LQR)/线性二次高斯(LQG)控制模型预测控制强化学习极值搜索控制H无穷综合一、线性二次调节器(LQR)/线性二次高斯(LQG)控制线性二次调节器(LQR

kuan_li_lyg·2023-12-21 08:59

「65页PDF」让 PM 全面理解深度学习

访问「easyAI-产品经理的AI知识库」下载PDF下面是内容结构和长图：深度学习全景图深度学习概要卷积神经网络-CNN循环神经网络-RNN长短期记忆网络–LSTM生成对抗网络–GANs强化学习-Reinforcementlearning

easyAI人工智能知识库·2023-12-21 04:13

计算机导论第十四周总结

一、软件概述1.软件定义:软件是计算机的重要组成部分。软件是指能指挥计算机工作的程序与程序运行时所需要的数据，以及与这些程序和数据相关的文档说明。软件是用户与机器的接口。2.软件与硬件(1)硬件硬件是看得见摸得到的实体，如CPU、存储器、显示器、键盘等。(2)软件软件是相对硬件而言的，是看不见摸不着无形的东西。计算机的硬件只能按照程序员给予它的指令按部就班地运行。图片发自App软件和硬件是一个完整

黑大帅与白小白·2023-12-21 03:54

《行动研究方法导论》之推论阶梯笔记2022-02-13

对研究资料做推论阶梯式分析。第一阶梯，现象，原话、原场景呈现。第二阶梯，对这样的情境，我们约定俗成的文化阐释意是什么？第三阶梯，研究者的解释。用这个标准，可以督导研究者对资料解读的一叶障目。行动研究是深刻反思、检核。行动研究资料可检核处，一是研究者历程，别人是否可复制。二是看着研究者的原场景再现，其他人是否能得出相应结论。三是研究结论是否能迁移。判定行动研究的品质标准案例：1、研究能发展改进反思写

定投的奇迹·2023-12-20 23:50

《TED演讲的秘密》——4

2.文中举例：我定下肯·罗宾逊爵士的演讲作为教材去学习，肯·罗宾逊爵士把教育中创造性与文化教育同等重要作为导论，随之开展6个小故事去作为支撑。3.自我实战：把如何提升幸福

小洁英雄·2023-12-20 19:39

Course3-Week3-强化学习

Course3-Week3-强化学习文章目录Course3-Week3-强化学习1.强化学习的问题引入1.1什么是强化学习1.2强化学习示例1.3数学符号2.离散状态空间的强化学习2.1回报2.2策略2.3

虎慕·2023-12-20 19:30

NLP论文阅读记录 - AAAI-23 | 01 Cogito Ergo Summ：通过语义解析图和一致性奖励对生物医学论文进行抽象总结

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1抽象概括2.2图增强摘要2.3抽象概括的强化学习三.本文方法COGITOERGOSUMM

yuyuyu_xxx·2023-12-20 18:41

社会心理学概述复盘

中原焦点团队焦点初级32期李春静2022年3月14日，坚持分享第117天一、社会心理学定义及研究范围社会心理学诞生的标准：美国心理学家罗斯出版《社会心理学》；英国心理学家麦独孤出了版《社会心理学导论》F.H

静读静思·2023-12-20 17:18

教育漫话概论（一）

声明：本文为对翻译版的《教育漫话》再概括后得出的内容，作者无法对全部内容精彩地展示出来，因此该篇文章可以看作教育漫话的导论，欢迎各位批评指正。

夏日花火啊·2023-12-20 17:29

算法导论4

0-1背包#include#include#includeusingnamespacestd;structVER{intw;//每个物品的重量intv;//每个物品的价值};#defineN100//默认有99个物品。第一个不使用intx[N];//x[i]=1：物品i放入背包，0代表不放入intn,c;//n：一共有多少物品，c：背包的最大容量intCurWeight=0;//当前放入背包的物品

会编程的道君·2023-12-20 15:56

Pytorch深度强化学习案例：基于Q-Learning的机器人走迷宫

目录0专栏介绍1Q-Learning算法原理2强化学习基本框架3机器人走迷宫算法3.1迷宫环境3.2状态、动作和奖励3.3Q-Learning算法实现3.4完成训练4算法分析4.1Q-Table4.2奖励曲线

Mr.Winter`·2023-12-20 12:43

【强化学习】Deep Q Learning

DeepQLearning在前两篇文章中，我们发现RL模型的目标是基于观察空间(observations)和最大化奖励和(maximumizesumrewards)的。如果我们能够拟合出一个函数(function)来解决上述问题，那就可以避免存储一个(在DoubleQ-Learning中甚至是两个)巨大的Q_table。Tabular->FunctionContinousObservation:函

Hellespontus·2023-12-20 06:12

默示的强度-《基督教神学导论》读书笔记

第二部分上帝的启示第六章上帝启示的保存第五节默示的强度读书笔记默示的强度在新约作者使用旧约圣经时，有一种特点显现出来：他们把旧约圣经中的每个词、音节和标点都看得非常重要。譬如，在《马太福音》22：32中，耶稣就引述了《出埃及记》3：6在中的内容：“我是亚伯拉罕的神，以撒是神，雅各的神。”其论点在于经文中用到的动词时态，于是他得出结论说：“神不是死人的神，乃是活人的神。”还有另外一个论据：就是新约作

小小哒小白·2023-12-19 21:59

如何在短期内高效备考税务师

公共号聚鑫财会资料首先今年新增、改动的章节需要重点学习；其次，掌握每个章节的高频考点；最后熟悉考试特点、考试题型及分值占比等，通过做大量的习题来巩固知识点，强化学习效果。

6ca5b1771246·2023-12-19 15:50

用Q-learning算法实现自动走迷宫机器人

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>【技术沙龙002期】数据中台：宜信敏捷数据中台建设实践|宜信技术沙龙将于5月23日晚8点线上直播，点击报名项目描述：在该项目中，你将使用强化学习算法

weixin_33901641·2023-12-19 15:59

python实现 Qlearning算法完整的输入输出测试数据

Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于动作-奖励机制的问题。以下是一个简单的Python实现Q-learning算法的示例，以解决一个简单的迷宫问题。

甜辣uu·2023-12-19 15:28

【Hung-Yi Lee】强化学习笔记

文章目录WhatisRLPolicyGradientPolicyGradient实际是怎么做的On-policyv.s.Off-policyExploration配音大师Actor-Critic训练valuefunction的方式网络设计DQNRewardShapingNoReward：LearningfromDemonstrationWhatisRL定义一个策略网络，来接受输入，并决定什么输出不

丸丸丸子w·2023-12-19 14:47

【百度PARL】强化学习笔记

文章目录强化学习基本知识一些框架Value-based的方法Q表格举个例子强化的概念TD更新Sarsa算法SampleSarsaAgent类On_policyvsoff_policy函数逼近与神经网络DQN

丸丸丸子w·2023-12-19 14:44

马克思主义原理期末复习大题

导论：1.什么是马克思主义？马克思主义具有哪些基本特征？

垠二·2023-12-19 14:38

2022年8月15日早5:50-6:30，《人生剧本》读书，30页至36页，导论

2022年8月15日早5:50-6:30，《人生剧本》读书，30页至36页，导论。参与者：衡云、吴艳、张瑛、陈楚楚、杨宸。旁听：闫舫、王玲霞。

老板阿修罗·2023-12-19 14:09

机器学习之神经结构搜索（Neural Architecture Search，NAS）

通常，这个搜索过程可以通过强化学习、进化算法、遗传算法或其他优化方法来完成。神经结构搜索的目标是提高神经网络的性能，减少人工设计网络结构的工作量，并提高模型的泛化能力。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-19 08:14

面对内卷平凡对待

确实面对内卷的高压，很多人选择躺平，网上甚至开设了《躺平学导论》，主张“躺平即正义”。比如说我只想当一条咸鱼，我老爸问过我你想做什么，我说我只想躺在家里数钱。不出所料老爸给了我一个白眼。其实我们

柒染染x·2023-12-19 07:38

python Markov马尔科夫网络节点状态预测并筛选小样本

之前写的基于马尔科夫的小样本节点检测文章里的内容~~马尔科夫决策过程是在随机过程的基础上提出来的，是对强化学习(RL)问题的数学描述。

JerryLoveCoding·2023-12-19 05:02

活动选择（贪心算法）

参考：【算法导论】贪心算法之活动选择问题一、贪心算法贪心算法（GreedyAlgorithm）在每一步都做出当时看起来最佳的选择，寄希望这样的选择能导致全局最优解。

且乐一杯酒·2023-12-18 20:38

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （157）-- 算法导论12.3 4题

四、用go语言，删除操作可交换吗?可交换的含义是，先删除x再删除y留下的结果树与先除y再删除x留下的结果树完全一样。如果是，说明为什么?否则，给出一个反例。文心一言：在Go语言中，删除操作是不可交换的。这意味着先删除节点x再删除节点y与先删除节点y再删除节点x留下的结果树可能不同。这是因为删除操作涉及到遍历树并更新节点和链接，因此先前的删除操作可能会影响后续删除操作的路径或结果。例如，考虑一个简单

福大大架构师每日一题·2023-12-18 19:12

纯C语言矩阵乘法的Strassen算法，包含非2次幂的情况

根据《算法导论》中的strassen算法实现缺憾：没有像算法导论中描述那样采用下标分解矩阵，仍然是一个一个复制元素#include#include//strassen矩阵乘法typedefstructmatrix

菜树人·2023-12-18 13:18

深度强化学习之：PPO训练红白机1942

本篇是深度强化学习动手系列文章，自MyEncyclopedia公众号文章深度强化学习之：DQN训练超级玛丽闯关发布后收到不少关注和反馈，这一期，让我们实现目前主流深度强化学习算法PPO来打另一个红白机经典游戏

人工智能与算法学习·2023-12-18 12:19

如何选择深度强化学习算法：MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等算法

赶时间请直接看加粗的四种算法，它们占据不同的生态位，请根据实际任务需要去选择他们，在强化学习的子领域（多智能体、分层强化学习、逆向强化学习也会以它们为基础开发新的算法）：离散动作空间推荐：DuelingDoubleDQN

汀、人工智能·2023-12-18 12:18

【李宏毅深度强化学习笔记】2、Proximal Policy Optimization算法(PPO)

【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（PolicyGradient）【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization(PPO)算法（本文）【李宏毅深度强化学习笔记

qqqeeevvv·2023-12-18 12:15

深度强化学习：（七）PPO

一、TRPOTRPO算法是Shulman博士为了解决普通的策略梯度算法无法保证性能单调非递减而提出来的方法。也就是说，普通的策略梯度算法无法解决更新步长的问题，对于普通的策略梯度方法，如果更新步长太大，则容易发散；如果更新步长太小，即使收敛，收敛速度也很慢。Shulman并不从策略梯度的更新步长下手，而是换了一个思路：更换优化函数。通过理论推导和分析，Shulman找到一个替代损失函数（Surro

Warship_·2023-12-18 12:44

深度强化学习（DRL）简介与常见算法（DQN，DDPG，PPO，TRPO，SAC）分类

简单介绍深度强化学习的基本概念，常见算法、流程及其分类（持续更新中），方便大家更好的理解、应用强化学习算法，更好地解决各自领域面临的前沿问题。欢迎大家留言讨论，共同进步。

行至为成·2023-12-18 12:44

【深度强化学习】TRPO、PPO

策略梯度的缺点步长难以确定，一旦步长选的不好，就导致恶性循环步长不合适→策略变差→采集的数据变差→（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适\to策略变差\to采集的数据变差\to（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适→策略变差→采集的数据变差→（回报/梯度导致的）步长不合适一阶信息不限制步长容易越过局部最优，而且很难回来TRPO置信域策略优化思想：步子不要太大，应该保证更新在某个邻域内∣∣θ−θ

x66ccff·2023-12-18 12:13

通信协议UART、i2c、SPI与电平标准梳理

最近强化学习了一遍这些概念

lagransun·2023-12-18 11:14

MIT算法导论七哈希表

-哈希表-哈希函数选择-哈希碰撞由“符号表问题”引入什么是哈希有一个表S有n条记录，每个记录（通常认为是指向数据的指针x）有一个Key和一些数据（属于键值key的附加数据），我们需要对这个表进行一系列操作：Insert、Search、Delete最简单实现：直接映射表（键值分布比较小时有用）假设键值来自一个有m个元素的集合U，并假设键值互相独立，建立一个数组T[0,1…m-1]，对于关键字k，如果

Alex90·2023-12-18 04:32

机器学习之机器学习的分类

本讲的主要内容：-1.机器学习算法按照任务性质的不同：监督学习+强化学习--1.1监督学习（supervisedlearning）：所有的经验E都是人工采集并输入计算机的-----1.1.1传统的监督学习

辣椒种子·2023-12-18 04:16

OpenAI开源超级对齐方法：用GPT-2，监督、微调GPT-4

目前，大模型的主流对齐方法是RLHF（人类反馈强化学习）。但随着大模型朝着多模态、AGI发展，神经元变得庞大、复杂且难控制，RLHF便有点力不从心。

richerg85·2023-12-18 02:33

【深度学习】强化学习（七）基于策略函数的学习方法

文章目录一、强化学习问题1、交互的对象2、强化学习的基本要素3、策略（Policy）4、马尔可夫决策过程5、强化学习的目标函数6、值函数7、深度强化学习二、基于值函数的学习方法三、基于策略函数的学习方法一

QomolangmaH·2023-12-18 02:10

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