强化学习导论_Sutton

强化学习求解TSP（二）：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·2024-01-10 15:56

TSP（Python）：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·2024-01-10 15:55

强化学习求解TSP：Qlearning求解旅行商问题（Traveling salesman problem, 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·2024-01-10 15:25

强化学习求解TSP（一）：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·2024-01-10 15:49

「RIA学习力」《学习心理学》No.1，梅雪

「RIA学习力授权导师」便签输出第6期第1天拆页一来自《第一章学习理论与教学导论》P9(一)学习的定义虽然本书讨论的学习理论之间存在差异，但这些理论在学习上确实有一些基本的确定性的假设。
闲来读书·2024-01-10 14:26

心理咨询与治疗的理论及实践（第八版）42

第十三章后现代主义疗法（一）一、社会建构主义导论现代派的学者认为现实是客观的，是可以通过科学化的方法而被系统化观察并了解的。现在拍的学者认为，人们与某些客观规范偏离过远往往是人们寻求治疗的原因。
acda811bd803·2024-01-10 10:21

强化学习6——动态规划置策略迭代算法，以悬崖漫步环境为例

策略迭代算法通过策略评估与策略提升不断循环交替，得到最优策略。策略评估固定策略π\piπ不变，估计状态价值函数V一个策略的状态价值函数，在马尔可夫决策过程中提到过：Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)(r(s,a)+γ∑s′∈Sp(s′∣s,a)Vπ(s′))V^{\pi}(s)=\sum_{a\inA}\pi(a|s)\left(r(s,a)+\gamma\sum_{s'\inS}p(s'|s,a)
beiketaoerge·2024-01-10 07:15

强化学习在生成式预训练语言模型中的研究现状简单调研

1.绪论本文旨在深入探讨强化学习在生成式预训练语言模型中的应用，特别是在对齐优化、提示词优化和经验记忆增强提示词等方面的具体实践。
一条独龙·2024-01-10 01:25

强化学习Double DQN方法玩雅达利Breakout游戏完整实现代码与评估pytorch

1.实验环境1.1硬件配置处理器：2*AMDEPYC7773X64-Core内存：1.5TB显卡：8*NVIDIAGeForceRTX309024GB1.2工具环境Python：3.10.12Anaconda：23.7.4系统：Ubuntu22.04.3LTS(GNU/Linux5.15.0-91-genericx86_64)IDE：VSCode1.85.1gym：0.26.2Pytorch：2.
一条独龙·2024-01-10 01:22

机器学习简答题

监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习3、请简述什么是监督学习？什么是无监督学习？有监督学习是指训练数据中包含了输入和输出的标签信息，目标是通过已知输入和输出来预测新数据的标签。
你若盛开，清风自来！·2024-01-09 23:08

强化学习9——免模型预测算法介绍（蒙特卡洛方法和时步差分方法）

对于大部分情况来说，环境是未知的，也就是说状态转移概率未知，对于这种情况的算法称为免模型预测算法。免模型算法与环境不断交互学习，但是需要大量的运算。蒙特卡洛方法蒙特卡罗方法通过重复随机抽选，之后运用统计概率此方法来从抽样结果中归纳我们想要得到的数值估计。如下图所示，圆面积与正方形面积的比等于落入圆内的点与落入正方形的内的点的比一个状态的价值是它的期望回报，可以采样多条序列，计算从这个状态出发的回报
beiketaoerge·2024-01-09 22:30

强化学习3——马尔可夫性质、马尔科夫决策、状态转移矩阵和回报与策略（上）

如果要用强化学习去解决一个实际问题，第一步要做的事情就是把这个实际问题抽象为一个马尔可夫决策过程。马尔可夫决策过程描述马尔可夫决策过程以智能体在与环境交互的过程中，学习的过程。
beiketaoerge·2024-01-09 22:59

强化学习1——多臂老虎机（上）

在强化学习中，关注智能体在与环境的交互中学习，成为试错型学习。多臂老虎机不存在状态信息，只有动作和奖励，是最简单的“和环境交互中学习“。
beiketaoerge·2024-01-09 22:29

强化学习10——免模型控制Q-learning算法

Q-learning算法主要思路由于Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a)V_\pi(s)=\sum_{a\inA}\pi(a\mids)Q_\pi(s,a)Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a)，当我们直接预测动作价值函数，在决策中选择Q值最大即动作价值最大的动作，则可以使策略和动作价值函数同时最优，那么由上述公式可得，状态价值函数也是最优的。Q(st,at)←Q(st,at)+
beiketaoerge·2024-01-09 22:58

读（红皮）书第一部分

所以今天又打开这本红皮书，从导论看起。下面摘抄一段对SFBT的介绍：SFBT深受后现代建构主义的影响，后现代建构主义强调真实的主观
诗心小鹿·2024-01-09 18:00

深入理解经典红黑树 | 京东物流技术团队

本篇的大部分内容参考《算法导论》和Java实现红黑树的源码，希望大家能够有耐心的看完。在正文开始之前我们先看如下问题：为什么红黑树比AVL树要应用得更广泛呢？
京东云技术团队·2024-01-09 18:06

信息检索导论三：词典及容错式检索

词典image词典定义：是指存储词项词汇表的数据结构词项词汇表(Termvocabulary):指的是具体数据词典(Dictionary):指的是数据结构词汇表的查找主要有两大类解决方案：哈希表方式、搜索树方式哈希表每个词项通过哈希函数映射成一个整数缺点：没办法处理词项的微小变形(resumevs.résumé)不支持前缀搜索(比如所有以automat开头的词项)如果词汇表不断增大，需要定期对所有
沿哲·2024-01-09 15:12

July大神---SVM讲解

支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）作者：July；致谢：pluskid、白石、JerryLead。出处：结构之法算法之道blog。
weixin_30819163·2024-01-09 15:51

面试：机器学习--支持向量机

支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）前言动笔写这个支持向量机(supportvectormachine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力
u013713010·2024-01-09 15:19

Java编程思想1

文章目录一、对象导论二、一切都是对象1.使用引用操纵对象：2.必须由你创建所有对象：3.对象的存储：4.永远不需要销毁对象：5.特例：基本类型：三、操作符1.算术操作符2.关系操作符3.逻辑操作符4.位操作符
Be reborn·2024-01-09 12:21

《公共部门人力资源管理》学习交流（第一周）

本周对此课程的学习，以第一章导论部分开始，对公共部门人力资源管理进行了初步的学习和了解。在导论部分首先对公共部门这一概念进行学习，对公共部门的含义、特点和价值取向三个方面进行全面的探究与学习。
晨冬思·2024-01-09 03:38

开源C语言库Melon：斐波那契堆

Githubrepo简介关于斐波那契堆，感兴趣的朋友可以参考《算法导论》或者是各类讲解博客。本篇介绍的是斐波那契最小堆，但对于判断条件和初始化属性进行调整后，也可实现最大堆。
码哥比特·2024-01-09 02:48

ChatGPT和Web3：人工智能如何帮助您建立和发展您的 Web3 公司

该机器人建立在OpenAI的GPT-3人工智能家族上，并通过监督学习和强化学习技术进行了优化。与ChatGPT机器人聊天时，你会感觉自己在与一个懂得一切并以非常教育性的方式回答的朋友交谈。
zgsdzczh·2024-01-09 01:09

python爬虫导论

文章目录爬虫-导论+抓包统一资源定位符DNS：域名解析服务请求静态请求请求报头动态请求请求行+报头+请求报文反爬手段vscode断点检测保存响应报文可能遇到的问题编码终端不同导致无法打印res.text
2023年双手插兜，不知道什么叫做对手·2024-01-09 01:24

MATLAB强化学习工具箱（四）创建水箱强化学习模型

创建水箱强化学习模型问题描述行动与观测奖励信号终止信号创建环境对象重置函数本示例说明如何创建一个水箱强化学习Simulink®环境，该环境包含一个RLAgent块来代替用于水箱中水位的控制器。
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习工具箱（十一）训练DDPG智能体控制飞行机器人

飞行机器人模型此示例的强化学习环境是飞行机器人，其初始条件围绕半径为15m的圆环随机化。机器人的方向也是随机的。机器人具有安装在主体侧面的两个推进器，用于推动和操纵机器人。训练的目标是将机器
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习实战(一) 强化学习智能体训练总览

强化学习智能体训练总览简介训练算法情节管理器保存候选智能体并行计算GPU加速验证训练后的策略环境验证简介创建环境和强化学习智能体后，您可以使用训练功能在环境中训练智能体。
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习工具箱(三)-创建Simulink环境并训练智能体

使用强化学习深度确定性策略梯度（DDPG）智能体。水箱模型此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。通过进行以下更改来修改原始模型：删除PID控制器。插入RLAgent块。
王莽v2·2024-01-09 01:16

AI人工智能学习路线图

学习人工智能的基本算法，包括分类、回归、聚类、强化学习等。了解常用的人工智能框架，如TensorFlow、PyTorch等。实践并练习，尝试自己解决一些练习题或者实际问题。学
AI论道·2024-01-09 01:43

《游戏引擎架构》知识点合集-1.导论

本篇博客旨在收集（第二版）书籍中每一章中重要的知识点，一方面供他人一起学习，另一方面可以让本人在之后能更快地温故知新。本篇或许对于游戏程序员有提升的知识，策划/美术可以适当了解。但是更多创意和想法读原书可以更好地学习。第一章中将运行时的引擎架构讲得事无巨细，每一层都有足够的例子支撑，本篇也仅仅做一个搬运工作。运行时引擎架构游戏引擎是以软件层构建的。通常上层依赖下层但下层不会依赖上层。如若下层依赖上
keep-learner·2024-01-09 01:39

综合｜社会心理学的发展历程

我们可大致将其划分为几个阶段：1、西方社会心理学的萌芽与诞生（19世纪末叶到20世纪初）1908年，美国社会学家罗斯（Ross）的《社会心理学》和英国心理学家麦独孤（McDougall）的《社会心理学导论
神隐的时光屋·2024-01-09 00:31

强化学习的数学原理学习笔记 - 策略梯度（Policy Gradient）

文章目录概览：RL方法分类策略梯度（PolicyGradient）BasicPolicyGradient目标函数1：平均状态值目标函数2：平均单步奖励PG梯度计算REINFORCE本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理
Green Lv·2024-01-09 00:24

强化学习的数学原理学习笔记 - 基于模型（Model-based）

方法分类基于模型（Model-Based）值迭代（ValueIteration）策略迭代（PolicyIteration）截断策略迭代（TruncatedPolicyIteration）本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理
Green Lv·2024-01-09 00:20

【伤寒强化学习训练】打卡第八十三天 一期90天

8.5.1小建中汤与黄芪建中汤小建中汤，基本上是因为有饴糖，也就是麦芽糖，才称之为建中汤的。主证没有发干发渴的感觉的时候，芍药减少一点量是没有关系。因为现在人的肠胃有时候比较冷，芍药用多了会拉肚子；基本上乘以0.1的剂量，芍药放足桂枝的两倍没关系。但是觉得自己很需要大补，而用0.3的剂量的时候，芍药的用量就要看一下自己的体质；张仲景说一个容易拉肚子的人，栀子、芍药、大黄类的药都要放少一点，一般抓主
A卐炏澬焚·2024-01-08 18:09

与儿童建构解决之道

坚持分享第363天读《焦点解决短程治疗导论》第九章20220619来见实务工作者的儿童，全都是处于非自愿的情境。也就是说，他们的问题和成功都是由在他们生活中起重要作用和具有影响力的成年人来界定的。
行走于心·2024-01-08 18:57

物理学和艺术，理性和感性的融合之美与伟大创造力

我听的两节，还只是导论和最开始的历史回顾，是整个课程最简单的部分，但也收获颇多。本文是今天上课的收获分享。
远方的河·2024-01-08 18:44

操作系统第一课：CPU基础知识

相关书籍推荐读书的原则：不求甚解，观其大略《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》《深入理解计算机系统》数据结构与算法《java数据结构与算法》《算法》《算法导论》《计算机程序设计艺术》操作系统：Linux
学而知不足~·2024-01-08 16:58

SD学术笔记 | 生态危机的哲学_导论

智慧的人忧心忡忡的告诫者伟大的思想家如果没有他那么就不会有承担着实践责任的生态危机的哲学。——汉斯·约纳斯无可否认，生态危机是一个急迫的政治问题。当然，生态危机一定与不同的学科有关——包括化学、生物学、地理学、工程科学、社会学和政治学。但是，为什么生态危机与哲学有关呢？生态灾难是不久之后将会爆发的劫难——尽管为了避免这一劫难而用尽全力，尽管用了各种策略去延缓和抑制这种劫难，现在大部分人已经确信这一
嘿hey鱼·2024-01-08 15:00

强化学习的数学原理学习笔记 - 值函数近似（Value Function Approximation）

文章目录概览：RL方法分类值函数近似（Valuefunctionapproximation）Basicidea目标函数（objectivefunction）优化算法（optimizationalgorithm）Sarsa/Q-learningwithfunctionapproximationSarsawithfunctionapproximationQ-learningwithfunctionap
Green Lv·2024-01-08 15:42

强化学习的数学原理学习笔记 - Actor-Critic

Advantageactor-critic)Off-policyAC重要性采样（ImportanceSampling）Off-policyPGOff-policyACDPG(DeterministicAC)本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理
Green Lv·2024-01-08 15:42

强化学习的数学原理学习笔记 - 蒙特卡洛方法（Monte Carlo）

文章目录概览：RL方法分类蒙特卡洛方法（MonteCarlo，MC）MCBasicMCExploringStartsMCε-Greedy本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理，大部分内容来自西湖大学赵世钰老师的强化学习的数学原理课程
Green Lv·2024-01-08 15:12

强化学习的数学原理学习笔记 - 时序差分学习（Temporal Difference）

文章目录概览：RL方法分类时序差分学习（TemporalDifference，TD）TDforstatevaluesBasicTDTDvs.MCSarsa(TDforactionvalues)BasicSarsa变体1：ExpectedSarsa变体2：n-stepSarsaQ-learing(TDforoptimalactionvalues)TD算法汇总*随机近似（SA）&随机梯度下降（SGD）
Green Lv·2024-01-08 15:40

机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述

目录：1、动手实战人工智能Hands-onAl2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课3、AwesomeJupyter4、计算机科学热门论文5、LLM开发者必读论文:检索增强(RAG)生成技术综述
机器学习算法与Python实战·2024-01-08 13:50

人工智能知识点总结

人工智能涵盖很多子领域，分别是机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉，强化学习等。机器学习：是如何设计一个模型和算法来提取数据的模式，从而改善性能进行自主决策。
一只发呆的猪·2024-01-08 11:52

论文阅读-基于深度强化学习的方法解决多智能体防御和攻击问题

论文原题目：Adeepreinforcementlearning-basedmethodappliedforsolvingmulti-agentdefenseandattackproblems论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417421003377论文信息：目录1引言2问题制定与环境建模2.1多智能体防御与攻击
天寒心亦热·2024-01-08 08:54

Flappy Bird QDN PyTorch博客 - 代码解读

QDN算法是一种强化学习算法，特别适用
OverlordDuke·2024-01-08 06:10

第一章 绪论1

1.1这是一本什么书1.2强化学习可以解决什么问题一强化学习所能解决的问题强化学习所能解决的问题：智能决策问题强化更准确的说是：序贯决策问题何为序贯决策问题：需要连续不断地做出决策，才能实现最终⽬标的问题
食蓼少年·2024-01-08 05:18

深度解读《Java编程思想》：面向对象导论

深度解读《Java编程思想》：面向对象导论前言:欢迎来到本篇博客，我们将深入探讨经典之作《Java编程思想》中的面向对象导论。
码农阿豪·2024-01-08 05:26

深度强化学习落地方法论（2）—— 需求分析篇

强化学习，无论前面带不带“深度”二字，也同样有其鲜明的优势和局限性，务必要具体问题具体分析。
WYJJYN·2024-01-08 04:12

算法导论复习——CHP26 最大流

引入在物流网络中，从一个城市（称为源结点）发送一批货物到另一个城市（称为汇点）。假设源结点可以源源不断地提供货物，汇点可以来者不拒地接收货物；路径连接在任意两个城市之间，但路径上有运输容量有限制。货物从源结点到汇点可以选择不同的运输路径。问：在不违反任何路径容量限制的条件下，从源结点到汇点运送货物的最大速率是多少——这一问题的抽象称为最大流问题。用带权有向图来表示：结点表示城市结点间的有向边表示运
Sanchez·J·2024-01-07 21:13
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