强化学习导论_Sutton

强化学习 - Q-learning（Q学习）

什么是机器学习强化学习中的Q-learning（Q学习）是一种用于学习在未知环境中做出决策的方法。它是基于值函数的方法，通过学习一个值函数Q，该函数表示在给定状态和动作下，期望的累积奖励。
草明·2024-01-25 21:52

卡特兰数

之前看算法导论时，讲了给定几个数字，能构造出几种二叉树，当时只想到排列组合的解决方法，极其复杂又不好记，过段时间还忘了。。。。今天看大牛的文章，评论有人提及卡特兰数，了解后才知道这么优雅的解决思路。。
wean_a23e·2024-01-25 16:50

深度强化学习-策略梯度及PPO算法-笔记（四）

策略梯度及PPO算法策略梯度PolicyGradient基础知识策略梯度的计算细节TipsTip1：AddaBaselineTip2：AssignSuitableCredit策略梯度优化的技巧Reinforce蒙特卡洛MC与时序差分TDReinforce算法PPO（ProximalPolicyOptimization）基础知识FromOn-policytoOff-policyImportanceS
wield_jjz·2024-01-25 14:03

强化学习--梯度策略

强化学习强化学习--梯度策略强化学习1Keywords2Questions1Keywordspolicy（策略）：每一个actor中会有对应的策略，这个策略决定了actor的行为。
无盐薯片·2024-01-25 14:02

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。`伪代码：二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_
爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

【机器学习】强化学习（七）-策略梯度算法-REINFORCE 训练月球着陆器代理（智能体）...

概述月球着陆器代理是一个模拟飞行器在月球表面着陆的环境，它有八个连续的状态变量，分别是水平坐标、垂直坐标、水平速度、垂直速度、角度、角速度、腿1触地、腿2触地。它有四个离散的动作，分别是什么都不做、发动左方向引擎、发动主引擎、发动右方向引擎。训练月球着陆器代理的目标是使飞行器能够安全地降落在两个黄色旗帜之间的停机坪上，最小化燃料消耗和着陆时间。为了实现这个目标，我们可以用策略梯度算法来训练一个神经
十年一梦实验室·2024-01-25 14:25

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--机器人、强化学习、开放词汇

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==roboticagent==标题:TheConversationistheCommand:InteractingwithReal-WorldAuto
晓理紫·2024-01-25 13:01

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--大模型、扩散模型、视觉导航

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==chatgpt@largelanguagemodel@LLM==标题:HAZARDChallenge:EmbodiedDecisionMakingi
晓理紫·2024-01-25 13:01

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)-大模型、扩散模型、视觉导航

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==LLM==标题:MindYourFormat:TowardsConsistentEvaluationofIn-ContextLearningImpr
晓理紫·2024-01-25 12:31

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--机器人、强化学习

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==roboticagent==标题:WorkspaceOptimizationTechniquestoImprovePredictionofHuman
晓理紫·2024-01-25 12:26

《融智学导论》作者邹晓辉认为“云计算”本质上就是集群协同计算，属于一种协同智能计算系统。...

《融智学导论》作者邹晓辉认为：所谓“云计算”就是集群协同计算。它实质上是一种具体的协同智能计算系统。注1：协同智能计算系统是狭义融智学的研究对象。
iteye_13411·2024-01-25 10:11

计算机网络自顶向下方法学习笔记—————第一章：概述

Chapter1:roadmap目录Chapter1:roadmap一：导论（1）什么是通信网络？
kan不见未来·2024-01-25 08:26

【机器学习】强化学习（六）-DQN(Deep Q-Learning)训练月球着陆器示例

概述DeepQ-Learning（深度Q学习）是一种强化学习算法，用于解决决策问题，其中代理（agent）通过学习在不同环境中采取行动来最大化累积奖励。
十年一梦实验室·2024-01-25 07:50

阅读记录：RNNLOGIC: LEARNING LOGIC RULES FOR REASON-ING ON KNOWLEDGE GRAPHS

现有方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题（例如神经逻辑编程），要么由于奖励稀疏而导致优化无效（例如基于强化学习的技术）。为了解决这些限制，本文提出了一种称为RNNLogic的概率模型。
憨化龙猫·2024-01-25 07:04

QTRAN算法总结

:LearningtoFactorizewithTransformationforCooperativeMulti-AgentReinforcementlearning参考文章：(35条消息)多智能体强化学习
神奇的托尔巴拉德·2024-01-25 06:45

4_机械臂运动学基础向量空间

翻阅过一些材料，《机器人学导论》、《机器人学》(战强)、《机器人学》(蔡自兴，谢斌)，并未解惑。于是自己搜索一些材料，尝试学习。该从何说起呢？1、向量空间1.1向量空间设V是非空的n维向
Pou光明·2024-01-25 06:22

感恩奇迹

在意识主导论中（究竟觉中）感恩是常态，奇迹是常态，是自然而然的状态。在宇宙主导论中，奇迹藏匿不见，生活失去方向。
实现幸福的人生·2024-01-25 02:06

2021-10-07

英语专业导论自我介绍我是一名大一新生，今年19岁就读于福州外语外贸学院外国语学院，英语专业。来自河南省周口市。我很荣幸在接下来的日子与福外的莘莘学子一起成长进步。
向日葵没有眼泪_4a11·2024-01-25 01:35

西方政治制度-第一章：西方政治制度的历史变迁

章节章节汇总导论第一章：西方政治制度的历史变迁第二章：西方政治制度的基本原则第三章：西方国家的选举制度第四章：西方国家的政党与利益集团第五章：西方国家的议会制度第六章：西方国家的中央政府制度第七章：西方国家的地方政府制度第八章
Shi.HuaHao·2024-01-25 01:46

西方政治制度-导论

章节章节汇总导论第一章：西方政治制度的历史变迁第二章：西方政治制度的基本原则第三章：西方国家的选举制度第四章：西方国家的政党与利益集团第五章：西方国家的议会制度第六章：西方国家的中央政府制度第七章：西方国家的地方政府制度第八章
Shi.HuaHao·2024-01-25 01:16

西方政治制度-汇总

章节章节汇总导论第一章：西方政治制度的历史变迁第二章：西方政治制度的基本原则第三章：西方国家的选举制度第四章：西方国家的政党与利益集团第五章：西方国家的议会制度第六章：西方国家的中央政府制度第七章：西方国家的地方政府制度第八章
Shi.HuaHao·2024-01-25 01:45

西方政治制度-第二章：西方政治制度的基本原则

章节章节汇总导论第一章：西方政治制度的历史变迁第二章：西方政治制度的基本原则第三章：西方国家的选举制度第四章：西方国家的政党与利益集团第五章：西方国家的议会制度第六章：西方国家的中央政府制度第七章：西方国家的地方政府制度第八章
Shi.HuaHao·2024-01-25 01:14

【无标题】MIT6.006 算法导论Introduction to Algorithms笔记一

AlgorithmsandComputation1单词翻译correctnessIfsomeoneiscorrect,itisinaccordancewiththefactsandhasnomistakes.accordance按照Ifsomethingisdoneinaccordancewithaparticularruleorsystem,itisdoneinthewaythattherule
宣泠之·2024-01-24 23:09

2019年上半年收集到的人工智能强化学习干货文章

2019年上半年收集到的人工智能强化学习干货文章从0到1-强化学习篇关于人工智能中强化学习的扫盲强化学习简介深度强化学习探索强化学习算法背后的思想起源！强化学习基础什么是强化学习？
城市中迷途小书童·2024-01-24 22:57

操作系统导论-课后作业-ch9

对应异步社区资源HW-Lottery:1.seed为1：seed为2：seed为3：可见seed不同，产生的任务长度的tickets的分配数额都不一样了。2.测试结果如下：拥有100张彩票的任务0先执行完，当然工作1完成前工作0也是有一定的概率执行的。3.测试结果如下：工作0在192时结束，工作1在200时结束，不公平性取决于彩票的数量分配。4.测试结果如下：量子规模越大，决策次数减少，不公平的可
Marine Tears·2024-01-24 21:02

操作系统导论-课后作业-ch15

对应异步社区资源HW-Relocation：1.种子1运行结果：种子2运行结果：种子3运行结果：2.需要将界限设置为930，结果如下：3.有人说原书翻译有误，原文如下所示：原文翻译如下：使用以下标志运行:-s1-n10-l100。边界可以设置的最大值是多少，这样地址空间仍然适合整个物理内存?可见，原文翻译并没有任何问题，说的意思是limit最大值是多少以至于可以将该地址空间仍然放在物理内存中。运行
Marine Tears·2024-01-24 21:02

操作系统导论-课后作业-ch6

补充：测量作业1.测试函数gettimeofday代码如下：#include#include#include//returnusinttime_diff(structtimeval*t1,structtimeval*t2){return(t2->tv_sec-t1->tv_sec)*1000000+(t2->tv_usec-t1->tv_usec);}intmain(){inti;structti
Marine Tears·2024-01-24 21:32

操作系统导论-课后作业-ch14

1.代码如下：#include#includeintmain(){int*i=NULL;free(i);return0;}执行结果如下：可见，没有任何报错，执行完成。2.执行结果如下：3.valgrind安装使用参考：valgrind安装使用教程运行结果如下：4.程序代码如下：#include#includeintmain(){int*i=malloc(sizeof(int));*i=1;retu
Marine Tears·2024-01-24 21:01

斐波那契数列

序言在网易公开课《麻省理工-算法导论》的视频课程中，分治算法讲解了斐波那契数列。
Wu杰语·2024-01-24 13:31

【强化学习】DQN、Double DQN、Dueling DQN、Per DQN、NoisyDQN 学习笔记

文章目录DQN(DeepQ-Network)说明伪代码应用范围DoubleDQN说明伪代码应用范围DuelingDQN实现原理应用范围伪代码PerDQN(PrioritizedExperienceReplayDQN)应用范围伪代码NoisyDQN伪代码应用范围部分内容与图片摘自：JoyRL、EasyRLDQN(DeepQ-Network)说明DQN通过深度学习技术处理高维状态空间，它的核心是使用深
如果皮卡会coding·2024-01-24 13:23

【强化学习】QAC、A2C、A3C学习笔记

强化学习算法：QACvsA2CvsA3C引言经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式，它通过梯度上升方法来寻找最优策略。
如果皮卡会coding·2024-01-24 13:52

刷书爱丽丝米勒《身体不说谎》:拥抱童年的真相，正视真实的感觉，为自己负责

一开始看导论时候觉得，是否作者的观点有些太绝对了呢？想到大学时候曾看过觉得特别震撼后来又充满争议被称为伪科学的《水知道答案》，很怕《身体不说谎》陷入极端。
天蓝之蓝·2024-01-24 12:27

【建议收藏】零基础入门|2024最全的白帽黑客学习教程，从0到黑客高手！

1.网络安全基础导论尤其是法律法规和发展方向，一定要对网络安全有清楚的认知！2.
网安老伯·2024-01-24 11:41

吴恩达机器学习介绍第一章介绍

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。在监督学习中，计算机系统通过使用带有标签的训练数据来学习模式和规律，然后根
清☆茶·2024-01-24 08:30

强化学习12——策略梯度算法学习

Q-learning、DQN算法是基于价值的算法，通过学习值函数、根据值函数导出策略；而基于策略的算法，是直接显示地学习目标策略，策略梯度算法就是基于策略的算法。策略梯度介绍将策略描述为带有参数θ\thetaθ的连续函数，可以将策略学习的目标函数定义为：J(θ)=Es0[Vπθ(s0)]J(\theta)=\mathbb{E}_{s_0}[V^{\pi_\theta}(s_0)]J(θ)=Es0[
beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习11——DQN算法

DQN算法的全称为，DeepQ-Network，即在Q-learning算法的基础上引用深度神经网络来近似动作函数Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)。对于传统的Q-learning，当状态或动作数量特别大的时候，如处理一张图片，假设为210×160×3210×160×3210×160×3，共有256(210×60×3)256^{(210×60×3)}256(210×60×3)种状态，难以存储，但
beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习13——Actor-Critic算法

Actor-Critic算法结合了策略梯度和值函数的优点，我们将其分为两部分，Actor（策略网络）和Critic（价值网络）Actor与环境交互，在Critic价值函数的指导下使用策略梯度学习好的策略Critic通过Actor与环境交互收集的数据学习，得到一个价值函数，来判断当前状态哪些动作是好，哪些动作是坏，进而帮Actor进行策略更新。A2C算法AC算法的目的是为了消除策略梯度算法的高仿查问
beiketaoerge·2024-01-24 06:40

教育漫话概论（七）

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·2024-01-24 04:55

2021-06-28读书卡片NO.84《结构思考力》导论第二、三节

书名：《结构思考力》作者：李忠秋出版时间：2014年9月阅读来源：微信读书阅读时间：2021-6-28阅读章节：导论：何为结构思考力第二节What——强调“先总后分”的立体化思考方式第三节How——将结构思考力应用于思考和表达我见一
淡淡的糖糖·2024-01-24 01:47

【0505我在悦读】

书单:乌合之众作者:古斯塔夫.勒庞章节:导论群体的时代金句:001思想、观点和信念的改变，是促成文明变革的唯一重要变化。002无论命运如何，我们都必须服从于群体。一切反对他的质疑，都是徒劳无益的。
若心21·2024-01-23 21:42

2019-4-29晨间日记

读书改进：提高效率习惯养成：坚持周目标·完成进度力争完成学习·信息·阅读关注，查看健康·饮食·锻炼少盐，步行人际·家人·朋友和谐工作·思考积极，反思最美好的三件事1.学习2.读书3.看孩子思考·创意·未来强化学习
木子化敏·2024-01-23 20:31

【书评】现代心理学的6个主要视角

作为心理学学习的导论教材，《津巴多普通心理学（原书第8版》能够由浅入深地带领学生走入心理学的殿堂，了解当代心理学的全
简丹来说·2024-01-23 19:20

中医强化学习90天打卡第11天

厥阴病条文11.47至11.58讲解【11.47】厥阴之为病，消渴，气上撞心，心中疼热，饥而不欲食，食则吐蚘，下之，利不止。厥阴病是一个阴阳分裂的病，它跟少阴病是一个不同层面的问题。少阴病的很多问题是在于阳虚，而厥阴病它比较是在阴阳的分裂这件事情。那你把这个阴阳分裂的状况解决了之后呢，也可以算是你已经把厥阴病医好了。那通常还是可能有的。厥阴病它的一个特质哦，因为是它的这个寒气就这样往底下掉，热气就
方波先生·2024-01-23 18:38

机器学习 | 深入理解并掌握核心概念

我们将揭开机器学习背后的神秘面纱，解释监督学习、无监督学习、强化学习等不同类型的机器学习算法。目录初识人工智能机器学习概述机器学习算法分类模型评估深度学习概述Jupyt
亦世凡华、·2024-01-23 17:42

【强化学习日志】小鸟管道游戏的gym环境搭建和DDQN训练

最近在学习了强化学习之后，在guithub上下载了一些使用不同强化学习方法的小项目，收获颇丰，于是想自己搭建一个gym环境1，直接使用项目中的一些方法去训练，希望能够加深自己的一些理解游戏参考的github
wushenlunzhe·2024-01-23 16:32

nuaa-数据融合-基于强化学习的小游戏

目录一、写在前面二、安装pygame三、读整个项目文件中的README.md四、模拟强化学习(重点)4.1先装cuda4.2再装cuDNN4.3添加环境变量五、使用conda下载pytorch反转来了env.pymain.pyppo.py
不买Huracan不改名·2024-01-23 16:00

详解强化学习（Reinforcement Learning）（基础篇）

强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一个分支，主要研究智能体如何通过观察环境状态、执行动作和接收奖励来学习最优策略。
RRRRRoyal·2024-01-23 16:28

【强化学习】----训练Flappy Bird小游戏

文章目录一、游戏介绍与问题定义1.1游戏简介1.2问题定义二、算法介绍2.1预处理2.1.1去除背景颜色2.1.2灰度处理2.2Q-Learning2.3神经网络2.4DQN结构2.4.1增加样本池2.4.2利用神经网络计算Q值2.5组成元素2.6算法设计2.7.1Train.py算法2.7.2test.py算法三、实现方法及参数设置3.1实现方式3.2参数设置四、实验结果及分析4.2各指标关系图
子衿JDD·2024-01-23 16:56

离线MC强化学习算法（1）

文章目录1.理解离线MC强化学习的关键2.什么是重要性采样3.重要性采样定理给我们的一般启示4.重要性采样定理给离线蒙特卡洛强化学习的启示1.理解离线MC强化学习的关键离线强化学习的特点是采样策略π′≠
中年阿甘·2024-01-23 10:00

强化学习：MuJoCo机器人强化学习仿真入门

声明：我们跳过mujoco环境的搭建，搭建环境不难，可自行百度下面开始进入正题（需要有一定的python基础与xml基础）：下面进入到建立机器人模型的部分：需要先介绍URDF模型文件和导出MJCF格式介绍完毕，下面开始进行mujoco仿真：首先将这4个文件复制到.mujoco/mujoco210/bin文件夹中：接着讲ur5的模型stl文件放置在.mujoco/mujoco210文件夹中:进入bi
随机惯性粒子群·2024-01-23 10:25
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