强化学习由浅入深第10页

低效勤奋怎么了？我就看不惯你们瞧不起低效勤奋的样子

为什么我会有这样的认识，因为自己去年底开始尝试自媒体平台上写作，而我对写作的认识也是慢慢由浅入深。因为这是我近半年来琢磨最多的一件事，所以我就在想，我一直也在倡导要摆脱“低

飞翔的海马·2024-02-04 03:58

一文打通RLHF的来龙去脉

文章目录1.RLHF的发展历程2.强化学习2.1强化学习基本概念2.2强化学习分类2.3PolicyGradient2.3.1addabaseline2.3.2assignsuitablecredit2.4TRPO

orangerfun·2024-02-04 02:55

努力将“技术优势”化为课堂动力——《数字时代的学与教》第二模块有感

这一模块的内容由浅入深，循序渐进，可谓是干货满满。

闽侯县昙石山中学薛琴·2024-02-04 01:18

【C语言】字符串函数的介绍一（strlen、strcpy、stract）

我们都知道，字符串在C语言中使用的特别频繁，但类型里，却没有字符串这种类型，这时，众多的库函数就可以帮助我们灵活地使用字符串了这篇文章同样适合已经对于字符串有初步了解的朋友，虽然本篇文章会由浅入深的介绍每个函数

cat_with_cat·2024-02-03 23:29

第二周复盘

今天是加入E战到底的第二复盘日，本周的学习主要以函数为主，课程设计的思路比较好，由浅入深。那接下来我们先来回顾一下本周的知识点吧！函数是什么？

点馨馨·2024-02-03 21:55

【博士论文】连接状态和行动:迈向持续强化学习

来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟这篇论文的目标是通过交互学习来提高AI代理的知识表示能力，使其能够有效地规划并适应环境中的变化。这篇论文的目标是通过交互学习来提高AI代理的知识表示能力，使其能够有效地规划并适应环境中的变化。论文的贡献横跨三个主题：学习和利用选择性注意力、时间抽象和可供性；目标是获得促进规划、超出分布泛化和快速适应的知识表示。本工作的一个中心假设是，桥接状态和行动对于强化学

数据派THU·2024-02-03 19:46

人工智能概论

从学习模式划分，分为有监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习:监督学习是在给定的带标签的数据（也称为训练数据）上进行训练，然后使用这些训练模型对新的、未标记的数据进行分类或预测。

敲代码的小小酥·2024-02-03 19:30

论文阅读-一种用于大规模分布式文件系统中基于深度强化学习的自适应元数据管理方案

名称：AnAdaptiveMetadataManagementSchemeBasedonDeepReinforcementLearningforLarge-ScaleDistributedFileSystemsI.引言如今，大型集群文件系统的规模已达到PB甚至EB级别，由此产生的数据呈指数级增长。系统架构师不断设计和优化技术和方法，以向用户提供理想的服务。在这种情况下，元数据管理在提高系统性能中扮

向来痴_·2024-02-03 17:59

成功没有捷径，唯有努力

作为一名老师，讲课是自己安身立命之本，如何讲好课如何由浅入深让学生听懂课是最关键的，我想，这一次，我要检验下自己这几年的变化。

欢咪_1625·2024-02-03 17:37

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第28天，一期目标90天

一、桂枝的药性：味辛温、无毒，有辣味，它的性子是温的。“治上气咳逆，结气，喉痹，吐吸，利关节，补中益气，”。桂枝是能够补并且能够通身体的阴中之阳的药，就是血管、脉管里面的这个能量，所以桂枝通常会取它这个通阳的效果.单吃桂枝这味药，吃了以后，身体很多原来阻隔不通的能量会贯穿起来。吐吸形容一个人感觉自己的呼吸很浅，因为不好的能量占据身体的哪个部位形成“结气”，这个部分的感知力就会下降，有能量被封住，所

最闪亮的那颗星_b02d·2024-02-03 16:20

神经网络模型设计的方法和技巧

设计神经网络模型涉及多个关键步骤和技巧，以下是一些通用的策略和注意事项：明确任务需求：确定目标：是分类、回归、生成式建模还是强化学习等。

科学禅道·2024-02-03 11:56

从编程中理解：大脑的成瘾行为

从编程的角度来看，我们可以将大脑的成瘾行为模型化为一种反馈循环系统，其中包含激励、奖赏、强化学习等机制。以下是一个用UnityC#代码模拟金庸武侠小说中人物成瘾行为的例子，并结合故事进行解说。

TechCreator·2024-02-03 11:46

知识图谱嵌入学习在推理方法中的应用与挑战

目录前言1关系推理的嵌入模型1.1嵌入模型介绍1.2模型的差异1.3嵌入模型的发展趋势2符号推理与向量推理3嵌入模型的多样性4强化学习与挑战5元关系学习结论前言在人工智能领域，推理一直是关键任务之一。

cooldream2009·2024-02-03 10:29

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·2024-02-03 05:38

你不可错过的Java学习资源清单

学习Java和其他技术的资源其实非常多，但是我们需要取其精华去其糟粕，选择那些最好的，最适合我们的，同时也要由浅入深，先易后难。基于这样的一个标准，我在这里为大家提供一份Java的学习资源清单。

程序员书单·2024-02-03 02:23

AIGC专题：生成式AI（GenAI）赋能供应链之路

它是在一个基础上训练的--一个由来自多个来源的数十亿个单词组成的模型，并通过从人类反馈中得到的强化学习进行微调型号(LLM)：在大量文本上进行训练的La

人工智能学派·2024-02-03 02:07

Python哪些基础知识必学？

全糖冰可乐·2024-02-03 01:51

0基础怎么学好Python？哪些基础知识必学？

Python新手学习之家·2024-02-03 01:51

用通俗易懂的方式讲解：一文详解大模型 RAG 模块

索引模块块优化滑动窗口从小到大元数据附加结构化组织层次化索引知识图谱文档组织预检索模块查询扩展多查询子查询CoVe查询转换重写HyDE查询路由元数据路由器/过滤器语义路由器查询构建检索模块检索模型选择稀疏检索器密集检索器检索器微调SFT（自我训练）LSR（语言模型监督检索器）RL（强化学习

Python算法实战·2024-02-03 01:43

Python 实战人工智能数学基础：强化学习

1.背景介绍强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种人工智能技术，它旨在让计算机代理在与环境的交互中学习如何执行行动，以最大化累积奖励。

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:46

机器学习---强化学习---目前的坑

微尘强化学习MAB嗑盐ing；nlp/推荐系统预备卒53人赞同了该回答深度强化学习~1.深度强化学习可能是非常采样低效的（sampleinefficient）：强化学习也有其规划谬误，学习一个策略通常需要比想象更多的样本

Iverson_henry·2024-02-02 16:40

OpenAI Gym 中级教程——强化学习实践项目

PythonOpenAIGym中级教程：强化学习实践项目在本篇博客中，我们将通过一个实际项目来演示如何在OpenAIGym中应用强化学习算法。

Echo_Wish·2024-02-02 16:22

OpenAI Gym 中级教程——环境定制与创建

PythonOpenAIGym中级教程：环境定制与创建OpenAIGym是一个强化学习算法测试平台，提供了许多标准化的环境供用户使用。然而，有时候我们需要定制自己的环境以适应特定的问题。

Echo_Wish·2024-02-02 16:52

OpenAI Gym 中级教程----深入解析 Gym 代码和结构

PythonOpenAIGym中级教程：深入解析Gym代码和结构OpenAIGym是一个用于开发和测试强化学习算法的工具包。

Echo_Wish·2024-02-02 16:52

OpenAI Gym 中级教程——多智能体系统

PythonOpenAIGym中级教程：多智能体系统在强化学习中，多智能体系统涉及到多个智能体相互作用的情况。

Echo_Wish·2024-02-02 15:21

高效解决接雨水问题

引入42.接雨水-力扣（LeetCode）下面就来由浅入深介绍暴力解法->备忘录解法->双指针解法，在O(N)时间O(1)空间内解决这个问题。

Sloent·2024-02-02 13:34

遇见 ――我的青椒之旅

每次讲课的老师个个满腹经纶，高深理论由浅入深，赢得了听课老师阵阵掌声和赞不绝口的好评。在不知不觉中

陕县496李彩红·2024-02-02 13:11

深入剖析Java中的反射，由浅入深，层层剥离！

写在开头之前更新了不少Java的基础知识，比如Java的类、对象、基础类型、关键字、序列化、泛型、值传递等等，今天要上点深度了，来聊一聊Java中的反射!所谓反射，就是在运行时分析、检查和操作类、接口、方法、属性的行为！简单感受一下反射在开始详解反射之前，我们先通过一段代码，简单的感受一下反射的魅力！首先，我们已经写了一个Person类，类中有age和name属性，并提供了set/get方法。这时

工业甲酰苯胺·2024-02-02 13:08

新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学

实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论，并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用

全栈开发圈·2024-02-02 12:46

阅读四大层次，你在哪个层次——《如何阅读一本书》

书中由浅入深把阅读分为：基础阅读，检视阅读，分析阅读和主题阅读四种层次。这四种阅读层次是渐进的，高层次包含低层次，第一层次包含在第二层次，第二种层次包含在第三层次，第三层次包含在第四层次，第四层

即九·2024-02-02 09:49

2021-06-14

现在对本学期的学习与工作回顾总结如下：一、“问渠哪得清如许，为有源头活水来”——加强理论学习强化学习意识

风清云静的海角·2024-02-02 07:04

机器学习和模型训练的浅谈

机器学习涵盖了多种算法和技术，如监督学习、无监督学习、强化学习等。简单来说，机器学习关注的是如何从数据中“学习”知识或模式，以便进行预测或决策。而模型训练则是机器学习中的一个具体步骤，它涉及到使用已

MarkHD·2024-02-02 03:17

学习型三月六日

上午烧电焊，电流过大，焊接过热自动跳闸了下午看了一个多小时书，有三四个题目，一个强化学习，用于机器，人工智能。一个360度全景摄影一个基因疗法

貔貅少年·2024-02-02 00:28

【具身智能】论文系列解读-RL-ViGen & ArrayBot & USEEK

1.RL-ViGen：视觉泛化的强化学习基准RL-ViGen:AReinforcementLearningBenchmarkforVisualGeneralization0摘要与总结视觉强化学习（VisualRL

JackCrum·2024-02-01 22:05

我爱祖国

是呀，时老师在这四讲中由浅入深，由易到难，生动的为老师们讲解了童书阅读，如何开好一节班级读书课，如何开好班级读书会，到今天的知行基地现场讲课提到的知易行难，知难行易，知行合一。

船营269张昕·2024-02-01 22:38

迷宫&&长草&&字典序迷宫——蓝桥杯例题（bfs由浅入深）

目录1.bfs（迷宫/地图）广度优先搜索思维导图2.bfs宽度搜索思想（队列实现）3.主旨展现4.例题（1）来喽——走迷宫+（路径打印）—两种方法5.例题（2）来喽——长草（20年蓝桥杯模拟）—两种思路6.例题（3）来喽——字典序迷宫（19年蓝桥杯）——有坑，小心1.bfs（迷宫/地图）广度优先搜索思维导图此图来自AC中的Hasity作者，万分感谢；2.bfs宽度搜索思想（队列实现）bfs是一种"

大小胖虎·2024-02-01 21:32

深度强化学习（王树森）笔记11

深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。

阿正的梦工坊·2024-02-01 20:38

时空AI技术：深度强化学习在智能城市领域应用介绍

深度强化学习是近年来热起来的一项技术。深度强化学习的控制与决策流程必须包含状态，动作，奖励是三要素。在建模过程中，智能体根据环境的当前状态信息输出动作作用于环境，然后接收到下一时刻状态信息和奖励。

JUST极客·2024-02-01 18:30

深度学习的数据集制作、标注、处理相关软件

OpenAIGym描述：OpenAIGym提供了一套针对强化学习算法

jjm2002·2024-02-01 16:59

[晓理紫]每日论文分享(有源码或项目地址、中文摘要)--强化学习、模仿学习、机器人

专属领域论文订阅VX关注{晓理紫}，每日更新论文，如感兴趣，请转发给有需要的同学，谢谢支持如果你感觉对你有所帮助，请关注我，每日准时为你推送最新论文。为了答谢各位网友的支持，从今日起免费为300名读者提供订阅主题论文服务，只需VX关注公号并回复{邮箱+论文主题}（如：[email protected]+chatgpt@largelanguagemodel@LLM）,主题必须是同一个领域，最多三个关键词。解

晓理紫·2024-02-01 15:24

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

专属领域论文订阅VX关注{晓理紫|}，每日更新论文，如感兴趣，请转发给有需要的同学，谢谢支持如果你感觉对你有所帮助，请关注我，每日准时为你推送最新论文。为了答谢各位网友的支持，从今日起免费为300名读者提供订阅主题论文服务，只需VX关注公号并回复{邮箱+论文主题}（如：[email protected]+chatgpt@largelanguagemodel@LLM）,主题必须是同一个领域，最多三个关键词。

晓理紫·2024-02-01 15:24

使用Isaac Gym 来强化学习mycobot 机械臂执行抓取任务

当尝试使用机器人进行深度强化学习时，在物理机器上准备大量训练数据可能具有挑战性。但是，使用模拟器，很容易收集大量数据集。然而，对于那些不熟悉它们的人来说，模拟器可能看起来令人生畏。

大象机器人·2024-02-01 13:57

6月24日《伤寒论》强化学习24天。

一病有发热恶寒者发于阳也。无热恶寒者发于阴也发于阳七日愈发于阴六日愈以阳数七阴数六故也。①怕冷有烧代表抵抗力有在抗病，而且激烈抗病，身体整个动力的系统被开机称之为阳。②怕冷又不发烧明显没有比较激烈的抗病样子。这个人的动力系统没有被开启。免疫系统以一种比较消极的方式在承受称之为阴。二成数六七解。《辅行诀》用药的结构“阳进为补其数七火数也，阴退为泄其数六水数也”。①火数水数所谓五行成数。②大泻某个脏的

宜美特批发1864880366·2024-02-01 12:07

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型第1步：将您的机器学习项目置于情境中第2步：探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集

jcfszxc·2024-02-01 11:59

对齐大型语言模型与人类偏好：通过表示工程实现

1、写作动机：强化学习表现出相当复杂度、对超参数的敏感性、在训练过程中的不稳定性，并需要在奖励模型和价值网络中进行额外的训练，导致了较大的计算成本。

Ly大可爱·2024-02-01 11:53

多智能体强化学习综述阅读笔记

多智能体强化学习1本文的目的本文是探索多智能体强化学习领域的一些论文的翻译和总结，更多会偏向开源的代码，便于实现，另外根据我的方向，对于论文的选择会具有一定的倾向，一些方面可能介绍的不是很完全。

ustc懒苗·2024-02-01 06:17

人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑

写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习：无监督学习：强化学习：机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归：决策树：支持向量机：神经网络：人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论

洁洁！·2024-02-01 01:32

强化学习-论文调研-泛化性能力增强和度量

1.[ICML2019]QuantifyingGeneralizationinReinforcementLearning文章提出16000多个单智能体闯关游戏CoinRun，通过智能体在分割开的训练环境和测试环境上表现的性能作为RL泛化性的度量。具体而言作者通过”奔跑硬币泛化曲线“（CoinRunGeneralizationCurves）来评价泛化性，训练和测试时关卡等级服从同分布，所以殉难联合测

BIT龙超越·2024-01-31 18:38

AAAI 2020多智能体强化论文

rockray21·2024-01-31 18:08

强化学习-google football 实验记录

googlefootball实验记录1.gru模型和dense模型对比实验实验场景：5v5(控制蓝方一名激活球员)，跳4帧，即每个动作执行4次实验点：修复dense奖励后智能体训练效果能否符合预期实验目的：对比gru长度为16和densenet作为aggrator的区别实验效果reward敌方得分我方得分熵实验结论：相较于长度16的gru，densenet作聚合器有益于快速收敛。gru聚合器学到了

BIT龙超越·2024-01-31 18:06

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