强化学习由浅入深

强化学习—模仿学习 行为克隆 生成式对抗网络模型

第十五章模仿学习15.1简介虽然强化学习不需要有监督学习中的数据标签，但它十分依赖奖励函数的设置。有时在奖励函数上做一些微小的改动，训练出来的策略就会天差地别。
oceancoco·2024-01-11 08:27

模型预测控制MPC

而在深度强化学习领域，基于模型的方法通常用神经网络学习一个环境模型，然后利用该环境模型来帮助智能体训练和决策。利用环境模型帮助智能体训练和决策的方法有很多种，例如可以利用与之前的Dyna类似的
oceancoco·2024-01-11 08:27

策略梯度算法

在强化学习中，除了基于值函数的方法，还有一支非常经典的方法，那就是基于策略（policy-based）的方法。对比两者，基于值函数的方法主要是学习值函数，然后根据值函数导出一个策略，学习
oceancoco·2024-01-11 08:56

强化学习基础篇（二十五）n步时序差分预测

强化学习基础篇（二十五）n步时序差分预测1、n步时序差分方法之前在《强化学习基础篇（十七）时间差分预测》所介绍的是算法，其更新过程仅仅依赖于当前状态向下走一步的情况，将走一步走后的状态价值用于bootstrap
Jabes·2024-01-11 08:20

一文让你彻底弄懂MySQL自增列

本文由浅入深，带领大家彻底弄懂MYSQL的自增机制。基础扫盲1.通过auto_increment关键字来指定自增的列，并指定自增列的初始值为1。[root@l
金融测试民工·2024-01-11 07:31

10、InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback

InstructGPT在GPT-3上用强化学习做微调，内核模型为PPO-ptxGPT-1比BERT诞生略早几个月。
C--G·2024-01-11 06:34

Actor-Model和Reward-Model

在强化学习中，Actor-Model和Reward-Model是两个关键概念，它们在训练智能体（Agent）的过程中起着重要的作用。
andeyeluguo·2024-01-11 06:21

ASP.NET MVC Route 由浅入深系列之八：匿名类

梅西湖大剧院2019长沙互联网峰会前面几篇文章我介绍了.NETWebForm路由的原理和运用，并结合源代码分享了路由映射关系的维护和匹配，接下来我们开始进入.NETMVC路由的部分了。在分享之前，我们现在学习一下在.NETMVC路由里用到的几个C#新特性，其中有：匿名类，集合初始化器，具名函数和可选函数，这篇文章讲匿名类。先放一段测试代码：匿名类故名思意，匿名类就是“没有名字的类”，用var关键字
王维_9bbf·2024-01-11 05:46

STM32蓝牙小车、红外循迹小车、超声波避障小车项目设计

一、前言本文旨在分享我学习STM32的过程中，为了强化学习成果，试着制作一些实训项目。最开始做的就是STM32蓝牙小车、STM32红外循迹小车、STM32超声波避障小车。
小小_扫地僧·2024-01-10 21:42

【揭秘APT攻击】——内网渗透实战攻略，带你领略网络安全的绝密世界！

内网渗透的目的：内网渗透常规流程：内网渗透技术内网渗透技术学习读者对象如何阅读一本书由浅入深实战和场景复现本书内容概要内网渗透基础（第1、2章）。环境准备与常用工具（第3章）。
Aileen_0v0·2024-01-10 20:19

《JVM由浅入深学习【六】 2024-01-10》JVM由简入深学习提升分享

目录1.jvm堆内存分代模型介绍一下JVM中堆的垃圾回收过程堆的结构新生代的垃圾回收流程1.MinorGC2.FullGC总结什么是老年代空间分配担保机制什么情况下对象会进入老年代?JVM运行时数据区元空间的特点及作用?结语:1.jvm堆内存分代模型介绍一下JVM中堆的垃圾回收过程当Java应用程序运行时，它在堆内存中分为新生代（YoungGeneration）、老年代（OldGeneration
码农阿豪·2024-01-10 17:05

除数是一位数的笔算除法授课心得

上周我们班把除数是一位数除法口算学习了，本打算下周开新课，谁知赶上补课，只有接着开新课——笔算除法了，刚开始根据我的设想由易到难，由浅入深，也没发现孩子们有啥学习障碍，轻轻松松两个例题学习完了。
yuesujuan·2024-01-10 17:59

李元豪成长会：学习新技能的策略2021-04-23

根据认知心理学，以下是三种最好的学习策略：分散练习——把你的学习过程分成小的时间段来进行，而不是死记硬背测试强化学习——通过具有挑战性的记忆检索考试来训练你的大脑和记忆解释性提问——问自己一些辅助自己深入研究的问题
李元豪成长会·2024-01-10 16:25

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

合理的专业知识结构——魏智渊《教师阅读地图》

合理的专业知识结构，由浅入深的专业发展。
叶雨1105·2024-01-10 08:52

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

前端JS加密对抗由浅入深-2

前言：本文主要讲解，针对前端非对称、多段加密数据传输站点，如何进行动态调试，如何进行安全测试。本次讲解不涉及任何漏洞方面，仅为学习探讨，该站点现已经更改加密方式，严禁非法测试！首先我看来看一下请求包效果该站点无论是请求还是返回包均为密文，且加密方式为AES+DES+RSA三段式加密，找不找秘钥已经意义不大了，但是活还得干，毕竟请求和返回都是密文的，那么这种情况我们应该如何进行测试？如何入手呢？老规
vlan911·2024-01-10 02:22

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

浅谈农村小学阅读教学之我见

每节课上，时老师都能由浅入深，由表及里，有章有法地娓娓道来，向我们更好地诠释出“如何开展学生阅读教学”的主旨所在，令我茅塞顿开，受益匪浅。在学完第三讲后，时老师布置的作业是诗配画。
梅河口197周发龙·2024-01-09 14:38

《JVM由浅入深学习【五】 2024-01-08》JVM由简入深学习提升分享

目录JVM何时会发生堆内存溢出？1.堆内存溢出的定义2.内存泄漏的原因3.堆内存溢出的常见场景4.JVM参数调优5.实际案例分析JVM如何判断对象可以回收1.可达性分析的基本思路2.实际案例3.可以被回收的对象4.拓展，谈谈Java中不同的引用类型?结语感谢阅读JVM何时会发生堆内存溢出？前言:欢迎来到本篇博客，我们将深入探讨Java虚拟机（JVM）中堆内存溢出的情况。理解这些情况对于避免内存问题
码农阿豪·2024-01-09 12:50

三种任务分配方案

而在coding过程中，可以有三种方式来处理，由浅入深。1.主进程实现把每个进程需要处理的任务分配好，比如有8个并行处理的任务，每个进程处理的tasks数量为N/8。
zhanglehes·2024-01-09 07:18

D005+2组啾啾+《如何有效阅读一本书》读书笔记

其中以下两个技巧，我觉得是比较适合自己的：1.由浅入深爱好透难懂图书像一些经典的图书，没有阅读基础的人一上来就读一些厚本的经典图书，估计看不了10页就会放弃了。
啾啾626·2024-01-09 06:47

《如何阅读一本书》读后感

这是一个层层递进的阅读过程，由浅入深，由简单到复杂，不断演变升级的过程。其中分析阅读是本文的重点。接下来我会重点说下书里的四个主要工具：工具一：检视阅读的两种方法：1，有系统的略读或者粗读。
随笔_068·2024-01-09 04:43

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

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

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

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

育儿点滴（九）

7、学语文要分层次，由浅入深，强化记忆。8、学理科要理解透彻，举一反三。9、要让孩子学一门专长。10、让孩子自己理财。
禾利·2024-01-08 13:09

四、信息安全之网络防御技术（由浅入深的笔记整理）

本篇文章讲解网络防御技术网络防御技术由被动防御向主动防御发展包含：信息加密、访问控制、防火墙、入侵防御、恶意代码防范和安全审计。综合运用这些技术才能有效形成网络安全防御的解决方案。信息加密网络安全的核心技术和传输安全的基础是数据加密、消息摘要、数字签名和密钥交换。访问控制：基于身份认证，规定了用户和进程对系统和资源访问的限制身份认证：用户要向系统证明他就是他所声称的用户①身份识别：明确访问者的身份
叫我南河·2024-01-08 11:55

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
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