强化学习由浅入深第19页

强化学习------贝尔曼方程

回报(Return)折扣回报(DiscountedReturn)StateValue（状态价值函数）贝尔曼方程的推导贝尔曼方程的矩阵形式ActionValue（动作价值函数）贝尔曼最优公式前言最近在学习强化学习的内容

韭菜盖饭·2023-12-04 15:42

强化学习------时序差分（Temporal-Difference Learning）

简介时序差分方法（Temporal-DifferenceLearning）简称TD算法是强化学习中非常经典的一种方法，Sarsa算法和Q-learning算法都是基于时序差分这种方法的。

韭菜盖饭·2023-12-04 15:38

全球大模型发展整体态势，暗流涌动下的机遇

在技术层面上，大模型的实现采用“预训练+指令微调+人类反馈的强化学习”的训练范式。

BFT白芙堂·2023-12-04 12:36

上游任务和下游任务

起源多任务学习中的定义理解结合定义分析例子示例1：计算机视觉示例2：自然语言处理示例3：语音处理示例4：强化学习总结起源"上游任务"和"下游任务"这两个术语在深度学习领域中通常用来描述一种多任务学习的框架

一杯水果茶！·2023-12-04 08:36

ChatGPT的总体技术路线

采用自然语言处理+搜索引擎集成的架构，构建GPT3.5+大型语言模型（LLM）+强化学习微调训练模型（RLHF），通过连接大量的语料库，在效果强大、基于自注意力机制的GPT3.5架构的大型语言模型（LLM

AIGC方案·2023-12-04 07:55

【 ChatGPT作者LilianWeng博客总结】智能体=LLM(大语言模型)+记忆+规划技巧+工具使用...

来源：深度强化学习实验室 Lii’Log的博客https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/本文约7500字，建议阅读15分钟LLM的潜力不仅仅限于生成写得好的副本

数据派THU·2023-12-04 07:21

【个人笔记】-python-强化学习-类-在内存中的值

{int}数值{int}200{float}数值{float}0.9{narray:维度}数值{narray:(1,)}[2.]{bool}True{bool}False{类名}对象1{类名}对象2

资源存储库·2023-12-03 23:08

强化学习中的 AC（Actor-Critic）、A2C（Advantage Actor-Critic）和A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

文章目录AC算法A2C算法A3C算法AC算法AC（Actor-Critic）算法是强化学习中的一种基本方法，它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点。

智能建造小硕·2023-12-03 22:54

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第3天，一期目标90天

2021年1月3日学习《少阴不可汗》学习总结：1.少阴病的人，手脚冰冷，且没有汗，硬要发汗的话，血会很被动，四肢冰凉的人血到不了末梢，再用汗法，人的血都会受伤，就像牙龈出血就要用附子剂才能够收拾，但不是发汗，出血了就用止血凉血。而且要看这个人是什么体质，要用阳药为主，就像经方就用桂枝救逆汤。2.一个人忽然之间狂咳嗽、拉肚子，谵语，寒热满分，这是一个标准的真武汤证，用真武汤就是治疗心衰竭和肾衰竭造成

最闪亮的那颗星_b02d·2023-12-03 20:21

让读书体验更充实的19个技巧。

5.由浅入深吃透难度图书。阅读内容较难的书籍时，可先读入门书，解说版、图解版、漫画版、精编版。6.把书堆成山，读书不再难。可以同时阅读多本书。7.把名著放在枕边。8.常带三本书同时阅读，根据心情随

阿月兮·2023-12-03 20:38

强化学习（一）——基本概念及DQN

1基本概念智能体agent，做动作的主体，（大模型中的AIagent）环境environment：与智能体交互的对象状态state；当前所处状态，如围棋棋局动作action：执行的动作，如围棋可落子点奖励reward：执行当前动作得到的奖励,(大模型中的奖励模型)策略policy:π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)当前状态如何选择action,如当前棋局，落子每个点的策略回报(累计奖励)re

晚点吧·2023-12-03 06:33

【20230416】

老师又在讲深度学习和强化学习强化学习强化学习做的事情策略今日任务完成任务下周党课课表论文阅读论文标题论文作者Introduction图形模型和结果No-promisespeedTwo-daypromisespeedOne-daypromisespeed

limuqing_134·2023-12-03 04:39

强化学习简明教程

到目前为止，我们主要关注监督学习问题（主要是分类）。在监督学习中，我们得到某种由输入/输出对组成的训练数据，目标是能够在学习模型后根据一些新输入来预测输出。例如，我们之前研究过MNIST的卷积神经网络(CNN)分类模型；给定60000个数字图像和相应数字标签（例如“5”）的训练集，我们学习了一个能够预测新MNIST图像的数字标签的模型。换句话说，类似于（但不完全是）这样的东西：NSDT工具推荐：T

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

DQN原理及PyTorch实现【强化学习】

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

强化学习Q-Learning算法和简单迷宫代码

使用到的符号：agent代理reward奖励state(s)状态action(a)行为Rreward矩阵Q矩阵：表示从经验中学到的知识episode：表示初始→目标一整个流程贝尔曼方程（迭代公式）：Q(s,a)←Q(s,a)+α[R(s,a)+γmax⁡a′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s,a)\leftarrowQ(s,a)+\alpha[R(s,a)+\gamma\mathop{\max

今我来思雨霏霏_JYF·2023-12-03 01:33

新手学SQL Server pdf

下载地址：网盘下载内容简介编辑《新手学SQLServer》：打开SQLServer数据库技术大门的金钥匙◎由浅入深：从基本概念开始讲解，逐步深入到实际开发◎示例丰富：讲解知识点时穿插了150个示例，有较强的实用性

weixin_30613727·2023-12-02 22:29

机械臂运动规划、抓取末端执行器、抓取开源项目

主要有三种方法，如传统的基于DMP的方法、模仿学习的方法和基于强化学习的方法。基于DMP的方法：主要包括DMP算法。形式化为稳定的非线性吸引子系统。基于模仿学习的方法：

cocapop·2023-12-02 17:35

阅读《认知天性》感悟十

比如，教学，首先要了解学生的层次，再安排知识点的由浅入深展开，安排活动，让学生理解这些概念。最后找到问题检测反馈。再比如骑自行车，先脚蹬上脚踏，保持平衡，手把握住方向。

Sabrina_fc6f·2023-12-02 15:42

[PyTorch][chapter 1][李宏毅深度学习-AI 简介]

前言：李宏毅深度学习从2017-2023的系列课程总结内容章节强化学习11李宏毅机器学习【2017】40李宏毅机器学习深度学习(完整版)国语【2020】119李宏毅大佬的深度学习与机器学【2022】90

明朝百晓生·2023-12-02 10:07

强化学习：原理与Python实战||一分钟秒懂人工智能对齐

文章目录1.什么是人工智能对齐2.为什么要研究人工智能对齐3.人工智能对齐的常见方法延伸阅读1.什么是人工智能对齐人工智能对齐（AIAlignment）指让人工智能的行为符合人的意图和价值观。人工智能系统可能会出现“不对齐”（misalign）的问题。以ChatGPT这样的问答系统为例，ChatGPT的回答可能会含有危害祖国统一、侮辱先烈、丑化中华民族、教唆暴力、出口成“脏”等违法或不符合社会主义

雪碧有白泡泡·2023-12-02 10:56

ethz（苏黎世联邦理工学院）机器人系统实验室开源库

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、开源库1.1OCS2-OptimalControlforSwitchedSystems1.2RSLGym-强化学习框架1.3ELMOEthercatSDK1.4Kindr

kuan_li_lyg·2023-12-02 10:38

麦豆悦读英文绘本讲师训练营－13期 4/21 绘本赏析

来自英国本土，语言鲜活纯正，原汁原味，由浅入深。人物生动有趣，活灵活现，可爱至极。Thebig,badsnake.图片发自AppThesnakewasonTV.电视里有一条蛇。开篇以一

nikita_曾莉·2023-12-02 05:10

深度学习实战62-强化学习在简单游戏领域的应用，利用强化学习训练Agent程序的代码和步骤

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战62-强化学习在简单游戏领域的应用，利用强化学习训练Agent程序的代码和步骤。本文介绍了如何利用强化学习构建智能体程序，而无需使用启发式算法。

微学AI·2023-12-02 00:03

【论文阅读】1 SkyChain：一个深度强化学习的动态区块链分片系统

SkyChain一、文献简介二、引言及重要信息2.1研究背景2.2研究目的和意义2.3文献的创新点三、研究内容3.1模型3.2自适应分类账协议3.2.1状态块创建3.2.2合并过程3.2.3拆分过程3.3评价框架3.3.1性能3.3.1.1共识延迟3.3.1.2重新分片延迟3.3.1.3处理事务数3.3.1.4约束3.3.2安全性3.3.3问题介绍四、基于DRL的动态分片框架4.1模型设计4.2训

Camina hacia ti·2023-12-01 20:17

《如何高效记忆》- 如何记住几乎所有东西：更多基本原则

从而超出刚好掌握或单纯记忆的程度，这已经被证明能有效的强化学习和提高

MrTrying·2023-12-01 15:10

文章解读与仿真程序复现思路——电力系统保护与控制EI\CSCD\北大核心《基于深度强化学习的城市配电网多级动态重构优化运行方法》

这个标题涉及到城市配电网（UrbanPowerDistributionNetwork）的优化运行方法，其中使用了深度强化学习（DeepReinforcementLearning）技术，并且特别强调了多级动态重构

电网论文源程序·2023-12-01 09:47

重温强化学习之策略梯度算法

1、介绍这里仍考虑无模型的方法：策略是从值函数中导出的，使用贪婪的方法导出最优策略，使用e贪婪策略导出行为策略，直接参数化策略考虑之前强化学习分类：基于值函数的方法：学习值函数、用值函数导出策略基于策略的方法

BUPT-WT·2023-12-01 01:10

DDPG深度确定性策略梯度算法概述

目录1.Critic网络2.Actor网络3.主要技巧4.补充说明DDPG(DeepDeterministicPolicyGradient)是连续控制领域的经典强化学习算法，是结合PG和DQN的一种off-policy

北极与幽蓝·2023-12-01 01:10

深度强化学习-策略梯度算法深入理解

1引言在深度强化学习-策略梯度算法推导博文中，采用了两种方法推导策略梯度算法，并给出了Reinforce算法的伪代码。

indigo love·2023-12-01 01:40

表格型方法

表格型方法概念强化学习是一个与时间相关的序列决策的问题。概率函数与奖励函数概率函数定量地表达状态转移的概率，其可以表现环境的随机性。

数分虐我千百遍·2023-12-01 01:38

策略算法与Actor-Critic网络

策略算法教程链接DataWhale强化学习课程JoyRLhttps://johnjim0816.com/joyrl-book/#/ch7/main策略梯度与前面的基于价值的算法不同，这类算法直接对策略本身进行近似优化

数分虐我千百遍·2023-12-01 01:38

Policy Gradient策略梯度算法详解

1.基本思想PolicyGradient策略梯度（PG），是一种基于策略的强化学习算法，不少帖子会讲到从基于值的算法（Q-learning/DQN/Saras）到基于策略的算法难以理解，我的理解是两者是完全两套思路

好程序不脱发·2023-12-01 01:08

焦点约练.第三次. 来访者 2021-11-17

咨询师会随时注意是否偏离咨询目标,在问了一些问题之后,咨询师会回到咨询目标,针对咨询目标进行提问2.提问的技巧:提问是门学问,如何提问才能使来访者更好地自我觉察,帮助他看到问题的原因,然后更好地想出解决方案.提问应由浅入深去挖掘问题的根源和解决办法

TessDai·2023-11-30 23:52

读书的五个阶段

阅读本身是有门槛的，它是一个循序渐进，潜移默化的过程，由浅入深，先博后精，分为不同的阶段。第一个阶段：纯娱乐小说。

曲晋嘉措·2023-11-30 19:54

全网最易理解由浅入深讲解AVL树和红黑树

该章节的所有源码均在gitee中开源:AVL树和红黑树https://gitee.com/Ehundred/data-structure/tree/master/AVL%E6%A0%91+%E7%BA%A2%E9%BB%91%E6%A0%91目录二叉搜索树二叉搜索树的性质二叉搜索树的插入和查找二叉搜索树的查找二叉搜索树的插入二叉搜索树的删除叶子节点的删除尾部节点的删除中间节点的删除二叉搜索树的中序

鹅一百·2023-11-30 09:47

PyTorch学习笔记

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录学习目标学习内容：一pytorch深度学习方法二构建一个简单神经网络三深度学习工作流和pytorch生态系统四基于pytorch构建CNN五RNN以及序列数据处理六生成对抗网络七强化学习八将

欢桑·2023-11-30 09:14

强化学习小笔记 —— 如何选择合适的更新步长

在强化学习中，动作价值函数的更新可以使用增量法，如下所示：Qk=1k∑i=1kri=1k(rk+∑i=1k−1ri)=1k(rk+(k−1)Qk−1)=1k(rk+kQk−1−Qk−1)=Qk−1+1k

然后就去远行吧·2023-11-30 05:16

码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析

亮点（1）零基础入门宝典，由浅入深讲解，无须额外的背景知识即可学习掌握。（2）内容系统全面，可帮助读者快速了解使用Python进行Excel数据分析的基本语法并掌握开发能力。

Python进阶者·2023-11-30 01:09

数据分析统计学最全思维导图！（附下载）

原创：ZOE酱来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25884239文末附高清大图下载链接本文用一系列「思维导图」由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识，是对之前系列文章做的一次完整的梳理

数据不吹牛·2023-11-29 19:32

强化学习基础-马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）

马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）是一种数学框架，用于建模和求解序贯决策问题。它基于马尔可夫性质，通过定义状态、行动、转移概率函数和奖励函数来描述决策过程，并通过最优化方法来求解最优策略。本文将详细介绍马尔可夫决策过程的原理和数学公式。第一部分：马尔可夫决策过程的原理1.1马尔可夫性质马尔可夫性质是马尔可夫决策过程的核心概念。它指的是在给定当前状态下，未来状态的

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

2022/3/29 leetcode每日一题——滑动窗口解法

滑动窗口解法最大连续1的个数II最大连续1的个数Ⅲ每日一题——考试的最大困扰度滑动窗口模板我们本次解析滑动窗口解法是从3道leetcode题，由浅入深慢慢去理解，最后得出滑动窗口这一类题目的解题模板。

.joker.·2023-11-29 12:06

强化学习算法（二）DDPG

姓名：张轩学号：20011214440【嵌牛导读】在强化学习算法（一）这篇文章中我给大家介绍了A3C这一算法，讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题。

嚸蕶·2023-11-29 10:23

Redis系列(十二)、Redis6集群搭建及原理(主从、哨兵、集群)

主从复制是哨兵和集群的基石，因此我们循序渐进，由浅入深一层层的将Redis高可用方案抽丝剥茧展示在大家面前。目录主从复制介绍作用开启主从配置命令行模式配置文件使用ACL用户同步一主一从一主多从树状主

zhousenshan·2023-11-29 05:28

Unity学习笔记(二)——Unity ML-agents安装与配置(1.9.1)

Unity学习笔记(二)——UnityML-agents安装与配置(1.9.1)前言UnityML-agents是一个Unity给强化学习提供接口的库。

没有顶会的咸鱼·2023-11-29 03:09

SpringBoot框架（由浅入深，深度解读）

一、入门1.简介SpringBoot是一个简化Spring开发的框架。用来监护spring应用开发，约定大于配置，去繁就简，justrun就能创建一个独立的，产品级的应用。乐字节。我们在使用SpringBoot时只需要配置相应的SpringBoot就可以用所有的Spring组件，简单的说，springboot就是整合了很多优秀的框架，不用我们自己手动的去写一堆xml配置然后进行配置。从本质上来说，

幻灭的泡沫·2023-11-28 19:17

强化学习——Task01 强化学习概述

强化学习——Task01强化学习概述1.ReinforementLearning2.IntroductiontoSequentialDecisionMakingAgentandEnvironmentReward3

Smaller.孔·2023-11-28 18:54

强化学习：gym库的二次开发学习

gym包含的主要文件envs：所有环境都保存在这个文件下spaces：环境所定义的状态、动作空间utils：环境中使用的一组常用实用程序warppers：包装，用于对已有的环境进行改变或者扩展init：读取时初始化core：核心环境，直接链接到给定的环境gym创建的环境主要在envs中，在这个里面可以找到常用的几个环境，比如：cart-pole,MountainCar等等。自我构建的gym环境都应

小新学算法·2023-11-28 17:08

表征学习+强化学习

Firstly，我们先谈谈表征学习wikipedia给出的定义大概是：表征学习（又称特征学习representationlearning）是一种将原始数据转换成为能够被机器学习有效开发的一种技术的集合。瓶颈：（1）以前都是手工提取特征，但很困难、很昂贵、很耗时、并依赖于强大专业知识。（2）深度神经网络虽然可以有效地学到数据丰富的特征，但特征难以解读。通常神经网络层数越多，训练成本也越高。和预测学习

臻甄·2023-11-28 05:26

由浅入深，66条JavaScript面试知识点

文章目录前言HTML&CSS：JavaScript：Vue:1.介绍一下js的数据类型有哪些，值是如何存储的2.&&、||和!!运算符分别能做什么3.js的数据类型的转换4.JS中数据类型的判断（typeof，instanceof，constructor，Object.prototype.toString.call()5.介绍js有哪些内置对象？6.undefined与undeclared的区别？

song854601134·2023-11-28 04:55

强化学习7 策略梯度算法

强化学习是一个通过奖惩来学习正确行为的机制。

Ray77888·2023-11-28 02:52

推荐频道

强化学习由浅入深