强化学习由浅入深第23页

Python深度学习进阶与应用丨注意力（Attention）机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习详解等

目录第一章注意力（Attention）机制详解第二章Transformer模型详解第三章生成式模型详解第四章目标检测算法详解第五章图神经网络详解第六章强化学习详解第七章深度学习模型可解释性与可视化方法详解更多应用近年来

WangYan2022·2023-11-15 17:00

python图神经网络，注意力机制、Transformer模型、目标检测算法、强化学习等

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛本文重点为：注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN

xiao5kou4chang6kai4·2023-11-15 17:27

java中级项目案例_60个Java练手项目案例，看了让你茅塞顿开~

张敬禹·2023-11-15 05:17

深度学习——强化学习

机器学习面试题汇总与解析——强化学习本章讲解知识点什么是强化学习围棋举例强化学习的两个特点和一个核心最简单的强化学习算法一个完整的强化学习问题进一步深入强化学习的核心本专栏适合于Python已经入门的学生或人士

华为云计算搬砖工·2023-11-15 03:13

【强化学习】18 —— SAC（ Soft Actor-Critic）

文章目录前言最大熵强化学习不同动作空间下的最大熵强化学习基于能量的模型软价值函数最大熵策略SoftQ-learningSoftQ-IterationSoftQ-Learning近似采样与SVGD伪代码SoftActor-Critic

yuan〇·2023-11-14 22:37

CoRL 2023 获奖论文公布，manipulation、强化学习等主题成热门

今年的CoRL2023共有199篇论文入选，热门主题包括控制、强化学习等。大会已经于上周11月6日-9日在美国亚特兰大举行，在本次大会上，公布了最佳论文奖、最佳学生论文奖、最佳系统论

深度之眼·2023-11-14 19:56

深度强化学习论文中的阴影折线图——总结和分析

前言作为目前人工智能算法的一个重要领域，强化学习算法的表现非常出色，然而，强化学习算法的结果是出了名的不稳定：超参数的搜索空间往往非常大，算法对不同超参数都较为敏感，且哪怕仅仅只有随机数种子的不同，算法的结果都可能出现不小的偏差

别出BUG求求了·2023-11-14 18:11

【Pytorch和深度学习】栏目导读

本栏目设计目标是将深度学习全面用pytorch实践一遍，由浅入深、由一般到复杂深奥。

无水先生·2023-11-14 17:38

从零开始搭建企业级项目！从认知到落地SpringBoot企业级实战手册（完整版）

前言本手册重在引导读者进入真实的项目开发体验，围绕SpringBoot技术栈全面展开，兼顾相关技术的知识拓展，由浅入深，步步为营，使读者既能学习基础知识，又能掌握.一定的开发技巧。

π大星的日常·2023-11-14 16:18

分布式人工智能：基于TensorFlow RTOS与群体智能体系(文末留言赠书）

活动截止时间：2020年11月21号18：00整下面我们来介绍一下这本书内容介绍本书结合了分布式计算、大数据、机器学习、深度学习、强化学习等技术，以群体智能为主线，讲述了分布式

人工智能与算法学习·2023-11-14 15:52

强化学习：10种真实的奖励与惩罚应用

AI科技大本营·2023-11-14 15:48

Python 零基础强化学习量化交易笔记（1）：梯度上升

什么是梯度上升？梯度上升是一种用于最大化给定奖励函数的算法。描述梯度上升的常用方法使用以下场景：假设您被蒙住眼睛并被放置在山上的某个地方。然后，你的任务是找到山的最高点。在这种情况下，您尝试最大化的“奖励函数”是您的提升。找到此最大值的一种简单方法是观察您所站立区域的坡度，然后向上移动。一步一步地遵循这些指示最终将您带到顶部！在上山时，重要的是我们知道该地区的坡度或坡度，这样我们才能知道要朝哪个方

NutHub·2023-11-14 14:56

【算法】BFS 广度优先遍历由浅入深

//该算法比较重要，看文字的时候最好集中注意力，看不懂多敲几遍代码，对图不了解的可以先百度一下图的广度优先遍历类似于树的层次遍历，采用的搜索方法的特点是尽可能先对横向结点进行搜索，故称其为广度优先搜索（Breadth-First-Search).其基本思想是：给定图G=（V,E)从图中某个源点v出发，在访问了顶点V之后接着就尽可能先在横向搜索V的所有邻接点。在依次访问V的各个未被访问的邻接点w1,

小水VV·2023-11-14 14:20

《机器学习实战》1章-机器学习概览

-TomMitchell二、机器学习分类Ⅰ、按照是否有监督有监督学习有标签无监督学习无标签半监督学习部分有标签强化学习有奖惩。

一只勤劳的小鸡·2023-11-14 05:28

记校招这场尴尬的经历Ⅰ--阿里蚂蚁金服（算法工程师-机器学习）

拜托一个朋友进行的内推，本来是想内推C/C++开发的，朋友说：“你这项目经历也没有C/C++相关的，只有一个强化学习相关的，要不换个职位试试（虽然只有一个很low的Q-learning相关的项目）。”

ytao_liu·2023-11-14 05:28

python算法中的机器学习算法之半监督学习和强化学习（详解）

目录学习目标：学习内容：1.半监督学习（Semi-SupervisedLearning）Ⅰ.基于图的半监督学习

除不掉的灰色·2023-11-14 05:27

由浅入深学习统计学 -集中趋势的量度

由浅入深学习统计学-集中趋势的量度均值（通俗来说是平均数）计算公式均值在对称数据中才有参考性。

龙马啊·2023-11-13 22:30

【新书推荐】【2020】深度强化学习

人类最好从反馈中学习，我们被鼓励采取能带来积极结果的行动，同时又被消极后果的决定所吓倒。这种强化过程可以应用到计算机程序中，使它们能够解决经典编程无法解决的更复杂的问题。Humanslearnbestfromfeedback—weareencouragedtotakeactionsthatleadtopositiveresultswhiledeterredbydecisionswithnegati

梅花香——苦寒来·2023-11-13 18:57

[PyTorch][chapter 62][强化学习-基本概念]

前言：目录：强化学习概念马尔科夫决策Bellman方程格子世界例子一强化学习强化学习必须在尝试之后，才能发现哪些行为会导致奖励的最大化。

明朝百晓生·2023-11-13 18:55

《NLP入门到精通》栏目导读

为了保证读者由浅入深地学习Halcon学习。本栏目在持续更新中，直到以上知识篇完整为止。栏目文档导读表单元内容范围专题描述备注第一单元：文本分类，基于统计学模型。待续第二单元词嵌入，基于深度学习网

无水先生·2023-11-13 11:50

linux驱动程序的好书,好书推荐----Linux驱动开发入门与实战

内容简介本书由浅入深，全面、系统地介绍了linux驱动开发技术，提供了大量实例供读者实战演练。另外，作者在实例讲解中详细分析了各种重要的理论知识，让读者能够举一反三。本书共分3篇。

AU茄子·2023-11-13 09:10

ChatGPT 学习笔记 - 1

3、InstructGPT使用的技术是RLHF（来自用户反馈的强化学习）；4、两个目标：提高输出结果的有用性和真实性，降低有害性和偏差；5、在GPT3的prompt中

Linky1990·2023-11-13 03:43

由浅入深学习统计学 - 常用统计图形学习

学习笔记第一章-信息图形化图形化（可视化）在一堆数据中，自己发现了这些数据的规律，但是无法表述给其他人知道，图形化就是便于他人理解数据的规律的展示的手段。或者说我们也可以从统计的数据图形中发现某些没有注意到的规律统计的研究包括统计数据的来源，计算方法及有效的使用方法并得出结论饼状图-差异性和比例性饼状图：适合用于统计市场份额和比例等数据统计，例如各类游戏所占市场份额。饼状图有一个名称叫频数(特定区

龙马啊·2023-11-12 23:47

强化学习中广义策略迭代

一、广义策略迭代策略迭代包括两个同时进行的交互过程，一个使价值函数与当前策略保持一致（策略评估），另一个使策略在当前价值函数下变得贪婪（策略改进）。在策略迭代中，这两个过程交替进行，每个过程在上一个过程完成之前开始，但这并不是必需的。例如，在价值迭代中，仅在每次策略改进之间执行一次策略评估的迭代。在异步DP方法中，评估和改进过程以更精细的粒度交错。在某些情况下，单个状态在一个过程中更新后才会返回另

Older司机渣渣威·2023-11-12 08:27

强化学习中动态规划的效率

一、效率问题动态规划（DP）对于非常大的问题可能不实用，但与其他解决马尔可夫决策过程（MDP）的方法相比，DP方法实际上是非常有效的。如果我们忽略一些技术细节，那么DP方法（在最坏的情况下）找到最优策略所需的时间是状态和动作数量的多项式。如果我们用n和m表示状态和动作的数量，这意味着DP方法所需进行的计算操作数量小于n和m的多项式函数。尽管确定性策略的总数是mn，但DP方法保证在多项式时间内找到最

Older司机渣渣威·2023-11-12 08:57

强化学习中蒙特卡罗方法

一、蒙特卡洛方法这里将介绍一个学习方法和发现最优策略的方法，用于估计价值函数。与前文不同，这里我们不假设完全了解环境。蒙特卡罗方法只需要经验——来自实际或模拟与环境的交互的样本序列的状态、动作和奖励。从实际经验中学习是引人注目的，因为它不需要任何关于环境动态的先验知识，但仍然可以实现最优行为。从模拟经验中学习也很强大。尽管需要一个模型，但该模型只需要生成样本转换，而不是动态规划所需的完整概率分布的

Older司机渣渣威·2023-11-12 08:22

DoorGym：开源的可拓展的开门仿真环境，用于域随机化的强化学习、深度强化学习

0.概述目的：创建一个可以改变门把手形状、类型、位置、环境颜色、照明条件、机械臂结构的仿真环境，以训练出鲁棒性更高、更能关注到任务本质特征、容易迁移到现实的模型网址：环境下载，1.领域随机化DR假设很难对目标域进行完美建模，但很容易创建许多不同的模拟来近似目标域2.引擎Unity：用来为视觉提供渲染画面Mujoco：使用对应框架和接口3.环境组成：机械臂、门、门把手、门框、墙；其中前三者的物理特性

阿航626·2023-11-12 04:57

《强化学习与机器人控制》：探索深度学习的应用宝典

《强化学习与机器人控制》是一本涵盖了广泛主题的深度著作，它不仅介绍了人机交互控制和强化学习的基本原理，还深入探讨了无模型强化学习控制器以及其在机器人控制中的应用。

清图·2023-11-11 20:39

《剑指Offer》链表全题——妙解思路，难度由浅入深

目录JZ6从尾到头打印链表JZ24反转链表JZ25合并两个排序的链表JZ52两个链表的第一个公共结点JZ23链表中环的入口结点JZ22链表中倒数最后k个结点JZ35复杂链表的复制JZ76删除链表中重复的结点JZ6从尾到头打印链表思路：建立一个顺序表，用一个指针遍历链表并每次插入在顺序表的0位置处，最后得到的就是逆序。publicArrayListprintListFromTailToHead(Li

陈亦康·2023-11-11 18:18

【机器学习范式】监督学习，无监督学习，强化学习，半监督学习，自监督学习，迁移学习，对比分析+详解与示例代码

目录1.监督学习(SupervisedLearning):2.无监督学习(UnsupervisedLearning):3.强化学习(ReinforcementLearning):4.半监督学习(Semi-SupervisedLearning

LeapMay·2023-11-11 17:43

由浅入深吃透容器云+微服务+K8S+MQ+阿里云内部实施手册

针对腾讯、百度、阿里、京东等100+家互联网公司，对其技术方向进行调查和研究从18年开始，各大厂商都陆续把底层业务从KVM、Vmware等底层架构开始逐步迁移到Docker+K8s体系中来，而且80%大中型企业的关键业务中更多的云化将是接下来的重中之重，因为很多企业已经意识到容器以及其他云原生的应用不仅会带来技术模式的改变，甚至带来运营模式和商业模式颠覆性的变化。这个变化将会加速企业的竞争，对企业

程序员小志·2023-11-11 17:12

Python强化学习实战及其AI原理详解

文章目录1.引言2.时间旅行和平行宇宙3.强化学习4.策略梯度算法5.代码案例6.推荐阅读与粉丝福利1.引言时间循环是一类热门的影视题材，其设定常常如下：主人公可以主动或被动的回到过去。

爱编程的喵喵·2023-11-11 15:10

无梯度强化学习：使用遗传算法进化代理

一、说明我想提高我的强化学习技能。由于对这个领域一无所知，我参加了一门课程，接触到了Q学习及其“深度”等效项（深度Q学习）。在那里我接触到了OpenAI的Gym，他们有多种环境可供代理玩耍和学习。

无水先生·2023-11-11 11:12

【码银送书第十期】《强化学习：原理与Python实战》

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核心价值观的

码银·2023-11-11 09:21

用于强化学习的置换不变神经网络

一、介绍如果强化学习代理提供的输入在训练中未明确定义，则通常表现不佳。一种新方法使RL代理能够正常运行，即使受到损坏、不完整或混乱的输入的影响也是如此。

无水先生·2023-11-11 08:25

机器学习之深度强化学习

机器学习之深度强化学习机器学习最酷的分支应该算是深度学习（Deeplearning）和强化学习（Reinforcementlearning）。

丫头片子不懂事·2023-11-11 06:11

基于强化学习的期权量化交易回测系统5

我们现在已经可以在主循环中获取行情数据，并且传给了Agent类。接下来Agent类会调用策略类，由于决定采取的行动。在策略类做决策时，需要参考用户仓位Position信息，还有就是权利金、保证金、手续费等计算，在本篇博文中将对这些内容进行介绍。交易费用计算在进行期权交易时，多头买入认购和认沽期权时，需要向卖出方支付权利金，而为了保证卖方可以履约，要向卖方收取保证金。同时，券商还会收取手续费和税费，

最老程序员闫涛·2023-11-11 06:35

AI由许多不同的技术组成，其中一些最核心的技术如下

机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型。深度学习：这是一种基于神经网络的机器学习技术，它可以通过学习大量的数据来提取有用的特征。

软件开发小胡·2023-11-11 04:28

你需要新的好奇心方法克服强化学习中的「拓展症」

雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：强化学习（RL）是当下机器学习最活跃的研究方向之一，其中智能体在做正确的事情时获得奖励，否则获得惩罚。

weixin_33939843·2023-11-11 03:31

《强化学习Sutton》读书笔记（一）——多臂赌博机（Multi-armed Bandits）

此为《强化学习》第二章。多臂赌博机问题描述问题描述略。理想状态下，如果我们可以知道做出行为aa时得到的期望价值，那问题就结了，按期望选择最大的就好了。

yucong96·2023-11-11 00:28

强化学习导论（第二版）第二章多臂赌博机

本书的第一章大部分为概念性内容，本篇博客的目的是想将强化学习的内容结合实际用习题和代码来展现出来。因此，直接而从第二章开始。但是有一个地方需要强调，强化学习

yuxzhang·2023-11-11 00:28

第2章：多臂赌博机

参考书籍：ReinforcementLearningAnintroduction第二版作者：RichardS.SuttonandAndrewG.Barto以及此书的中文版《强化学习》第2章：多臂赌博机上一章

格雷拉-皮奇·2023-11-11 00:27

强化学习：2.多摇臂赌博机的应用

强化学习：2.多摇臂赌博机2.1k-摇臂赌博机问题2.2动作值方法2.310-摇臂测试工具2.4增量式实现2.5追踪非固定性问题2.6乐观初始值2.7上置信界动作选择2.8梯度赌博机算法2.9关联搜索(

人工智睿·2023-11-11 00:27

《强化学习》-读书笔记-第二章多臂赌博机

2.1一个k臂赌博机问题2.2动作-价值方法2.310臂测试平台2.4增量式实现跟踪一个非平稳问题乐观初始值基于置信度上界（UCB）的动作选择梯度赌博机算法二.多臂赌博机在只有一个状态的简化情况下讨论强化学习中评估和反馈的诸多性质

小了白了兔_白了又了白·2023-11-11 00:27

国科大高级人工智能10-强化学习（多臂赌博机、贝尔曼）

无状态）马尔科夫决策过程MDP(markovdecisionprocess1.动态规划蒙特卡罗方法——不知道环境完整模型情况下2.1on-policy蒙特卡罗2.2off-policy蒙特卡罗时序差分方法强化学习

叶落叶子·2023-11-11 00:26

如何在时间循环里最优决策——时间旅行者的最优决策

文章目录每日一句正能量前言时间旅行和平行宇宙强化学习策略梯度算法代码案例推荐阅读赠书活动每日一句正能量做一个决定，并不难，难的是付诸行动，并且坚持到底。

想你依然心痛·2023-11-11 00:56

【强化学习笔记-01】多臂赌博机问题

参考资料：https://leovan.me/cn/2020/05/multi-armed-bandit/1.问题描述一个赌徒，要去摇老虎机，走进赌场一看，一排老虎机，外表一模一样，但是每个老虎机吐钱的概率可不一样，他不知道每个老虎机吐钱的概率分布是什么，那么每次该选择哪个老虎机可以做到最大化收益呢？这就是多臂赌博机问题(Multi-armedbanditproblem,MAB)多臂赌博机问题中，

Xieyh@CUC·2023-11-11 00:56

【强化学习】多臂老虎机

目录简介k臂老虎机问题动作-价值方法10臂测试平台增量式实现跟踪一个非平稳问题乐观初始值基于置信度上界的动作选择梯度赌博机算法关联搜索（上下文相关的赌博机）简介强化学习与机器学习最大的不同，在于前者的训练信号是用来评估给定动作的好坏的

sword_csdn·2023-11-11 00:25

强化学习多臂赌博机

强化学习与其他机器学习方法最大的不同，就在于前者的训练信号是用来评估给定动作的好坏的，而不是通过给出正确动作范例来进行直接的指导。

羽星_s·2023-11-11 00:24

第一部分表格型求解方法：第二章多臂赌博机

2.7基于置信度上界的动作选择练习官方答案：2.8梯度赌博机算法练习官方答案通过随机梯度上升实现梯度赌博机算法2.9关联搜索（上下文相关的赌博机）练习2.10本章小结练习第一部分表格型求解方法主要介绍简单强化学习所使用的算法的核心思想

草帽KIKI·2023-11-11 00:23

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