强化学习由浅入深

如何读懂波尔多酒标和勃艮第酒标？

看酒标是个由浅入深的过程，给大家梳理一个简单的流程，便于记忆：1.先看法国的AOC/AOP体系法国葡萄酒分级体系在酒标找找看，有没有“Appellation某某某protegee”或者“Appellation
曾几光阴·2023-11-05 18:56

【强化学习】16 ——PPO（Proximal Policy Optimization）

文章目录前言TRPO的不足PPO特点PPO-惩罚PPO-截断优势函数估计算法伪代码PPO代码实践参考前言TRPO算法在很多场景上的应用都很成功，但是我们也发现它的计算过程非常复杂，每一步更新的运算量非常大。于是，TRPO算法的改进版——PPO算法在2017年被提出，PPO基于TRPO的思想，但是其算法实现更加简单。并且大量的实验结果表明，与TRPO相比，PPO能学习得一样好（甚至更快），这使得PP
yuan〇·2023-11-05 13:25

【强化学习】17 ——DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）

文章目录前言DDPG特点随机策略与确定性策略DDPG：深度确定性策略梯度伪代码代码实践前言之前的章节介绍了基于策略梯度的算法REINFORCE、Actor-Critic以及两个改进算法——TRPO和PPO。这类算法有一个共同的特点：它们都是在线策略算法，这意味着它们的样本效率（sampleefficiency）比较低。本章将要介绍的深度确定性策略梯度（deepdeterministicpolicy
yuan〇·2023-11-05 13:46

论文浅尝 | KGQR: 用于交互式推荐的知识图谱增强Q-learning框架

为了处理动态用户偏好，研究人员将强化学习(reinforcementlearning，RL)引入到IRS中。然而，RL方法有一个普遍的样本效率问题，即训练有效的推荐策略需要大量的交互数据，
开放知识图谱·2023-11-05 11:07

强化学习基础

资料理论资料：《强化学习》邹伟鬲玲刘昱杓《强化学习原理与python实现》肖智清https://blog.csdn.net/qq_33302004/article/details/115027798代码资料
田彼南山·2023-11-05 02:22

动手学机器学习——数据预处理&线性代数

动手学机器学习1.监督学习2.无监督学习3.强化学习4.入门知识5.数据预处理6.线性代数5.1非降维求和6.2点积6.3矩阵乘法6.3范数1.监督学习判断回归问题的一个很好的经验法则是，任何有关“多少
Philo`·2023-11-05 02:02

4 Tensorflow图像识别模型——数据预处理

机器学习基于学习方式的分类，可分为：监督学习无监督学习强化学习百度百科对监督学习的定义是使用标记数据集来训练算法，以
要开朗的spookypop·2023-11-05 02:01

暴力递归转动态规划（十一）

题目1：这篇帖子中有多道题，由浅入深。arr是货币数组，其中的值都是正数。再给定一个正数aim。每个值都认为是一张货币，即便是值相同的货币也认为每一张都是不同的，返回组成aim的方法数。
善良的Leexx·2023-11-05 00:08

113由浅入深学网络--网络基础

网络工程师认证体系在开始学习网络的相关知识前，我们来认识一下相关的认证证书。虽然只是一个paper，但这是实力的一个证明，同时也是进入一个企业的敲门砖。并且在初次接触网络的时候，为你提供了一条学习与进阶的方向。目前使用范围最广、市场占有率较高、拥有自己的认证体系的公司有这三家：Cisco（思科）：生产了全世界第一台路由设备的厂商，优越的质量与创新的开发能力使他无可争议的成为全球市场占有率第一的品牌
Jachin111·2023-11-05 00:02

AI：51-基于深度学习的电影评价

本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长
一见已难忘·2023-11-04 22:24

python基础数据类型实验体会_python基础篇数据类型概述

应该脚踏实地，由浅入深。所以按照这个原则，我想还是回过头来看看我给大家介绍的数据类型的分类开始。大致分为两类——基本型和复合型。
weixin_39800112·2023-11-04 20:25

LLM系列 | 26：阿里千问Qwen模型解读、本地部署

引言简介预训练数据来源预处理分词模型设计外推能力模型训练实验结果部署实测对齐监督微调(SFT)RM模型强化学习对齐结果(自动和人工评估)自动评估人工评估部署实测总结引言人生自是有情痴，此恨不关风与月。
JasonLiu1919·2023-11-04 18:44

《X86汇编语言从实模式到保护模式》

这本书做到了由浅入深，循序渐进，预备知识和实模式比较好理解，32
redkowl·2023-11-04 13:26

前端面试必考知识点梳理-变量

这一系列将从面试题开始，由浅入深，剖析面试过程中必考的JS基础知识。
阿文儿在北京·2023-11-04 10:19

c语言入门经典的作用,C语言入门经典

《C语言入门经典》面向C语言初学者，详细且全面地讲解了C语言的各种知识，从基础知识到高级应用，由浅入深，循序渐进地引领读者掌握C语言中的各种编程技术，体会C语言的灵活与强大。
懒惰de枕头·2023-11-04 06:50

Java从入门到升仙的书单推荐，附带读书笔记

Java从入门到升仙的书单推荐，附带读书笔记我的建议是看书一定要看经典书，刚才开始也可以配合一下简单的视频教程跟着一起学习，但是要提高肯定是看书，然后按照由浅入深的学习线路来学习（Java语言基础->Java
Silently9527·2023-11-04 06:16

AI：53-基于机器学习的字母识别

本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长
一见已难忘·2023-11-04 06:43

[PyTorch][chapter 61][强化学习-免模型学习1]

前言：在现实的学习任务中，环境其中的转移概率P,奖赏函数R是未知的，或者状态X也是未知的称为免模型学习（model-freelearning）目录：1:蒙特卡洛强化学习2：同策略-蒙特卡洛强化学习3：异策略
明朝百晓生·2023-11-04 04:06

[PyTorch][chapter 60][强化学习-2-有模型学习2]

前言：前面我们讲了一下策略评估的原理,以及例子.强化学习核心是找到最优的策略，这里重点讲解两个知识点：策略改进策略迭代与值迭代最后以下面环境E为例，给出Python代码。
明朝百晓生·2023-11-04 04:36

强化学习（RL）的学习笔记

1.前言（1）PPO的优点PPO（ProximalPolicyOptimization）算法相比其他强化学习方法有几个显著优点：稳定性和鲁棒性：PPO通过限制策略更新的幅度来避免训练过程中的大幅波动，这增加了算法的稳定性和鲁棒性
songyuc·2023-11-04 03:25

【强化学习】13 —— Actor-Critic 算法

文章目录REINFORCE存在的问题Actor-CriticA2C：AdvantageousActor-Critic代码实践结果参考REINFORCE存在的问题基于片段式数据的任务通常情况下，任务需要有终止状态，REINFORCE才能直接计算累计折扣奖励低数据利用效率实际中，REINFORCE需要大量的训练数据高训练方差（最重要的缺陷）从单个或多个片段中采样到的值函数具有很高的方差Actor-Cr
yuan〇·2023-11-04 00:53

【强化学习】14 —— A3C（Asynchronous Advantage Actor Critic）

A3C是一种非常有效的深度强化学习算法，在围棋、星际争霸等复杂任务上已经取得了很好的效果。接下来，我们先从A3C的名称入手，去解析这个算法。
yuan〇·2023-11-04 00:53

【强化学习】12 —— 策略梯度（REINFORCE ）

文章目录前言策略梯度基于策略的强化学习的优缺点Example:AliasedGridworld策略目标函数策略优化策略梯度利用有限差分计算策略梯度得分函数和似然比策略梯度定理蒙特卡洛策略梯度（Monte-CarloPolicyGradient
yuan〇·2023-11-04 00:23

【强化学习】15 —— TRPO（Trust Region Policy Optimization）

文章目录前言TRPO特点策略梯度的优化目标使用重要性采样忽略状态分布的差异约束策略的变化近似求解线性搜索算法伪代码广义优势估计代码实践离散动作空间连续动作空间参考前言之前介绍的基于策略的方法包括策略梯度算法和Actor-Critic算法。这些方法虽然简单、直观，但在实际应用过程中会遇到训练不稳定的情况。回顾一下基于策略的方法：参数化智能体的策略，并设计衡量策略好坏的目标函数，通过梯度上升的方法来最
yuan〇·2023-11-04 00:49

Appium —— 初识移动APP自动化测试框架Appium

说到移动APP自动化测试，代表性的测试框架非Appium莫属，从今天开始我们将从APP结构解析、Appium框架学习、安卓/iOS自动化测试实战、自动遍历回归测试、自动化测试平台及持续集成，多个维度一起由浅入深的学废
程序员曦曦·2023-11-03 22:51

三篇文章了解计算机网络（一）

目标三篇文章，由浅入深理解计算机网络适宜人群小小白、无计算机网络基础，非技术人员，网络兴趣爱好者内容简介本文不谈技术，不谈理论，那谈什么？--谈生活。。。跑题了？正文网络是什么？
hougang·2023-11-03 17:52

三篇文章了解计算机网络（小白篇）

目标三篇文章（小白，入门，进阶），由浅入深理解计算机网络适宜人群小小白、无计算机网络基础，非技术人员，网络兴趣爱好者内容简介本文不谈技术，不谈理论，通过我们熟悉的物流网络进行类比介绍计算机网络正文网络是什么
hougang·2023-11-03 17:52

特斯拉总装工程师岗面试整体细节做得非常不错，面试难度由浅入深

楼下超市月薪21k入职腾讯CDG青腾第一天被辞退科大讯飞合肥携程24届校招后端开发薪资爆料经纬恒润二面华为海思的hr这么说给我整乐了【发布有奖】牛牛邀请你来总结秋招历程啦！华为武研所海康二面泡池子接到华为的保温电话了池子打卡楼下超市月薪21k前端实习，远程，一天200应届生就应该有大选大？腾讯QQ前端工程师技术一面面经一个月暴投百家，双非仔真实秋招情况（颗粒无收版）我发现了程序员的新出路：商业技术
愤怒的小青春·2023-11-03 16:49

一文速览机器学习的类别（Python代码）

即训练数据的标签信息的差异，可以分为监督学习（supervisedlearning）、非监督学习（unsupervisedlearning）、半监督学习（semi-supervisedlearning）和强化学习
算法进阶·2023-11-03 16:44

强化学习书籍与课程推荐

书籍1.ReinforcementLearning：AnIntroductionSecondEdition【强化学习(第二版)】RichardS.Sutton著视频资源1.深度强化学习课程https:/
小郁同学·2023-11-03 16:02

人工智能大模型技术基础系列之：自动模型搜索与架构优化

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在深度学习、神经网络、强化学习等领域，大量的机器学习模型被提出，其中最火热的就是深度学习模型。
禅与计算机程序设计艺术·2023-11-03 15:41

AI：49-基于深度学习的杂草识别

本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长
一见已难忘·2023-11-03 10:34

排序算法（一） -- 选择排序和冒泡排序

本文用由浅入深的逻辑条理，试图将这两种排序算法讲解清楚。
LCCprogrammer·2023-11-03 09:40

第一章 机器学习概述

机器学习）1.1特点1.2对象1.3目的1.4方法1.5步骤2.基本分类2.1监督学习2.1.1输入空间、特征空间和输出空间2.1.2概率分布2.1.3假设空间2.1.4问题的形式化2.2无监督学习2.3强化学习
小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:17

强化学习介绍

强化学习的组成要素策略（policy）,奖赏信号reward,值函数valuefunction,以及可选的环境模型modelpolicy定义了agent在一给定时间的决策方式。
woshishengyong·2023-11-03 04:55

强化学习基础之概念介绍

什么是强化学习广泛地讲，强化学习是机器通过与环境交互来实现目标的一种计算方法。
爱你是长久之计~·2023-11-03 04:24

深度强化学习

深度强化学习14.1强化学习问题14.1.1强化学习定义14.1.2马尔可夫决策过程14.1.3强化学习的目标函数14.1.4值函数14.1.5深度强化学习14.2基于值函数的学习方法14.2.1动态规划算法
爱蹦跶的小贺·2023-11-03 04:20

强化学习基础 | 介绍特点、基本要素、组成、智能体

文章目录1.强化学习应用2.强化学习介绍2.1强化学习特点2.2强化学习基本要素2.2.1奖励2.2.2序列决策2.2.3智能体2.3智能体组成2.3.1策略2.3.2价值函数2.3.3模型2.4智能体分类
Qodi·2023-11-03 03:04

AI：46-基于深度学习的垃圾邮件识别

本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长
一见已难忘·2023-11-03 02:40

用强化学习，建立自己的学习模式

问题：不知道大家有没有这个感觉，有时候自己想建立一个习惯，但是意志力薄弱。比如看书，还没开始，就会设想出一大堆意外状况，去打消自己做这个事的动力，最后很大程度就是这个习惯不了了之…如何解决该问题？谈谈我自己的经验，我不是个喜欢看书的人，但是我非常仰慕博学多才的人儿，所以我给自己设立了目标：无论刮风下雨，要坚持每天看书，哪怕是5分钟，主要是要培养自己的学习习惯。就是这5分钟，产生了极大的变化。原因：
有一颗做老师的心_刘老师lmz·2023-11-03 00:55

机器学习初步_吴恩达_学习笔记

还有神经网络、支持向量机、无监督学习等模块还没有写，有空了再写1.初始机器学习机器学习的定义最常见的两类机器学习算法有监督学习：我们教会计算机做某件事情无监督学习：我们让计算机自己学习其他类型算法：强化学习
帅小帅家的小吴昊·2023-11-02 23:41

深度学习和强化学习（七）DDPG和基于模型的RL

确定性策略是和随机策略相对而言的，对于某一些动作集合来说，它可能是连续值，或者非常高维的离散值，这样动作的空间维度极大。如果我们使用随机策略，即像DQN一样研究它所有的可能动作的概率，并计算各个可能的动作的价值的话，那需要的样本量是非常大才可行的。于是有人就想出使用确定性策略来简化这个问题。作为随机策略，在相同的策略，在同一个状态处，采用的动作是基于一个概率分布的，即是不确定的。而确定性策略则决定
循梦渡·2023-11-02 23:51

走进人工智能|强化学习 AI发展的未来引擎

前言：强化学习是一种通过智能体与环境交互，通过尝试最大化累计奖励来学习最优行为策略的机器学习方法。文章目录序言背景AI发展的未来引擎技术支持应用领域总结本篇带你走进强化学习！一起来学习了解吧！！！
万物皆可der·2023-11-02 22:46

《我们内心的冲突》——心灵的自我救赎

作者围绕“亲近他人”、“抗拒他人”和“疏远他人”这三种基本态度，由浅入深，分析了人的心理症的基本
帅狗_1c8b·2023-11-02 22:52

Calibre拾遗：FDI （Foreign Database Interface）系统简介

Calibre是强大的GDS处理工具，包括查看，验证，分析等操作，操作由浅入深，除过手动编辑GDS的不是很灵活外，其他各种命令和操作策略，都是远（遥）远（遥）走（领）在（先）GDS操作的技术前沿，通常都是各个数字版图
艾思芯片设计·2023-11-02 20:12

【排序算法】 计数排序(非比较排序)详解！了解哈希思想！

本文会对计数排序进行由浅入深的探
屿小夏.·2023-11-02 17:13

AI：48-基于卷积神经网络的气象图像识别

本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长
一见已难忘·2023-11-02 16:55

AI：50-基于深度学习的柑橘类水果分类

本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长
一见已难忘·2023-11-02 16:55

现成调包>底层编写>算法改进——我对k-means由浅入深的理解

前言最近研究中要用到聚类。K-means是第一个去研究的算法，觉得这个简单的算法也很有意思，这期推送把它的来龙去脉记录下，顺便分享！原理与数据k-means的原理，相对简单，总结起来就一句话：依据“组内距离最大，组间距离最小”原则把点划分为k类。不赘述，原理可参考：《机器学习》周志华《机器学习实战》网络博客、百度因为研究数据不公开，本期数据采用随机构造数据，如下代码：##【代码1】随机产生点##i
交通科研Lab·2023-11-02 15:30

学习人工智能需要掌握哪些基础知识，需要具备哪些数学和编程技能？

机器学习基础：了解机器学习算法的基本原理和分类，如监督学习、非监督学习和强化学习等。深度学习基础：了解神经网络的基本结构和工作原理，了解卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等深度学习模型。学习人工
程序媛珂珂·2023-11-02 15:41
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