强化学习由浅入深

什么是IPA，和RPA有啥区别和联系？

它涵盖了多种技术和方法，包括：机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（ComputerVision）、强化学习（ReinforcementLearning
夕田知·2023-11-02 14:54

向量嵌入：AutoGPT的幻觉解法？

虽然通过人类反馈的强化学习（RLHF），可以让模型对错误的输出结果进行调整，但在效率和成本上不占优势，况且仅通过RLHF并不能彻底解决问题，由此也限制了模型的实用性。
OneFlow深度学习框架·2023-11-02 11:32

基于值函数逼近的强化学习方法

强化学习的基本方法有：(1)基于动态规划的方法(模型已知)(2)基于蒙特卡罗的方法(模型未知)(3)基于时间差分的方法(模型未知)但是，这些方法有一个基本的前提条件：状态空间和动作空间是离散的，并且且状态空间和动作空间不能太大
北木.·2023-11-02 08:01

书单｜1024程序员狂欢节充能书单！

《强化学习：前沿算
辭七七·2023-11-01 23:59

[PyTorch][chapter 58][强化学习-2-有模型学习]

：在已知模型的环境里面学习,称为有模型学习（model-basedlearning）.此刻,下列参数是已知的：:在状态x下面,执行动作a,转移到状态的概率:在状态x下面,执行动作a,转移到的奖赏有模型强化学习的应用案例棋类游戏
明朝百晓生·2023-11-01 16:44

与父为山—与癌共舞（10）放疗

办理完出院手续那一刹那，为爸爸的康复欣慰，为自己78天来的担当欣慰；为整个过程中看到的辛酸苦辣感叹，为对于病情探知的由浅入深感叹；为自己扛过这78天还依然心向阳光不由心声慰己！27次的放疗过程，每天
巍然0619·2023-11-01 13:41

强化学习简单介绍

文章目录强化学习简单介绍介绍基本术语马尔科夫决策过程贝尔曼方程1.状态值函数（V函数）2.动作值函数（Q函数）3.贝尔曼方程的表达式状态值函数的贝尔曼方程：动作值函数的贝尔曼方程：4.贝尔曼方程的应用策略迭代和值迭代策略迭代值迭代
百年孤独百年·2023-11-01 12:33

【四】gym搭建自己的环境，全网最详细版本，3分钟你就学会了！

【五】gym搭建自己的环境____详细定义自己myenv.py文件【六】gym搭建自己环境升级版设计，动态障碍------强化学习gym搭建自己的环境1.获取了解环境可以通
汀、人工智能·2023-11-01 08:07

r语言循环求和_R语言学习必备书单——由浅入深搞定编程

人邮君根据自身出版情况、读者反馈以及豆瓣评分，整理出一份R语言由浅入深的学习书单，希望对大家有所帮助。1.
weixin_39962199·2023-11-01 08:44

强化学习 DQN 速成

强化学习DQN速成这是对《深度强化学习》王树森张志华中DQN部分的缩写以及部分内容的个人解读书中的DQN是一个相对终极版本的存在，相信体量会比网络上其他资料要大很多基本概念我们通过贪吃蛇来引入几个基本概念符号中文说明
Jarden_·2023-11-01 05:21

GIS 和 AI 怎么发挥最大用途

AIGC（AdaptiveInterpolationandGeneralizationforControl）是一种强化学习算法，用于解决连续动作空间的控制问题。
GIS老戴·2023-11-01 04:20

强化学习篇: Dyna-Q

像之前我们讨论的大量强化学习方法（DQN,DoubleDQN,PriorizedDQN,PolicyGradient,PPO等等）都是基于model-free的，这也是RL学习的主要优势之一，因为大部分情况下
DeepBrainWH·2023-11-01 03:24

AI：42-基于机器学习方法下以沙发为例的家具风格识别技术研究

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·2023-11-01 02:41

硬核干货！动力节点老杜mysql数据库教程，mysql基础视频+数据库实战

适用人群：mysql课程适合于零基础的人群学习，由浅入深，循序渐进。课程概述：杜老师讲述的mysql数据库，视频中详细讲解了MySQL的相关知识，包括MySQL概述，MySQL应用环境，MySQL
牛仔码农@·2023-11-01 00:19

生态系统服务（InVEST模型）的人类活动、重大工程生态成效评估、论文写作等具体应用

以InVEST模型结合实际项目进行由浅入深的实战技术培训，Ai尚研修针对11期InVEST模型实践技术会议参会学者的特点及需求进行分析，融合课程体系，对接工作实际项目及论文写作，解决参会者关注的重点及实际项目过程问题
Mr.靳靳477302280·2023-10-31 21:03

简评李佐老师的《变色龙》

问题设置体现了梯度，但是学生的思维没有体现由浅入深的层级变化。第一个环节，初读文，理情节。教师要求学生速读课文3分钟，当学生去读时，又强调默读，然后又让学生拿笔写一写。
牵手希望在路上·2023-10-31 21:40

c语言循环嵌套结构爱心,C语言循环嵌套结构教学设计探究

该文将针对初学者实际情况，通过教学实例的设计，由浅入深，采用类比、启发等多种教学方法，分析循环嵌套结构程序的设计思路与设计方法，帮助学生掌握C语言循环嵌套结构设计的实质，提高利用循环嵌套结构解决实际问题的能力
可妈聊育儿·2023-10-31 19:00

用DQN强化学习算法玩“合成大西瓜”！

用DQN强化学习算法玩“合成大西瓜”！
BIT可达鸭·2023-10-31 14:13

DQN 强化学习

是什么强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题
努力学习，努力爱你！·2023-10-31 14:13

DQN 强化学习 (Reinforcement Learning)

模块导入和参数设置这次除了Torch自家模块,我们还要导入Gym环境库模块.importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportgym#超参数BATCH_SIZE=32LR=0.01#learningrateEPSILON=0.9#
Sonhhxg_柒·2023-10-31 14:41

基于DQN强化学习的高速路决策控制

基于DQN强化学习的高速路决策控制依赖包gym==0.21.0stable-baselines3==1.6.2highway-env==1.5环境测试highway-env环境介绍：highway-envimportgymimporthighway_env
Colin_Fang·2023-10-31 14:08

DQN强化学习

算是自己写的第一个强化学习环境，目前还有很多纰漏，逐步改进ing。希望能在两周内施工完成。
来旺·2023-10-31 14:06

深度强化学习中的神经网络部分的作用是什么？一般如何选择合适的神经网络呢？

在深度强化学习中，神经网络部分通常用于实现值函数近似或策略近似，以帮助智能体学习如何在一个环境中做出决策以获得最大的累积奖励。
喝凉白开都长肉的大胖子·2023-10-31 13:20

【论文解读】RLAIF基于人工智能反馈的强化学习

一、简要介绍人类反馈强化学习(RLHF)可以有效地将大型语言模型(LLM)与人类偏好对齐，但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。
合合技术团队·2023-10-31 12:14

强化学习中的值函数

一、值函数几乎所有的强化学习算法都涉及到估计值函数——状态（或状态-动作对）的函数，这些函数估计代理处于给定状态（或在给定状态下执行给定动作）的好坏。
渣渣威的仿真秀·2023-10-31 08:51

强化学习中值函数应用示例

一、GridworldGridworld是一个用于教授强化学习概念的简化的电子游戏环境。它具有一个简单的二维网格，智能体可以在其中执行动作并获得奖励。
渣渣威的仿真秀·2023-10-31 08:51

马尔可夫决策过程及典型例子（一）

一、马尔科夫决策过程满足马尔可夫性质的强化学习任务被称为马尔可夫决策过程(MDP,Markovdecisionprocess,)。如果状态和动作空间是有限的，那么它被称为有限马尔可夫决策过程。
渣渣威的仿真秀·2023-10-31 08:20

最优值函数

一、最优状态值函数解决强化学习任务大致上意味着找到一种政策，能够在长期内实现很多奖励。对于有限MDPs，我们可以精确地定义一种最优政策，其定义如下。值函数定义了政策的一种部分排序。
渣渣威的仿真秀·2023-10-31 08:19

连续状态和连续动作的强化学习问题

一、连续状态和连续动作问题的主要难点连续状态和连续动作强化学习问题是指智能体在连续状态空间和连续动作空间中进行决策的问题。
渣渣威的仿真秀·2023-10-31 08:48

AI：41-基于基于深度学习的YOLO模型的玉米病害检测

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·2023-10-31 06:25

【算法练习Day32】 斐波那契数&&爬楼梯&&使用最小花费爬楼梯

同样的我们仍然采用循序渐进的由浅入深式的做题，来帮助我们更好的理解和接触动态规划。首先动态规划算法，可以解决哪些类型的问题呢？主要有买卖股票问题，子序
Sherry的成长之路·2023-10-31 04:39

强化学习系列 - 刘建平Pinard

强化学习（一）模型基础强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)强化学习（三）用动态规划（DP）求解强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解强化学习（五）用时序差分法（TD）求解强化学习（六）时序差分在线控制算法
yuzhounh·2023-10-31 03:45

强化学习--Prioritised Replay DQN

系列文章目录强化学习提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、强化学习是什么？
百度pkq·2023-10-31 03:14

强化学习------DDQN算法

前言DQN算法DQN算法有一个显著的问题，就是DQN估计的Q值往往会偏大。这是由于我们Q值是以下一个s’的Q值的最大值来估算的，但下一个state的Q值也是一个估算值，也依赖它的下一个state的Q值…，这就导致了Q值往往会有偏大的的情况出现。所以出现了对DQN算法的改进算法DoubleDQN(DDQN)算法。一、DDQN算法原理DDQN算法和DQN算法一样，也有一样的两个Q网络结构。在DQN算法
韭菜盖饭·2023-10-31 03:11

【伤寒强化学习训练】打卡第八十一天 一期90天

8.4.2桂枝龙骨牡蛎汤&天雄散&小建中汤桂枝龙骨牡蛎汤桂枝三两芍药三两甘草二两（炙）生姜三两大枣十二枚龙骨三两牡蛎三两右七味，以水七升，煮取三升，去滓，分温三服。一个人的体质上面的阴阳调和的所谓的核心的部分，当然在比较浅表的诠释法；桂枝龙骨牡蛎汤方剂的结构会有意义：龙骨、牡蛎，都比较是镇定神经的药物，桂枝龙牡汤的虚劳是神经型的虚劳；以中医的讲法就是桂枝汤的营卫之间走一圈的时候，龙骨把全身的元气、
A卐炏澬焚·2023-10-31 02:10

DAY30 2018-08-15 开始的结束

facts:练习全文，通读全文，慢慢读每个句子，看看自己哪些发音还不自觉使用以前的发音标准，找出自己掌握的不好的音标，单词，再强化学习。听写了强化练习的材料。
socialization·2023-10-31 00:04

考霸课堂广东教研组老师赵咏生 | 新高考形势下数学解题思路与学习方法

赵老师由浅入深地分析了高考命题转向的变化、新高考下数学题型和内容的转变、数学核心素养与高考备考的探析，让学生及家长对新高考的变化有了更进一步的了解，并对日常的数学学习有了明确的方向。
考霸课堂·2023-10-30 21:16

Large Language Models as Generalizable Policies for Embodied Tasks

我们的方法被称为大型语言模型强化学习策略（LLaRP），它采用预先训练的冻结LL
UnknownBody·2023-10-30 16:14

【伤寒强化学习训练】打卡第十六天 一期90天

11.7.2麻黄升麻汤与干姜芩连人参汤麻黄升麻汤【11.77】伤寒六七日，大下后，寸脉沉而迟，手足厥逆，下部脉不至，咽喉不利，唾脓血，泄利不止者，为难治，人参附子汤主之。不差，复以人参干姜汤与之。人参附子汤方人参二两附子一枚干姜二枚（炮）半夏半升阿胶二两柏叶三两右六味，以水六升，煮取二升，去滓，纳胶烊消。温服一升，日再服。人参干姜汤方人参二两附子一枚干姜三两桂枝二两（去皮）炙草二两（炙）右五味，以
A卐炏澬焚·2023-10-30 15:45

著名老中医李可谈病因一：百病由浅入深

对于病因方面，《灵枢百病始生篇》作了补充，描述了百病由浅入深的层次。说明什么问题？比如寒邪，侵犯人体之后，由表入里，由浅入深，由腑入藏。
悬壶小龙女·2023-10-30 14:04

“心之家”第40场督导：“积极品质训练小团体——独一无二的我”收获与感悟：

2、要有系统思维，系列课程设计先搭框架，再由浅入深的推进，目标：澄清过去，厘清现在。3、设计成长系列：如自我成长线路：发现不一样的我，独一无二的我，我的品质，我的生命故事，二十年后的我。
小渡潘杰_2020网校学员·2023-10-30 13:54

由浅入深C系列八：如何高效使用和处理Json格式的数据

如何高效使用和处理JSON格式的数据问题引入关于CJSON示例代码头文件引用处理数据问题引入最近的项目在用c处理后台的数据时，因为好多外部接口都在使用Json格式作为返回的数据结构和数据描述，如何在c中高效使用和处理Json格式的数据就成为了必须要解决的问题。关于CJSON经常使用Java开发的同学可能觉得这个不是个问题，fastjson对于Json格式的数据处理提供了很好的支持。顺着这个思路往下
招财猫_Martin·2023-10-30 08:19

动态规划设计：最长递增子序列

最长递增子序列（LongestIncreasingSubsequence，简写LIS）是比较经典的一个问题，比较容易想到的是动态规划解法，时间复杂度O(N^2)，我们借这个问题来由浅入深讲解如何写动态规划
labuladong·2023-10-30 07:14

【伤寒强化学习训练】打卡第八十二天 一期90天

桂枝龙骨牡蛎汤&天雄散&小建中汤（续）血痹虚劳篇条文【13.26】【13.26】男子平人，脉虚弱细微者，喜盗汗也。营卫之气里面营气比较虚的人是睡着了容易出一身汗，所以是盗汗，卫气虚的话是自汗；桂枝加附子汤可以补到卫气之虚，临床上治盗汗经方来说桂枝龙骨牡蛎汤，时方的世界有一些特效药，比如说桑叶是治盗汗的特效药，在不妨碍药性的前提下也会用，要加一点也没关系；一个人神经紧张在人醒的时候，两种紧张还会互相
A卐炏澬焚·2023-10-30 07:33

【伤寒强化学习训练】打卡第二十七天 一期90天

桂枝汤证的病机与治则《伤寒论》标准的桂枝汤证，外症：头痛，主要是脉浮缓，恶风寒，出得了汗；从外症来讲，脉浮缓而出得了汗，会有怕风的感觉，病机就是有风气伤到了卫气治则就是治疗的原则，要把一些什么样的东西送到我们的卫气的范围，而且还要卫气里面的风邪打出去，这就是一个我们要做的事情。治疗的原则是这样肺主皮毛，肺跟皮肤跟卫气是有相关的。肺的气主要是来自于命门之火，蒸动肾水之气，从三焦输布到我们胸中，这是卫
A卐炏澬焚·2023-10-30 01:16

有了GPT-4之后，机器人把转笔、盘核桃都学会了

GPT-4和强化学习强强联合，机器人的未来将是什么样子？在学习方面，GPT-4是一个厉害的学生。在消化了大量人类数据后，它掌握了各门知识，甚至在聊天中能给数学家陶哲轩带来启发。
疯狂创作者·2023-10-29 21:31

《文心》读书笔记

《文心》这本书的组织非常巧妙：在内容上，从字句的把握、日记的书写、文章的毛病、素材的积累，到文章的组织和文章的鉴赏，由浅入深；在形式上，前几章的道理主要借老师和“枚叔”之口来表达，到后面，越来越多的道理借孩子们之口来表达
Bunny678·2023-10-29 20:38

深度强化学习用于博弈类游戏-基础测试与说明【1】

深度强化学习用于博弈类游戏-基础【1】1.强化学习方法2.强化学习在LOL中的应⽤2.1环境搭建2.2游戏特征元素提取1)小地图人物位置：2)人物血量等信息3)在整个图像上寻找小兵、防御塔的位置4）自编码器提取
cnjs1994·2023-10-29 17:56

AI：40-基于深度学习的森林火灾识别

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·2023-10-29 16:40

【强化学习】DDPG

DeepDeterministicPolicyGradient算法随机策略与确定性策略DPG与DDPG深度确定性策略梯度算法DDPG概述对比DDQNDDPG网络功能：网络软更新：引入噪声：两个网络的损失函数：DDPG算法流程小结强化学习笔记
最忆是江南.·2023-10-29 16:01
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