强化学习由浅入深第29页

中国大学出品的人工智能精品之作视频课程

01-复杂系统02-大数据与机器学习03-人工智能的三个阶段04-高等数学—元素和极限05-复杂网络经济学应用06-机器学习与监督算法07-阿尔法狗与强化学习算法08-高等数学—两个重要的极限定理09-

陈南云·2023-10-24 23:01

Q-Learning 、Sarsa与 DQN算法

Q-Learning、Sarsa与DQN算法Q-Learning算法Sarsa算法DQN算法Q-Learning算法一、算法思想：QLearning是强化学习算法中value-based的算法，Q即为Q

何处微尘·2023-10-24 20:35

强化学习基础

强化学习基础强化学习的几个基本要素贝尔曼方程序列决策问题①动态规划法（DP）：②蒙特卡罗法（MC）：③时间差分法（TD）强化学习的几个基本要素1）sts_tst：ttt时刻环境的状态2）ata_tat：

何处微尘·2023-10-24 20:34

如何让孩子爱上学习~2

用适合孩子自己的学习方法，可以进入较好的学习状态，得到成功的学习经验，进而强化学习信心，形成一个正循环，让孩子的学习收获事半功倍的效果。

沈颖ying·2023-10-24 19:03

强化学习代码实战（1）

强化学习：智能决策，解决智能体对这个世界做什么的问题。

笑傲江湖2023·2023-10-24 13:18

强化学习代码实战---多臂赌博机---AttributeError: ‘EntryPoints‘ object has no attribute ‘get‘

1.问题配置window10，python3.7，tensorflow1.14.0，运行第一节多臂赌博机代码时遇到AttributeError:‘EntryPoints‘objecthasnoattribute‘get‘。2.解决执行以下代码：pipinstallfrozenlist==1.3.1geopy==2.2.0humanize==4.3.0idna==3.3importlib-metad

笑傲江湖2023·2023-10-24 13:18

强化学习代码实战(2) --- 多臂赌博机

目录前言1.Python基础2.Numpy基础3.多臂赌博机参考文献前言本文内容来自于南京大学郭宪老师在博文视点学院录制的视频，课程仅9元地址，配套书籍为深入浅出强化学习编程实战郭宪地址。

笑傲江湖2023·2023-10-24 13:41

文献阅读（168）强化学习 & Routerless NoC

文章目录蒙特卡洛树搜索MCTSlayeredprogressiveapproach实现细节InjectionEjection活锁死锁饥饿题目：ADeepReinforcementLearningFrameworkforArchitecturalExploration:ARouterlessNoCCaseStudy时间：2020会议：HPCA研究机构：南加大/俄勒冈州立大学本篇论文的主要贡献：Rou

tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:37

《陶行知教育名篇》五十九

其教学既由浅入深、循序渐进、又进行发散教育，深入浅出！

明水027贾小敏·2023-10-24 11:35

2019-12-18

3.由浅入深，在教学过程中，教师要设计制作一些图片，分步展示，逐步指导。4.要教会学生读图的步骤：首先看清1.要让学生明确学习目的，然后逐

c86edb0e78e3·2023-10-24 08:31

【带头学C++】----- C++基础知识到中级----自我总结目录（快点来个人一起学习啊）

本篇栏目主要是复习C++的一些基础知识，由浅入深的系统学习一遍。尽管大致的基础我已经学了一遍，这里作为复习的知识总结，主要是把我之前记录的笔记和代码汇总一下。

程序小白Erike.·2023-10-24 08:48

Imitation Learning（模仿学习）

模仿学习常应用于强化学习领域，以加速模型的学习过程。模仿学习的原理可以分为以下几个步骤：1.收集数据：首先，需要收集专家在执行任务时的行为数据，例如轨迹、动作等。这些数据可以来自于实

ninetyfour·2023-10-24 07:18

强化学习 | Python强化学习

强化学习在近年来取得了巨大的突破，使机器能够在不断的试错中自动学习并做出决策。本文将介绍强化学习的基本概念、原理和应用，同时提供详细的公式解释和Python代码示例。强化学习是什么？

算法如诗·2023-10-24 06:56

1024程序员狂欢节有好礼 | 前沿技术、人工智能、集成电路科学与芯片技术、新一代信息与通信技术、网络空间安全技术

程序员狂欢节有好礼点击直达福利前言一、IT技术ITTechnology《速学Linux：系统应用从入门到精通》《Python网络爬虫入门到实战》二、人工智能ArtificialIntelligence《强化学习

程序员一修·2023-10-23 17:44

深度增强学习：走向通用人工智能之路

深度增强学习：走向通用人工智能之路本文是系列文章中的第一篇，是对深度增强学习/深度强化学习的基本介绍以及对实现通用人工智能的探讨。现在但凡写人工智能的文章，必提AlphaGo。

isuccess88·2023-10-23 15:37

人工智能（Machine Learning）—— 机器学习

blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384机器学习一、人工智能、机器学习与深度学习人工智能机器学习经典机器学习基于神经网络的机器学习浅层学习深层学习(深度学习)强化学习迁移学习二

lghgqsy·2023-10-23 10:29

conda安装 sklearn_十分钟上手sklearn 安装，获取数据，数据预处理

Clustering)4.数据降维(Dimensionalityreduction)5.常用模型(Modelselection)6.数据预处理(Preprocessing)本文将从sklearn的安装开始讲解，由浅入深

weixin_39616056·2023-10-23 09:24

先Run起来再说

关于学习的合辑之如何自学学校教育的方式是：由浅入深，先理论再实践，多门基础课一起平面推进。这种方式的好处是学得扎实，适合批量培养人。缺点是出活儿慢，没有利用人的内驱力。

戈壁堂·2023-10-23 09:59

《小说面面观》书评

这本书将小说分为：故事、人物、情节、幻想、预言、模式与节奏这七个方向，由浅入深，由易到难的进行讲解和分析。作者以小说大师的切身创作感悟来讲解小说史上的众多名家名作，可谓是慧眼独具，洞见迭出。

王锡·2023-10-23 07:23

细思极恐！AlphaGo又进化了：这两项棋类也被拿下

此前，《自然》杂志报道称，MeepMind为AlphaGo引入了“强化学习”（reinforcementlearning）的AI技术，让AlphaGo具备了超强的自我学习的能力。

d383a9b4083b·2023-10-23 00:49

强化学习问题（六）--- 无法安装gym 0.21.0

1.问题新版gym0.26.2，无法执行以下代码fromgym.envs.toy_textimportdiscrete故将gym0.26.2改成gym0.21.0，但遇到以下错误Preparingmetadata(setup.py)...errorerror:subprocess-exited-with-error×pythonsetup.pyegg_infodidnotrunsuccessful

笑傲江湖2023·2023-10-22 23:51

强化学习问题（env_tracker）(2) ---FutureWarning: Passing (type, 1) or ‘1type‘ as a synonym of type is deprec

1.问题运行基于tensorflow1版本写的基于强化学习的纸牌游戏，遇到以下错误2.解决在电脑里找到位于“\anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\framework

笑傲江湖2023·2023-10-22 23:51

trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学

汀、人工智能·2023-10-22 23:19

强化学习问题（7）--- Python和Pytorch，Tensorflow的版本对应

1.问题之前下载的python3.8，在对应Pytorch和Tensorflow时没太在意版本，在运行一些代码时，提示Pytorch和Tensorflow版本过高，直接降下来，有时候又和Python3.8不兼容，所以又在虚拟环境搞一个Pyhon3.7，下载一些低版本的Pytorch和Tensorflow。代码环境要求如下：2.解决2.1Pytorch版本对应1.Python安装torch（含tor

笑傲江湖2023·2023-10-22 23:12

anaconda下创建一个强化学习运行环境（包括tensorflow，pytorch和gym）

创建环境anaconda-create-输入自定义环境名称和需要的python版本。（建议预先考虑好需要的tensorflow，pytorch和gym与python版本对应号，不要出现版本冲突）tensorflow进入anacondaprompt，以rl作为环境名称演示。activaterl（rl是环境名称）如果需要查询对应环境下的python版本号，输入python-V然后安装tensorflo

Auroraxx·2023-10-22 23:12

从生物看生活——麦子支教队支教日记（七）

2018年8月4日，是中国石油大学（华东）麦子支教队抵达山西吕梁固贤乡寄宿制小学开展支教工作的第四天，，经过几天的接触，队员们已经和孩子们颇为熟悉，简单的收拾整理后便开始上课，今天由张欢欢带来的生物课由浅入深

WILDSUN·2023-10-22 22:58

【海长江说时间管理】胡玛 -《如何看书》

要学会针对自己目前需要解决的问题来选书）2)找书（想要解决什么方面的问题就要选看什么主题的书，推荐各位的是买书软件当当）3)读书（纸质书、电子书，在这里我们更多建议的是前者）4)整理读书笔记（“幕布”整理读书笔记软件，做一些思维导图强化学习内容

海有时间_胡玛·2023-10-22 16:14

python实现爬虫探探_爬虫，爬到一切你想要的，干货总结！

本系列将由浅入深给大家介绍网络爬虫，一步一步教大家学会怎么分析请求，抓取数据，真正意义上爬取一切你想要的！本章介绍：爬虫简介以及如何分析网络请求一、什么是爬虫？能做什么？

程序员霖霖·2023-10-22 10:40

《好的故事》教学反思

我的教学思路是尽可能地采取由浅入深层层深入的方式，在再三品读文本的基础上慢慢引出先生的精神，让学生能够透过文本看到文字背后的先生。

聪等花开·2023-10-22 10:16

机器学习

分为监督学习，无监督学习和强化学习。应用：决策树，朴素贝叶斯分类，最小二乘线性回归，主成分分析等

Strawstars·2023-10-22 04:36

今日思考（2） — 训练机器学习模型用GPU还是NUP更有优势（基于文心一言的回答）

前言深度学习用GPU，强化学习用NPU。1.训练深度学习模型，强化学习模型用NPU还是GPU更有优势在训练深度学习模型时，GPU相比NPU有优势。

笑傲江湖2023·2023-10-22 04:24

《传播学原来很有趣》：你是否不小心成为了媒介依赖者？

清华大学出版社的《传播学原来很有趣》让16位传播学专业大师穿过历史的洪流，来到21世纪，由浅入深地为现代的学生上传播学的入门课。

E7even·2023-10-22 00:20

【TensorFlow1.X】系列学习笔记【基础一】

大量经典论文的算法均采用TF1.x实现,为了阅读方便,同时加深对实现细节的理解,需要TF1.x的知识文章目录【TensorFlow1.X】系列学习笔记【基础一】前言线性回归非线性回归逻辑回归总结前言本篇博主将用最简洁的代码由浅入深实现几个小案例

牙牙要健康·2023-10-21 21:39

深度强化学习第 5 章 SARSA 算法

上一章介绍了Q学习的表格形式和神经网络形式（即DQN）。TD算法是一大类算法的总称。上一章用的Q学习是一种TD算法，Q学习的目的是学习最优动作价值函数Q⋆Q_⋆Q⋆本章介绍SARSA，它也是一种TD算法，SARSA的目的是学习动作价值函数Qπ(s,a)Q_π(s,a)Qπ(s,a)。5.1表格形式的SARSA5.1.1推导表格形式的SARSA学习算法5.2神经网络形式的SARSA5.3多步TD目标

Chen_Chance·2023-10-21 16:42

论文分享 --＞强化学习--＞Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

本次要总结分享的是DeepMind出品的强化学习经典DQN原始论文，论文链接DQNPaper，DeepMind使用该DQN方法，在某些电玩游戏上，机器表现超越人类。

村头陶员外·2023-10-21 16:07

读书笔记--＞强化学习--＞强化学习一些基本概念介绍

因为工作中涉及到强化学习知识，故开始利用闲暇时间学习，主要参考的书籍是RichardS.Sutton和AndrewG.Barto编写的ReinforcementLearning（第二版）。

村头陶员外·2023-10-21 16:37

读书笔记 -- ＞强化学习 -- ＞ The Bellman Equation

本文将总结强化学习中的一个重要基础知识，BellmanEquation。

村头陶员外·2023-10-21 16:37

强化学习基础篇（三十四）基于模拟的搜索算法

强化学习基础篇（三十四）基于模拟的搜索算法上一篇Dyna算法是基于真实经验数据和模拟经验数据来解决马尔科夫决策过程的问题。本篇将结合前向搜索和采样法，构建更加高效的搜索规划算法，即基于模拟的搜索算法。

Jabes·2023-10-21 10:21

深度 | David Silver全面解读深度强化学习：从基础概念到AlphaGo

2017-03-25机器之心原创作者：DukeLee参与：马亚雄、吴攀、吴沁桐、AracWu强化学习在与之相关的研究者中变得越来越流行，尤其是在DeepMind被Google收购以及DeepMind团队在之后的

舍得叔叔·2023-10-21 05:47

高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践

★深度学习；模式识别；图像处理；人工智能建模；人工智能；深度学习算法；强化学习；神经网络；卷积神经网络；人工神经网络；VIBE算法；控制系统仿真；机器学习；高性能计算；数据挖掘；超算；ACL；算力；计算机视觉

高性能服务器·2023-10-21 04:05

方法试用：基于强化学习提高EEG分类准确率的特征选择方法（完整代码）

2023/4/19-4/21脑机接口学习内容一览：这一篇文章主要建立在前文脑机接口随机森林判断睡眠类型与EEG前沿方法探索的基础上，尝试运用强化学习的方法来提高识别睡眠阶段的准确率，对前段时间强化学习的学习成果做一个总结

槿花Hibiscus·2023-10-21 02:45

ML-Agents与自己的强化学习算法通讯——PPO篇

在上一篇文章ML-Agents与python的LowLevelAPI通信中，我简要介绍了Python与Unity端的ML-Agents插件的通讯代码，如何正确运行一个能够进行强化学习训练的Unity环境

微笑小星·2023-10-21 01:06

ML-Agents与python的Low Level API通信

本文基于我前面的文章Unity强化学习之ML-Agents的使用参考Github链接：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents参考文档：https:

微笑小星·2023-10-21 01:06

深度强化学习第 4 章 DQN 与 Q 学习

4.1DQN最优动作价值函数的用途假如我们知道Q⋆Q_⋆Q⋆，我们就能用它做控制。我们希望知道Q⋆Q_⋆Q⋆，因为它就像是先知一般，可以预见未来，在t时刻就预见t到n时刻之间的累计奖励的期望。假如我们有Q⋆Q_⋆Q⋆这位先知，我们就遵照先知的指导，最大化未来的累计奖励。然而在实践中我们不知道Q⋆Q_⋆Q⋆的函数表达式。是否有可能近似出Q⋆Q_⋆Q⋆这位先知呢？对于超级玛丽这样的游戏，学出来一个“先

Chen_Chance·2023-10-20 22:52

论文阅读-多目标强化学习-envelope MOQ-learning

introduction一种多目标强化学习算法，来自2019Nips《AGeneralizedAlgorithmforMulti-ObjectiveReinforcementLearningandPolicyAdaptation

龙超越·2023-10-20 21:49

基于深度学习的视频预测研究综述

当前，深度学习研究者的研究兴趣逐渐从监督学习转移到强化学习、半监督学习以及

weixin_33974433·2023-10-20 15:56

PERSONALIZED SOUPS: PERSONALIZED LARGE LANGUAGE MODEL ALIGNMENT VIA POST-HOC PARAMETER MERGING

个性化汤：基于POST-HOC参数合并的个性化大语言模型对齐摘要1引言2相关工作3从个性化的人类反馈中强化学习4实验5结论摘要虽然从人类反馈中强化学习（RLHF）将大型语言模型（LLM）与一般的

UnknownBody·2023-10-20 15:41

Pytorch训练深度强化学习时CPU内存占用一直在快速增加

最近在用MATD3算法解决多机器人任务，但是在训练过程中，CPU内存一直在增加（注意，不是GPU显存）。我很头疼，以为是算法代码出了问题，导致了内存泄漏，折腾了1天也没解决。后来用memory_profiler对代码分析，才发现是这个函数占用的内存一直在增加：defstore_transition()说白了，就是经验池的存储函数，也就是因为一直往经验池里加数据导致内存增加。那为啥以前我没感觉到内存

Coder_Jh·2023-10-20 12:25

【赠书活动】1024程序员狂欢节充能书单！

速学Linux：系统应用从入门到精通Python网络爬虫入门到实战强化学习：前沿算法与应用深度学习：数学基础、算法模型与

米码收割机·2023-10-20 10:56

考霸课堂教研组老师赵咏生|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·2023-10-20 10:44

推荐频道

强化学习由浅入深