强化学习由浅入深第31页

Linux该如何学习，给你支招

一、如何去学习学习大多类似庖丁解牛，对事物的认识一般都是由浅入深、由表及里的过程，循序才能渐进。学习Linux同样要有一定的顺序和方法，当然这也是你学习本教程的意义。

向阳逐梦·2023-10-15 21:18

奖励函数是平稳的是什么意思

在强化学习中，"奖励函数是平稳的"通常指的是奖励信号（rewardsignal）在不同时间步骤或状态下是稳定的，即其统计性质在整个学习过程中不发生明显的变化。

Chen_Chance·2023-10-15 20:51

DRL--算法合集

文章目录一、注意点（难点）二、算法的比较和区别二、算法解析注释1.改进的贪婪算法2.DynaQ算法3.DQN中的延迟更新next_model4.对期望的蒙特卡洛近似5、强化学习中确定性策略和随机策略的区别

还有你Y·2023-10-15 16:27

强化学习案例复现（1）--- MountainCar基于Q-learning

1搭建环境1.1gym自带importgym#Createenvironmentenv=gym.make("MountainCar-v0")eposides=10foreqinrange(eposides):obs=env.reset()done=Falserewards=0whilenotdone:action=env.action_space.sample()obs,reward,done,a

笑傲江湖2023·2023-10-15 15:36

深度强化学习第 1 章机器学习基础

1.1线性模型线性模型（linearmodels）是一类最简单的有监督机器学习模型，常被用于简单的机器学习任务。可以将线性模型视为单层的神经网络。本节讨论线性回归、逻辑斯蒂回归（logisticregression）、softmax分类器等三种模型。1.1.1线性回归1.1.2逻辑斯蒂回归sigmoid是个激活函数（activationfunction）交叉熵（crossentropy），它常被用

Chen_Chance·2023-10-15 15:58

【伤寒强化学习训练】打卡第九十天一期90天

9.10.2-阳明病证候(续)阳明病寒证(二)【9.17】阳明病，不能食，攻其热必哕。所以然者，其人本虚，胃中冷故也。阳明病吃不下饭，是中寒的阳明病，是不适合用很冷的下药，三个承气汤当然是不适合的；攻了热就一定会哕（打嗝的声音），是因为脾胃太冷了，人虚了；其实“胃中”也不是胃里头，因为张仲景的胃中是整个消化道都算到了，肠子也算；如果肚子冷上加冷，的确会有嗝气跟打嗝的现象；吃不下饭，就知道能量在阳明

A卐炏澬焚·2023-10-15 14:13

读《百年孤独》/唯有一直同孤独相伴

孤独可以是由浅入深的渗透，也可以是直面的强势的震撼心灵的冲击，当孤独浸染整个故事时，我才被迫的将自己拉出这个故事。最开始，我确实是被书中复杂的人物关系和长长的名字给为难了，但布恩

幻梦凉笙·2023-10-15 11:53

强化学习问题（五）--- ImportError: sys.meta_path is None, Python is likely shutting down

1.问题分析笔者的错误发生在以下代码importgymenv=gym.make('GridWorld-v0')env.reset()env.render()这个错误通常表明Python解释器在尝试导入模块时已经处于关闭过程中。2.解决通常在上述代码第五行加入env.close()即可解决。但可能会出现秒闪，所以导入time模块改成以下代码importgymimporttimeenv=gym.mak

笑傲江湖2023·2023-10-15 09:18

强化学习问题（三）--- Python Gym ImportError cannot import name ‘rendering‘ from ‘gym.envs.classic_control‘

1.问题分析意思是缺rendering文件，这个问题主要是由于Gym版本的变化，在某个版本中删除了classic_control包中的rendering文件，所以需要手动把这个文件给加上。地址2.解决在上述地址直接下载rendering.py，然后复制到你电脑中gym->envs->classic_control中即可。最后在classic_control中的init.py文件中，增加如下一行代码

笑傲江湖2023·2023-10-15 09:48

强化学习问题（四）--- NameError: name ‘glPushMatrix‘ is not defined

1.问题分析pyglet版本过高，在上篇博文提到过，博主最初下载版本是pyglet-2.0.0，出现该问题后，将版本降至pyglet-1.5.27。2.解决在该地址下载pyglet-1.5.27.zip，下载在D:\anaconda3\Lib\site-packages\gym目录（选择自己的目录），下载成功后用以下命令安装。pipinstallD:\anaconda3\Lib\site-pack

笑傲江湖2023·2023-10-15 09:12

深度学习的一些概念分享

深度学习有哪些神经网络一般来说，训练深度学习网络的方式主要有四种：监督学习（supervisedlearning）无监督学习（unsupervisedlearning）半监督学习（semi-supervisedlearning）强化学习

IT_xiao小巫·2023-10-15 04:43

从术语到Spark，10篇必读大数据学习资源

本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源，由浅入深，比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议”等有趣的话题。

大数据的时代·2023-10-14 23:13

2018-11-22-AutoML

image.pngAutoML搜索空间过大的问题，3个解决方法：基础搜索方法——慢基于采样的方法——无法获取导数信息，只有函数值image.png2.1.基于强化学习image.pngimage.pngimage.png

HollyMeng·2023-10-14 22:27

01.ChatGPT原理剖析

目录ChatGPT初体验对ChatGPT的误解ChatGPT的本质模型的训练ChatGPT的关键技术监督学习预训练（Pre-train）GPT系列的历史预训练的好处强化学习ChatGPT带来的研究问题部分截图来自原课程视频

oldmao_2000·2023-10-14 22:15

强化学习(Reinforcement Learning)与策略梯度(Policy Gradient)

1强化学习的基本框架 强化学习(ReinforcementLearning,RL)主要由智能体(Agent/Actor)、环境(Environment)、状态(State)、动作(Action)、奖励

花飞雨追·2023-10-14 11:19

NeuroImage | 右侧颞上回在语义规则学习中的作用：来自强化学习模型的证据

在现实生活中，许多规则的获取通常需要使用语言作为桥梁，特别是语义在信息传递中起着至关重要的作用。另外，个体使用的语言往往具有明显的奖励和惩罚元素，如赞扬和批评。一种常见的规则是寻求更多的赞扬，同时避免批评。以往的研究使用概率反转学习任务来检查抽象规则的学习。这个任务的结构涉及两个行为选择的奖励分配：当一个行为是高奖励，则另一个必然是高惩罚，反之亦然，并且在一段时间后规则将会发生偶然性的反转。这些研

茗创科技·2023-10-14 11:32

深度强化学习DRL训练指南和现存问题（D3QN（Dueling Double DQN））

目录参数iterationepisodeepochBatch_SizeExperimenceReplayBuffer经验回放缓存Rewarddiscountfactor或gamma折扣因子Agent神经网络batchnormalization批归一化dropout随机失活lr(learningrate)学习率/步长weightdecay权重衰减离散动作探索策略（以epslion-Greedy为例）

参宿7·2023-10-14 09:32

深度强化学习中的episode、epoch、batch-size、iteration

深度强化学习中的episode、epoch、batch-size、iterationbatch_sizeiterationepochepisodebatch_size即批大小，如果把全部数据放入内存后再加载到显存中

L0_L0·2023-10-14 09:55

真·Redis缓存优化—97%的优化率你见过嘛？ | 京东云技术团队

本文通过一封618前的R2M(公司内部缓存组件，可以认为等同于Redis)告警，由浅入深的分析了该告警的直接原因与根本原因，并根据原因提出相应的解决方法，希望能够给大家在排查类似问题时提供相应的思路。

京东云技术团队·2023-10-14 07:52

车辆调度算法

参考资料有什么车辆调度算法的最新研究，比如用强化学习的方法？

kgduu·2023-10-14 04:13

【ROS】ros-noetic和anaconda联合使用【实操】

anaconda联合使用【实操】1.requirement2.新建ros包中的python脚本3.SAC算法Reference在介绍完基本的联合使用方式后（参考这篇博客），笔者希望使用ros能完成gym环境中强化学习算法的训练

木心·2023-10-14 03:20

概率论入门之《统计机器学习导论》阅读笔记（第一，二章）

第一章统计机器学习第一章主要介绍了机器学习的分类：监督学习，非监督学习，强化学习。然后介绍了监督学习的三大主要任务：回归，分类，排序，以及非监督学习的聚类。

生而为弟·2023-10-14 02:34

每日推荐一首好歌——Ngẫu Hứng

这是一首电音歌曲，来自越南天才创作人，被英雄联盟知名主播pdd改成了pdd洪荒之力，但是节奏很美这首歌像一条缩短的人生路，由浅入深，由缓到急，整体给人一种舒适的感觉。

桐真·2023-10-14 00:49

强化学习入门——以Q-Learning为实例

文章目录1.简介1.1机器学习分类1.2强化学习特点1.3组成部分2.学习过程2.1马尔科夫决策过程2.2强化学习算法归类2.2.1分类方法一2.2.2分类方法二2.3EE（Explore&Exploit

Zichel77·2023-10-13 23:49

机器学习-53-RL-05-Q-Learning for Continuous Actions(强化学习-Q学习处理连续动作的四个方法)

文章目录Q-LearningforContinuousActionsSolution1&Solution2Solution3:Designanetwork机器手臂例子Solution4:Don'tuseQ-learningQ-LearningforContinuousActions继续讲一下Q-learning，其实跟policygradientbased方法比起来，Q-learning是比较稳的

迷雾总会解·2023-10-13 23:46

如何简单理解Q-learning强化学习算法

强化学习（ReinforcementLearning），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。

飞机火车巴雷特·2023-10-13 23:15

机器学习算法概述

目录机器学习概述01监督学习02无监督学习：03半监督学习04强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类

uuddoop·2023-10-13 22:49

记录ubuntu20.04安装Anaconda+gym的辛酸历程

不过，不管如何变，gym作为强化学习的代理库的总的设计思想没有变化，变的都是接口的细节。那么这次更新就是记录一下新的安装方式，下面两种都可以，选择其一即可。

ying_1026·2023-10-13 20:36

Apache Atlas精讲：由浅入深，从概念，原理，使用，到自定义数据模型，生成血缘关系，带你玩转Atlas

小螺旋丸·2023-10-13 18:15

产品经理视角 | API接口知识小结

本文站在产品经理角度由浅入深讲述接口相关知识，如果不想被视为技术大佬眼中什么都不懂的需求搬运工，清楚接口的相关知识是很

爱吃猫的菜菜·2023-10-13 18:36

Ios Xcode 配置多种scheme完美使用

调试的时候自己自定义的scheme变量值都是nil，即使配置好也那样，主要场景就是工程内的其他工程，所以你的配置其实是要应用到所有子工程下的，是不是瞬间压力山大，，，，，本文最后就讲讲结合pod后轻松解决的办法，开头还是由浅入深

假装你是大灰狼·2023-10-13 11:25

数组猎杀时刻——数组详解

由浅入深的学习数组知识图文解释数组冒泡排序：图文冒泡排序目录前言：1、一维数组1、1什么是数组1、2数组的创建1、3数组的访问2、二维数组2、1二维数组的声明2、2二维数组的初始化2、3数组的访问3、数组与指针

lovewold少个r·2023-10-13 08:02

分支语句零到一

那么希望通过这篇文章能浅显易懂，由浅入深的剖析一下分支选择结构的语法规则和用法。一、分支选择结构概念：根据

lovewold少个r·2023-10-13 08:31

机器学习-概述与贝叶斯算法

机器学习分类：监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习。希腊字母发音：先从导包学起，再考虑自己写个包出来。有监督学

小蒋的技术栈记录·2023-10-13 06:06

Text-to-SQL小白入门（八）RLAIF论文：AI代替人类反馈的强化学习

学习RLAIF论文前，可以先学习一下基于人类反馈的强化学习RLHF，相关的微调方法（比如强化学习系列RLHF、RRHF、RLTF、RRTF）的论文、数据集、代码等汇总都可以参考GitHub项目：GitHub-eosphoros-ai

junewgl·2023-10-12 22:44

泛函分析（二）巴纳赫（Banach）不动点，贝尔曼方程（Bellman equation）在强化学习的应用

前言强化学习的目的是寻找最优策略。其中涉及两个核心概念最优状态值和最优策略，以及贝尔曼最优公式。

笑傲江湖2023·2023-10-12 21:37

通用人工智能之争（深度学习，大模型，Chatgpt，强化学习，具身智能，）

目录前言1.通用人工智能1.1生物学分析1.2具身智能1.2.1当前的人工智能的局限1.2.2具身智能实现的基础1.2.3强化学习（决策大模型）2.结论往期文章参考文献前言目前的人工智能实质上只是强人工智能

笑傲江湖2023·2023-10-12 21:00

深度强化学习——机械臂

趁暑假有空，在实验室机械臂上复现OpenAIFetch中的一项任务：FetchPickAndPlace-v0根据原论文的提示，在原DDPG算法的基础上引入HER机制，解决了在探索环境（step>40）中奖励稀疏，难以收敛的问题，但是原任务默认是以初始几步抓中小方块为开始在此基础上引入先验经验，即将任务完整：先抓随机小方块，再到随机终点处因此，结合DDPG+HER+模仿学习（行为克隆，BC）成功在x

Cedric.·2023-10-12 21:18

深入理解强化学习——标准强化学习和深度强化学习

分类目录：《深入理解强化学习》总目录强化学习的历史早期的强化学习，我们称其为标准强化学习。

von Neumann·2023-10-12 21:01

PRINCE2 项目雷达图知识点由浅入深

了解过PRINCE2的朋友一定清楚，其关注点不在于项目管理知识（PMP关注在知识）而在于方法论，理解和认识。用布鲁姆分类金字塔模型来衡量PRINCE2，PRINCE2不强调记忆，而更侧重理解，在理解的基础上，更关注应用、分析。通过小组互动，在应用和分析的讨论过程中，会识别到理解的误区或是深度，不断加深理解。下面用金字塔模型将项目雷达图技术做落地实践。No.1知识记忆项目雷达图按照项目独特性、不确定

Dan独记忆·2023-10-12 14:02

微前端接入Sentry的不完美但已尽力的实践总结

前言这是一篇由浅入深地讲述如何对用qiankun实现的微前端项目接入Sentry的文章。在这篇文章中，我会列举描述两个接入方案，然后再细致地分析方案中涉及到的原理。

徐小夕@趣谈前端·2023-10-12 09:15

动手学强化学习第2章多臂老虎机

2.1简介多臂老虎机问题可以被看作简化版的强化学习问题。但是其只有动作和奖励没有状态信息，算是简化版的强化学习问题。

Chen_Chance·2023-10-12 09:07

sarsa算法和qlearning算法有什么不同

理论介绍SARSA（State-Action-Reward-State-Action）算法和Q-learning（Quality-learning）算法都是强化学习中的常见算法，用于训练智能代理在环境中学习并制定最佳策略

Chen_Chance·2023-10-12 09:05

为什么从 MVC 到 DDD，架构的本质是什么？

今天要分享的是MVC和DDD的架构本质，通过由浅入深的介绍讲解和视频带着手把手操作创建工程架构。让无论是学习MVC的小白码农还是希望了解更多关于DDD内容的老白码农，都可以学习到一点自己需要的内容。

IT枫斗者·2023-10-12 06:35

【算法基础】深搜

推广到稍微复杂的问题：机器人走方格递推：递归：逐步生成结果之非数值形我们先来看一道题：合法括号引出DFS数独游戏解题思路：部分和解题思路：是否需要回溯我对于“剪枝”的理解总结引语：本篇文章从迭代，递归，再到深搜，由浅入深结合例题介绍

为梦而生~·2023-10-11 21:50

基于Value的强化学习算法

在文章强化学习与马尔可夫决策中，介绍了使用马尔可夫决策模型对强化学习的过程进行建模，本篇文章将介绍基于这一模型而引出的一些强化学习的经典算法。

bdqfork·2023-10-11 20:20

typora 公式对齐_让 Markdown 写作更简单 Typora 完全使用指南

我想在这篇文章中由浅入深地介绍Typora的功能亮点。无论你从未用过Typora，还是已经体验了很久，我相信你都能在这篇文章

weixin_39601657·2023-10-11 17:50

python语言编程入门-Python编程从入门到精通 PDF 下载

编程大乐趣·2023-10-11 17:19

116由浅入深学网络--局域网与交换机

局域网拓扑设计在对网络的协议簇有个大概的认识之后，我们就来接触一些实际一点的东西，无论是在部署小型的局域网，还是中型企业网络，亦或者是大型的企业网络，甚至是广域网，我们都不是上来就做，必定会对网络的连接规划会有一定的设计，胡乱的连接与设置很容易网络的性能低，更甚者产生网络风暴，导致无法上网。还记得我们在上文提到过的拓扑图吗？拓扑图能够以一种很清晰明了，很直观的方式让我们理清楚网络的结构，这样的方式

Jachin111·2023-10-11 16:50

quartz简单入门

quartz，它到底是个什么东西，我们为什么要学它；看一下官方的解释：再来看一些比较通俗一点的解释：说的比较通俗一点，quartz就是一个定时器，用来完成复杂一点的定时任务的，它的使用也是非常的简单，下边我们将由浅入深的介绍

程序圜·2023-10-11 15:52

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