强化学习由浅入深第39页

2018-10-10

武汉源码时代的讲师以朴素的语言，采用由浅入深，先易后难的教学方法，进行全程的项目实训，使学员了解并掌握软件开发的整个项目流程，快速

维达达达·2023-09-06 07:50

RLHF不再需要人类，AI 实现标注自循环

从人类反馈中强化学习（RLHF）在使大型语言模型（LLMs）与人类偏好保持一致方面非常有效，但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。

AI 研习所·2023-09-06 06:42

我要写一本书

代表一个人的能力和圈子吧，我/某某公司财务负责高级财务主管/小米小店店长/百家号作者/会计师/，但没有太大竞争力，所以便产生了要写一本书的念头，有自己的代表作，创作内容是关于财务会计方面的常识及专业知识，由浅入深循序渐进让更多的专业和非专业的人士

知情达礼·2023-09-06 04:11

强化学习与马尔可夫决策

在上一篇文章强化学习的基本概念中，用大白话介绍了强化学习的一些基本概念，尤其是强化学习的基本过程。

bdqfork·2023-09-06 00:16

【赠书活动｜第六期《强化学习：原理与Python实战》】

强化学习利用奖励信号训练智能体。有些任务并没有自带能给出奖励信号的环境，也没有现成的生成奖励信号的方法。为此，可以搭建奖励模型来

鹤冲天Pro·2023-09-05 20:45

计算机视觉：轨迹预测综述

轨迹预测综述轨迹预测的定义轨迹预测的分类基于物理的方法（Physics-based）基于机器学习的方法（ClassicMachineLearning-based）基于深度学习的方法（DeepLearning-based）基于强化学习的方法

cv-player·2023-09-05 16:09

2020-09-19-统计学反思Statistical Rethinking

前言最近专注于贝叶斯方法的学习，发现在强化学习领域有一本入门书籍，统计学反思未来时间会将这本书的学习笔记持续上传至我的博客等地方StatisticalRethinking1.布拉格魔像TheGolemofPrague

Soliva·2023-09-05 11:43

表示学习与深度学习

然而很多知识的理解并不透彻，因此接下来会根据一些并不主流的书籍或材料进行查漏补缺，有些内容之前未能细看或者干脆跳过的诸如概率图模型、强化学习等内容也会一一补上。闲言少叙，说回表示学习与深度学习。

单调不减·2023-09-05 11:43

【AI】机器学习——绪论

三要素SML步骤1.2分类1.2.1参数化/非参数化方法1.2.2按算法分类1.2.3按模型分类概率模型非概率模型逻辑斯蒂回归1.2.4基本分类监督学习分类符号表示形式化特征无监督模型特征符号表示形式化强化学习半监督学习主动学习

AmosTian·2023-09-05 11:00

鱼利明《朗读是最好的语文教学法》。

在朗读的不同阶段，应对学生提出不同要求，由浅入深，由易到难

乖乖女燕·2023-09-05 11:43

AI篇-什么是ChatGPT？

它建立在OpenAI的GPT-3.5大型语言模型之上，并采用了监督学习和强化学习技术进行了微调。ChatGPT是一种聊天机器人，允许用户与基于计算机的代理进行对话。

Mr_wilson_liu·2023-09-05 10:24

一起来学shiny把（5）—反应式

本系列是个长教程，带你由浅入深学习shiny。上一节我们在文章《R语言系列教程—–一起来学shiny吧（4）》中，介绍怎么在shiny中对控件进行输出，今天咱们来介绍一下反应式。

天桥下的卖艺者·2023-09-05 10:24

服务运营 | MS文章精读：基于强化学习和可穿戴设备的帕金森治疗方案

本文通过患者的可穿戴传感器收集数据，提出了一个基于强化学习的帕金森药物治疗方案。这是第一篇关于可穿戴治疗设备在慢性疾病管理中的应用研究。原文于2023年4月发表于ManagementScience。

运筹OR帷幄·2023-09-05 03:21

机器学习的练功心法（一）——机器学习概述

1机器学习概述文章目录1机器学习概述1.1学习方法1.2什么是机器学习1.3监督学习1.4无监督学习1.5强化学习1.6机器学习的开发流程1.1学习方法引入：对于机器学习来说，我们需要有一个大局观，什么是大局观

ArimaMisaki·2023-09-05 01:50

如何有效进行RLHF的数据标注？

编者按：随着大语言模型在自然语言处理领域的广泛应用，如何从人类反馈进行强化学习（RLHF）已成为一个重要的技术挑战。并且RLHF需要大量高质量的人工数据标注，这是一个非常费力的过程。

·2023-09-04 23:10

2万字50张图玩转Flink面试体系

本系列为大数据技术栈面试体系系列，每期将分享一个技术组件的知识全体系，并结合面试的形式由浅入深讲解。本期将介绍大数据实时计算利器Flink面试体系，全文内容已制作成PDF。

大数据兵工厂·2023-09-04 22:46

一起学习PHP中GD库的使用（一）

当然，我们还是由浅入深地学习一些GD库中的常用或好玩的函数。

ZyBlog·2023-09-04 16:05

python强化学习--gym安装与使用

最近开始学习强化学习，第一步肯定是要学会安装和使用pym，原本以为很简单，事实上确实很简单，但是遇到一个小问题，就是安装gym之后，在应用的过程中，游戏界面没有显示出来，了解后才知道是gym版本不对。

wzg2016·2023-09-04 14:49

认识doubbo和rpc

我们按照一个由浅入深顺序来学习，先从使用Dubbo开始，再深入Dubbo的核心原理。

瞬间的醒悟·2023-09-04 14:17

调研笔记01-认知无线网络（Cognitive Radio Ad Hoc Networks）或者车联网（VANETs）下的频谱感知和频谱共享研究

CognitiveRadioAdHocNetworks）或者车联网（VANETs）下的频谱感知和频谱共享研究引言以下是阅读认知无线网络相关书籍的一些笔记：认知无线网络中频谱感知技术的研究_黄博基于深度强化学习的动态频谱分配方法研究

lonyhai·2023-09-04 14:56

Linux系统与设置命令

2系统与设置命令在前面的两个章节中，我们主要介绍了Linux基本知识和虚拟机的安装，从当前章节开始，我们一起学习下Linux的基本命令，在当前章节，我们先简单的学习下一些系统的基本命令，慢慢的由浅入深，

越天高·2023-09-04 13:13

机器学习入门笔记（一）

一、无监督学习、监督学习和强化学习监督学习：在给定的一些数据下，已经告诉你这些数据的特性，并且让你分类，然后给你一个数据让你根据图来推出其他的数据（给定一个坐标系，上面有相应的图像，给你x数据让你预测y

君莫舞丶无念·2023-09-04 11:37

1、Nginx 简介

文章目录1、Nginx简介1.1Nginx概述1.2Nginx作为web服务器1.3正向代理1.4反向代理1.5负载均衡1.6动静分离【尚硅谷】尚硅谷Nginx教程由浅入深志不强者智不达；言不信者行不果

天宇阿·2023-09-04 03:17

2、Nginx 安装

文章目录2、Nginx安装2.1官网下载2.2安装nginx2.2.1第一步2.2.2第二步2.2.3第三步，安装nginx2.2.4第四步，修改防火漆规则【尚硅谷】尚硅谷Nginx教程由浅入深志不强者智不达

天宇阿·2023-09-04 03:17

1.统计学习及监督学习概论

线性代数，概率论，一门基础编程语言（python）统计学习的步骤:有限数据-》假设空间-》学习策略-》实现算法-》选择最优-》预测新数据1.2统计学习的分类基本分类：监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习监督学习

徴徴南风·2023-09-03 23:55

聊聊具身智能怎么实现？

GPT的诞生要归功于NLP技术的快速发展，从2018年到2021年，是第一代大语言模型的“技术爆炸”期，人们逐渐适应了通过海量的无标签数据来训练这些“涌现”智能的大模型，之后OpenAI采用强化学习技术

技术修行者·2023-09-03 21:25

【强化学习】贝尔曼公式 - bellman equation

return作用还是用这个迷宫游戏说。首先明确，不撞墙到终点比撞墙到终点好。路径越短到终点越好。不撞墙到终点比撞墙到终点好。你可以把撞墙这个reward设置成负数，不撞墙设置成0。那么在最终return进行累加的时候，不撞墙的return就会大。路径越短到终点越好。我们计算return的时候还会乘上一个discountrate。介于0~1之间。走了几步这个rate就几次方再乘上reward进行求和

猫毛已经快要掉光的小猫·2023-09-03 16:50

【强化学习】MDP马尔科夫链

基本元素状态集：表示智能体所处所有状态的全部可能性的集合。类似的集合，行为集，回报集决策：规定我在某个状态下，我做出某个action马尔可夫链：学术上来说是无记忆性质。说白了就是我只在乎我目前的状态。比如说我有一个trajectory，他走到了某个状态s1.那我只关心他目前已经到了s1，并且我考虑的也只有s1这个状态，至于他怎么到的s1我不关心。也就是跟到s1的过去无关，所以叫无记忆性质。例子用迷

猫毛已经快要掉光的小猫·2023-09-03 16:48

Gazebo仿真环境下的强化学习实现

Gazebo仿真环境下的强化学习实现主体源码参照《Goal-DrivenAutonomousExplorationThroughDeepReinforcementLearning》文章目录Gazebo仿真环境下的强化学习实现

Moresweet猫甜·2023-09-03 14:17

关于Policy Gradient的理解

PolicyGradient的基础是强化学习理论，同时我也发现，由于强化学习的术语众多，杂乱的符号容易让我迷失方向，所以对我自己而言，很有必要重新确立一套统一的符号使用习惯。

6e845d5ac37b·2023-09-03 13:48

一文读懂强化学习：RL全面解析与Pytorch实战

目录一、引言强化学习的核心组成为什么强化学习重要？

TechLead KrisChang·2023-09-03 12:00

九、CANdelaStudio入门-Negative Responses

本专栏将由浅入深的展开诊断实际开发与测试的数据库编辑，包含大量实际开发过程中的步骤、使用技巧与少量对Autosar标准的解读。

诊断协议那些事儿·2023-09-03 11:26

国产电视剧推荐，拯救剧荒～（转自知乎）

全剧十一个案子波及面由浅入深，慢慢涉及南宋偏安朝廷的统治中枢。在我看来，宋慈虽是法医鼻祖，全剧也以破案为引子。但是《大宋提刑官》的并不以推理探案为重点，其核心反映截然不同为官之道。

贾娜娜子·2023-09-03 11:16

新教育随笔

就学习数学而言，学生一旦学会，享受到教学活动的成功喜悦，便会强化学习动机，从而更喜欢数学。因此，教学设计要促使学生的情感和兴趣始终处于最佳状态，从而保证施教活动的有效性和预见性。

a45b810200c6·2023-09-03 07:25

基础论文学习（6）——BeiT

BERT：Bidiractional(双向)EncoderRepresentationsfromTransformersSSL自监督学习：机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习，Sel

Yuezero_·2023-09-03 01:53

C++多线程并发编程入门（目录）

3由浅入深的亲历多线程的问题，亲自解决多线程的问题。4掌握基本的并发开发方法。5具备解决工作中大部分并发问题的能力。二、教程特点1代码量少，容易自己实际操作。

C++程序员Carea·2023-09-03 00:37

2019-11-29 啥是强化学习

问题来源昨天和同学一起去听了一位老师的强化学习讲座，老师从AlphaGo引起人们对强化学习的关注讲起，一直讲到OpenAIFive在Dota这一非完全信息场景下击败人类顶尖选手。

松山剑客·2023-09-02 22:51

2021版C++教程，C++进阶教程(最全C++教程）

从零开始、由浅入深、层层递进、细致而又详尽地讲解C++这门大型编程语言。可以关注微信公众号“C和C加加”回复“ZXC”即可获取详细教程和PDF版！二、基本语法对象-对象具有状态的行为。对象是类的实例。

张小妍的博客·2023-09-02 21:27

SpringCloud入门实战（十五）分布式事务框架Seata简介

学习建议：2、然后记住每个技术最关键的特性（通常一句话或者几个字），从主线入手，由浅入深学习。❤️《SpringCloud入门实战系列》解锁SpringCloud主流组件入门应用及关键特性。

一只IT攻城狮·2023-09-02 20:49

【计算机组成原理】流水线式指令执行

文章目录前言一、处理器的构成二、数据通路1.流水线工作2.冒险3.流水线寄存器三、FPGA相比于CPU的速度优势总结前言最近在阅读《计算机组成与设计硬件/软件接口（原书第5版）》这本书，它的讲解由浅入深

辣椒油li·2023-09-02 11:20

Pytorch 的基本概念和使用场景介绍

Autograd）3.计算图（ComputationGraph）4.动态计算图（DynamicComputationGraph）5.变量（Variable）二、使用场景1.深度学习（DeepLearning）2.强化学习

智驾·2023-09-02 09:43

TFTLCD液晶屏图标的显示

前言（1）本系列是基于STM32的项目笔记，内容涵盖了STM32各种外设的使用，由浅入深。

爱写博客的橙留香·2023-09-02 08:11

用深度强化学习来玩Chrome小恐龙快跑

目录实机演示代码实现实机演示用深度强化学习来玩Chrome小恐龙快跑代码实现importosimportcv2frompygameimportRLEACCELfrompygame.imageimportloadfrompygame.spriteimportSprite

timberman666·2023-09-02 08:03

【机器学习】机器学习中的最优化算法总结

对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。

风度78·2023-09-02 07:47

10月5日强化学习第四天

麻附辛、麻附甘、朱鸟汤的用法麻黄附子细辛汤临床使用：扁桃腺立刻开始刺痛，脉沉，感冒什么症状都没有，他就是尿不出来。而这个尿不出来，并不会让你很清楚地觉得小便淋涩。那麻附辛它通鼻涕、通尿，咳嗽气喘之类的病，也有开麻附辛的时候。因为它也是一个调血压的药，那高血压我们不用麻附辛，但是低血压是用麻附辛。也包括到嗜睡症，通常是用麻附辛的。肾脏忽然绞痛了，那也是麻附辛可以医的。那你说如果一个人以调体质来讲，一

b9ee5d4ed792·2023-09-02 05:00

js正则表达式

之所以很多人感觉正则表达式比较复杂，一方面是因为大多数的文档没有做到由浅入深地讲解，概念上没有注意先后顺序，给读者

秋叶原的琴音·2023-09-02 04:11

【深度学习】ChatGPT

完整的视频在文末，直接拖到文章底部），主要分为2大部分：1.如何训练GPT(可以理解为AIAssistant)2.如何使用GPTGPTassistant的训练过程可以分为四个阶段:「预训练、监督微调、奖励建模和强化学习

DonngZH·2023-09-02 04:39

Exception: ROM is missing for breakout

python强化学习时可能会遇到环境模拟的异常env=gym.envs.make("Breakout-v0")ExceptionTraceback(mostrecentcalllast)in---->1env

浩豪·2023-09-01 23:18

强化学习：Actor-Critic (AC)算法

Actor-Critic是现在强化学习当中最流行的方法之一，它和policygradient实际上是一种方法，只是它把基于value的方法引入到policygradient当中。

~hello world~·2023-09-01 22:02

强化学习：策略梯度法

策略梯度法的思路之前我们是用表格的形式来表达策略，现在我们同样可以用函数来表达策略。之前学的所有的方法都是被称为value-based，接来下学的叫policy-based。接下来我们来看一下策略梯度法的思路。之前学的的策略全都是用表格来表示的，如下：现在，我们把表格改成函数，那么πππ的写法也会发生改变，如下：其中，θθθ是一个向量可以用来表示πππ这个函数里边的参数。用表格与函数表

~hello world~·2023-09-01 22:01

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