强化学习由浅入深

机器学习导论--2.机器学习业务基础及架构详解

(包括前面的误差)5.总结要掌握的概念6.概念学习7.几个重要概念的理解8.分类和回归问题9.初识机器学习分类10.机器学习处理问题步骤框架二.机器学习分类1.监督学习2.非监督学习3.半监督学习4.强化学习
溯水襄陵_·2023-08-24 07:24

全流程GMS地下水数值模拟技能培养及溶质运移反应问题深度解析实践技术

建立与实践项目过程中的重点问题相融合，在教学中不仅强调学习三维地质结构建模、水文地质模型概化、边界条件设定、参数反演和模型校核等关键环节，同时把地下水溶质运移模拟单独进行深度解析，融合多种典型案例模型的实操强化学习
思考的小猴子·2023-08-24 07:19

第五节：实现自己的第一个environment

本专栏是强化学习运用在买卖股票之上的入门学习内容。主要解决强化学习代码落地和代码实践，不需要学习相关数学原理，直观简单的带领读者入门强化学习炒股。
windanchaos·2023-08-24 03:44

第三节：强化学习中的套路

本专栏是强化学习运用在买卖股票之上的入门学习内容。主要解决强化学习代码落地和代码实践，不需要学习相关数学原理，直观简单的带领读者入门强化学习炒股。
windanchaos·2023-08-24 03:44

第四节：action动作和observation观察值的值类型

本专栏是强化学习运用在买卖股票之上的入门学习内容。主要解决强化学习代码落地和代码实践，不需要学习相关数学原理，直观简单的带领读者入门强化学习炒股。
windanchaos·2023-08-24 03:44

前言：强化学习炒股专栏说明

本专栏是强化学习运用在买卖股票之上的入门学习内容。主要解决强化学习代码落地和代码实践，不需要学习相关数学原理，直观简单的带领读者入门强化学习炒股。
windanchaos·2023-08-24 03:12

2019-07-09

mp.weixin.qq.com/s/im20m6eMNGNarGj2avhpYA结构如下：1.先下钩子：说一个让读者好奇的现象：花木2.引出矛盾：这个现象背后的矛盾是什么3.一步步论证矛盾，它是采用由浅入深的状态
岸西_f516·2023-08-23 18:09

强化学习--PPO（完结）

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·2023-08-23 17:54

Reinforcement Learning - Chapter 6

Temporal-DifferenceLearning6.5Q-learning:off-policyTDControlQ-learning是一种异策略（off-policy）的强化学习算法。
WangChen100·2023-08-23 07:23

百度工程师浅析强化学习

作者|Jane导读本文主要介绍了强化学习（ReinforcementLearning，RL）的基本概念以及什么是RL。强化学习让智能体通过与环境的交互来学习如何做出决策，以获得最大的累积奖励。
百度Geek说·2023-08-23 06:07

Makefile 初期学习笔记

注：本笔记并不专业，可参考这一博主，由浅入深讲解的很好1.Makefile文件命名a.Makefile文件没有后缀名，命名有几种可选，如makefile和Makefile，推荐用是Makefile。
赛马丸子·2023-08-23 06:32

沟通的五个层次。

NLP（神经语言程序学）把沟通由浅入深分为五个层次，有时沟通只是表面，有时能比较深入表达内心的感受。
独孤派·2023-08-23 05:40

津巴多普通心理学读书笔记1

一，内容由浅入深，语言浅近易懂，适合初学者；其二，本书的英文原名《PsychologyCoreConcepts》，直译为“心理学核心概念”，全书虽覆盖了心理学的各个方面，却始终突出其中的核心，读起来不觉得乱
Aomam浅浅·2023-08-23 02:21

机器学习分类，损失函数中为什么要用Log，机器学习的应用

机器学习（MachineLearning）机器学习的分类监督学习无监督学习强化学习机器学习的应用应用举例：猫狗分类1.现实问题抽象为数学问题2.数据准备3.选择模型4.模型训练及评估5.预测结果推荐阅读损失函数中为什么要用
ZhangJiQun&MXP·2023-08-22 23:29

使用 DPO 微调 Llama 2

简介基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF)事实上已成为GPT-4或Claude等LLM训练的最后一步，它可以确保语言模型的输出符合人类在闲聊或安全性等方面的期望
·2023-08-22 23:51

SAP Fiori Elements List Report 如何在扩展开发里使用代码获得当前选中的表格行项目行项目试读版

笔者将自己在SAP领域16年(2007～2023)的技术沉淀，进行了系统的归纳和总结，分别写成了三套由浅入深的学习教程，收到了不错的反响：零基础快速学习ABAP一套适合SA
·2023-08-22 19:10

客户维护及人际关系建立

人际关系交往的规律由交换信息的由浅入深，为公开信息→半公开信息→隐私信息。图片发自App信任可以被量化：1、量化的依据：公开信息、半
多拉小A·2023-08-22 16:33

大数据、人工智能、机器学习、深度学习关系联系前言

1.大数据和人工智能关系2.机器学习、深度学习、人工智能关系3.监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、迁移学习关系4.机器学习具体内容一、大数据和人工智能之间存在相促进并相互支持，推动了科技发展1
Studying 开龙wu·2023-08-22 09:44

机器学习:什么是分类/回归/聚类/降维/决策

目录学习模式分为三大类：监督，无监督，强化学习监督学习基本问题分类问题回归问题无监督学习基本问题聚类问题降维问题强化学习基本问题决策问题如何选择合适的算法我们将涵盖目前「五大」最常见机器学习任务：回归分类聚类降维决策学习模式分为三大类
ZhangJiQun&MXP·2023-08-22 06:57

GPT大语言模型引爆强化学习与语言生成模型的热潮、带你了解RLHF。

GPT大语言模型引爆强化学习与语言生成模型的热潮、带你了解RLHF。
·2023-08-21 22:13

网络安全（黑客）快速入门~

网络安全的学习需要遵守循序渐进，由浅入深。
大安全家·2023-08-21 21:30

『吴秋霖赠书活动 ｜ 第一期』《强化学习：原理与Python实战》

声明：赠书活动是博主与出版社达成合作，只属于粉丝的专属福利本期书籍：《强化学习：原理与Python实战》参与方式：关注博主在其评论区：点赞｜收藏｜留言评
吴秋霖·2023-08-21 16:51

《从零开始学习自然语言处理(NLP)》-NLP Framework开源方案梳理(3)

从工程软件开发到自然语言处理算法开发，希望通过这个系列的文章，能够由浅入深，通俗易懂的介绍自然语言处理的领域知识，分享自己的成长，同大家一起进步。问题描述新的项目开启时，一般会经
EddyLiu2017·2023-08-21 14:32

零基础系统学设计之《软件技能》

软件作为设计工作者最为简单和具象的技能，只需要找一套体系化的视频教程，通过短期的强化学习便可以掌握，同时需要不断练习、运用才能不容易忘掉。
hyys1920·2023-08-21 10:10

canvas由浅入深（二）：从三角形到五角星

上一篇文章我们绘制了三角形，这一篇我们再绘制更复杂一些的吧，五角星varcan=document.getElementById('can');varctx=can.getContext('2d');ctx.beginPath();for(leti=0;i<5;i++){ctx.lineTo(Math.cos((18+i*72)/180*Math.PI)*150+200,-Math.sin((18+
果然·2023-08-21 10:45

【AI大模型】训练Al大模型

大模型具有更多的参数、更强的表达能力和更高的预测性能，对自然语言处理、计算机视觉和强化学习等任务产生了深远的影响。本文将探讨大模型的概念、训练技术和应用领
洁洁！·2023-08-21 02:22

感恩尹老师的法布施:

1.以精彩的分享将古圣先贤的精华用通俗易懂的语言由浅入深，由易到难，层层递进，真诚剖析，让受众都有开启;2:以谦逊的本性，本体的善良，全责的担当，由衷的感恩！
夏爱兰·2023-08-21 02:18

干货|工作中要使用Git，看这篇文章就够了

本文将从Git入门到进阶、由浅入深，从常用命令、分支管理、提交规范、vim基本操作、进阶命令、冲突预防、冲突处理等多方面展开，足以轻松应对工作中遇到的各种疑难杂症，如果觉得有所帮助，还望看官高抬贵手给个赞呗
wsnbb_2023·2023-08-21 00:14

拆解复杂问题：递归反转链表的一部分

本文就来由浅入深，stepbystep地解决这个问题。如果你还不会递归地反转单链表也没关系，本文会从递归反转整个单链表开始拓展，只要你明白单链表的结构，相信你能够有所收获。
labuladong2·2023-08-20 21:38

机器学习入门的概念

比如人工智能，机器学习，深度学习，神机网络，强化学习，各种算法等等。首先了解这些知识点所在的层级，以便进一步的深入学习。
Yonas-Luo·2023-08-20 15:20

强化学习笔记：policy learning

1policynetworkVSvalue-basednetwork2policynetwork的目标函数记回报Ut是从t从时刻开始的所有奖励之和。Ut依赖于t时刻开始的所有状态和动作：动作价值函数把t时刻状态st和动作at看做已知观测值，把t+1时刻后的状态和动作看做未知变量，求期望：状态价值函数把t时刻状态st看做已知观测值，t时刻的action是服从策略的随机变量，对其求期望于是policy
UQI-LIUWJ·2023-08-20 08:45

《孤独是生命的礼物》书评

它用由浅入深的故事，带领读者从孤独中拨开迷雾，逐渐走近生命的美好，逐渐走近生活的真实。第一章我有幸孤身独处，分享的是作者们在独处时观察生活、回忆过去的所见所闻、所思所想，基本都是贴近我们普
种花家兔子先生·2023-08-19 22:36

搜索优化之四叉树算法（四）完结

也很欣慰你能有耐心阅读这些枯燥的文字和代码，由于时间关系没有写个可视化的小程序来形象说明这一系列的过程，不过也没有关系，我相信你的理解能力，相信你一定能从中有所收获；本章节是这个系列最后一篇，此系列教程一共四篇博文，由浅入深的阐述了四叉树的创建和使用过程
天下湿湿·2023-08-19 20:39

Spring事务畅谈 —— 由浅入深彻底弄懂 @Transactional注解

Spring系列SpringBean生成流程详解——由浅入深(附超精细流程图)Spring事务详解——由浅入深彻底搞定@Transactional注解Spring系列前言一、理解Spring事务二、@Transactional
战斧·2023-08-19 17:07

实战指南，SpringBoot + Mybatis 如何对接多数据源

执行全流程数据库操作不再困难，MyBatis动态Sql标签解析从零开始，手把手教你搭建SpringBoot后台工程并说明Spring框架与SpringBoot的关联与区别Spring监听器用法与原理详解Spring事务畅谈——由浅入深彻底弄懂
战斧·2023-08-19 17:05

2018-05-07

1给自己订的目标：明年升p7所以：绩效：3.751精通builerexcutor精通开发算法2从现有痛点出发，找一个强化学习突破口精通强化学习
逆向成长·2023-08-19 15:02

大语言模型-RLHF(五)-PPO（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释-论文导读

上一章介绍了论文的核心点，那我们对照原文，看看大神们是怎么写的摘要首先对比强化学习几种不同的方法，deepQ-learning、policygradientmethods和naturalpolicygradientmethods
Pillars-Creation·2023-08-19 08:03

大语言模型-RLHF(四)-PPO（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释

我们跟随大神的步伐，来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO原理要搞明白PPO首先需要搞明白下面几个概念一，策略梯度（PolicyGradient）策略梯度（PolicyGradient）是一种用于强化学习中的策略优化方法
Pillars-Creation·2023-08-19 08:33

InstructGPT学习

InstructGPT在GPT-3上用强化学习做微调，内核模型为PPO-ptx，下面的论文会详细分析。ChatGPT沿用了InstructGPT，但是数据大了好几个量级。ELMO用Bi-
银晗·2023-08-19 08:02

人类反馈强化学习RLHF；微软应用商店推出AI摘要功能

AI新闻微软应用商店推出AI摘要功能，快速总结用户对App的评价摘要：微软应用商店正式推出了AI摘要功能，该功能能够将数千条在线评论总结成一段精练的文字，为用户选择和下载新应用和游戏提供参考。该功能目前只适用于美国Windows11用户，并有望向更多国家和地区用户推送。微软计划引入AI生成的关键词和多类别选择的能力，来提高开发者应用在微软商店搜索结果中的可发现性。此举将为用户提供更好的使用体验，对
go2coding·2023-08-19 06:51

由浅入深详解四种分布式锁

在多线程环境下，为了保证数据的线程安全，锁保证同一时刻，只有一个可以访问和更新共享数据。在单机系统我们可以使用synchronized锁或者Lock锁保证线程安全。synchronized锁是Java提供的一种内置锁，在单个JVM进程中提供线程之间的锁定机制，控制多线程并发。只适用于单机环境下的并发控制：但是如果想要锁定多个节点服务，synchronized就不适用于了：想要在多个节点中提供锁定，
2301_76725413·2023-08-19 05:51

搞懂大模型的智能基因，RLHF系统设计关键问答（文末送书）

RLHF（ReinforcementLearningwithHumanFeedback，人类反馈强化学习）虽是热门概念，并非包治百病的万用仙丹。
艾派森·2023-08-19 03:01

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·2023-08-19 02:11

ChatGPT背后的技术：人类反馈强化学习RLHF

文章目录前言ChatGPT是如何基于RLHF进行训练的RLHF技术分解预训练语言模型训练奖励模型强化学习微调预训练模型局限性参考前言随着OpenAI推出的ChatGPT火热出圈，ChatGPT背后的技术原理之一
马鹤宁·2023-08-19 00:34

浅谈: 强化学习从人类反馈（RLHF）[AI生成]

强化学习（RL）强化学习（RL）是一种机器学习的方法，它让智能体（agent）通过与环境交互，从自己的行为中学习最优的策略。
Anhen_·2023-08-19 00:33

模型训练核心：ChatGPT 中的 RLHF 人工反馈强化学习模式

目录ChatGPT的强化学习原理Step0：预训练一个大规模语言模型Step1：训练监督模型SFT
SYBH.·2023-08-19 00:02

【山河送书第七期】:《强化学习：原理与Python实战》揭秘大模型核心技术RLHF！

《强化学习：原理与Python实战》揭秘大模型核心技术RLHF！一·图书简介二·RLHF是什么？三·RLHF适用于哪些任务？四·RLHF和其他构造奖励模型的方法相比有何优劣？
以山河作礼。·2023-08-19 00:30

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
·2023-08-18 20:19

中英双语对话大语言模型：ChatGLM-6B

经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术
A雄·2023-08-18 15:44

百度工程师浅析强化学习

作者|Jane导读本文主要介绍了强化学习（ReinforcementLearning，RL）的基本概念以及什么是RL。强化学习让智能体通过与环境的交互来学习如何做出决策，以获得最大的累积奖励。
·2023-08-18 10:39
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