强化学习由浅入深第44页

8月2日预告 | ICCV 2023预讲会

哔哩哔哩直播通道扫码关注AITIME哔哩哔哩官方账号预约直播议程介绍8月2日10:30-11:3014:30-17:1010:30-10:50国珺峰强化学习的后门检测10:50--11:10宋子扬ActFormer

AITIME论道·2023-08-10 08:50

无人驾驶实战-第十二课（强化学习自动驾驶系统）（完）

—————————————————————————————————————————强化学习：通过和环境交互学习到如何在相应环境中采取最优策略的行为。

pzb19841116·2023-08-10 08:02

ElasticSearch 7.4学习记录（基础概念和基础操作）

若你之前从未了解过ES，本文将由浅入深的一步步带你理解ES，简单使用ES。

Wyatt_zhai·2023-08-09 23:53

《从零开始学习自然语言处理(NLP)》-倒排索引(1)

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。问题描述倒排索引是搜索引擎的基础

EddyLiu2017·2023-08-09 20:02

大学生精通 python+大数据学习从由浅入深（Python篇）【更新中】

看到这位头发浓密大叔了吗！1989年，为了打发圣诞节假期，龟叔(吉多·范·罗苏姆)开始写Python语言的编译器。1991年，第一个Python编译器诞生Python这个名字，来自龟叔所挚爱的电视剧MontyPython’sFlyingCircus(蒙蒂·蟒蛇的飞行马戏团）我们为什么要学习这一项语言，Python有以下几个优点技术趋势：Python自带明星属性多年稳居编程语言前三简单：Python

ziwu1226·2023-08-09 12:13

LLM日报-6.27-ChatPaperDaily-(1)

文章目录P106-26大型多模态模型：CVPR2023教程笔记P:206-26在强化学习中学习调节预训练模型P:306-26通过算术操作组合参数高效模块P:406-26KOSMOS-2:将多模态大型语言模型与世界联系起来

hehedadaq·2023-08-09 10:32

怎样通过财务报表选择成长股－第一章开篇总论

本人文笔有限，以下每篇希望从0基础开始，将成长股选股技巧由浅入深。初级篇让大家能掌握选择成长股的关键财务指标：净资产收益率、净利润增长率、营业收入增长率、毛利率、净利率等。

文子财经帮·2023-08-09 06:34

数理读经“十刚要”

一，在基本学理上，数理科学理既根源于逻辑，又其学习以理解为标准，故教材的编写，客观上应遵循逻辑法则，步步为营，说明清晰，系统整然；主观上又要合乎人类理解力的发展程序，由浅入深，按部就班，循序渐进。

日月贞明·2023-08-09 06:19

论文笔记【Recurrent Attentional Reinforcement Learning for Multi-label Image Recognition】

作者在该论文中提出了一个循环注意强化学习框架，迭代地发现与不同语义对象相关的注意区域（含有信息的图像区域），并对这些区域预测相关标签

左灯右行_d493·2023-08-09 04:16

论文阅读---《Snippet Policy Network for Multi-classVaried-length ECG Early Classification》

为了解决这个问题，我们提出了一种基于深度强化学习的框架，即片段策略网络（SPN）

末世灯光·2023-08-09 01:02

由浅入深之层层升级探索单例模式

前言:设计模式源于生活单例的基本概念单例模式确保某各类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。选择单例模式就是为了避免不一致状态单例模式特点1、单例类只能有一个实例。2、单例类必须自己创建自己唯一的实例。3、单例类必须给所有其它对象提供这一实例。单例模式的优缺点1、单例类只有一个实例2、共享资源，全局使用3、节省创建时间，提高性能单例模式应用场景项目定义的配置文件都是单例Spring

Sunny捏·2023-08-08 20:48

【MIT 6.S081】课程介绍与Lab汇总

本门课MIT6.S081为MIT的本科生操作系统课程，由浅入深的讲解了页表、trap、系统调用、中断、锁、文件系统等操作系统概念及其在xv6中的实现，个人收获颇丰，也是第一次学习操作系统，每一部分的源码都详细的看了一遍

juruo_c·2023-08-08 18:13

由浅入深的SQL语句

突然间来了兴趣，想整理一下由初步至较为复杂的SQL写法，下面的东西是想到哪儿写到哪儿，每一个层级的难度都会上升一点，大家凑合着看吧假设有一张表TABLEA和表TABLEB，它们都各自有三个字段ID（自增长）、NAME（姓名）、SCORE（分数）、CREATEDATE（录入时间），其中两张表格可以通过ID进行关联1、基本语句1.1、查询SELECTID,NAMEFROMTABLEAWHERENAME

冬瓜就是我·2023-08-08 18:34

这张图让孩子轻松认识自己和别人的情绪

微信号：godfey这是我每天一篇文章的第88篇《BlobTree使用指南——让孩子由浅入深，认识自己和别人的情绪》初步：这棵树上哪个角色最开心？哪个最悲哀？哪个有意思？哪个最酷？哪一个孤独？

发现孩子·2023-08-08 15:17

机器学习---监督学习和非监督学习

根据训练期间接受的监督数量和监督类型，可以将机器学习分为以下四种类型：监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习在监督学习中，提供给算法的包含所需解决方案的训练数据，成为标签或标记。

末世灯光·2023-08-08 13:46

RLHF不是万金油！MIT哈佛等32人研究天团揭露最大弱点，囊括250+论文成果，挑战大模型机制

来源|新智元当前，不论是GPT-4，还是Llama2等大语言模型，背后的机制都是人类反馈强化学习（RLHF）。RLHF就像是大模型的「万金油」，能够指导智能体学习并提升性能。

夕小瑶·2023-08-08 11:15

GPU显存泄露/显存溢出/显存爆炸解决方案

问题描述最近在跑一个基于pytorch的强化学习代码，在训练过程中显存增大非常明显，迭代不到200个iteration就可以占据70G+的显存。

行业边缘的摸鱼怪·2023-08-08 10:40

Llama 2：开放基础和微调聊天模型

自回归变压器在广泛的自监督数据语料库上进行预训练，然后通过强化学习(ReinforcementLearningwithhuma

TD程序员·2023-08-08 10:02

强化学习快餐教程(1) - gym环境搭建

强化学习快餐教程(1)-gym环境搭建欲练强化学习神功，首先得找一个可以操练的场地。

Jtag特工·2023-08-08 07:36

Benchmarking Augmentation Methods for Learning Robust Navigation Agents 论文阅读

BenchmarkingAugmentationMethodsforLearningRobustNavigationAgents:theWinningEntryofthe2021iGibsonChallenge作者：NaokiYokoyama,QianLuo来源：arXiv时间：2022Abstract深度强化学习和可扩展的真实感模拟的最新进展使得用于各种视觉任务

玛卡巴卡_qin·2023-08-08 07:46

Meta开源Llama 2免费大语言模型，媲美ChatGPT，可在线试玩

但最激动人心的还是其发布的微调模型(Llama2-Chat)，该模型已使用基于人类反馈的强化学习(RLHF)技术针对

人工智能研究所·2023-08-08 03:41

训练强化学习的经验回放策略：experience replay

经验回放：ExperienceReplay（训练DQN的一种策略）优点：可以重复利用离线经验数据；连续的经验具有相关性，经验回放可以在离线经验BUFFER随机抽样，减少相关性；超参数：ReplayBuffer的长度；∙FindwbyminimizingL(w)=1T∑t=1Tδt22.∙Stochasticgradientdescent(SGD):∙Randomlysampleatransitio

KPer_Yang·2023-08-08 03:58

人工智能研究的主流方法

符号主义人工智能（SymbolicAI）为核心的逻辑推理数据驱动（data-driven）为核心的机器学习探索与利用（explorationandexploitation）为核心的强化学习人工智能主流三种方法区别学习模式优势不足用规则教与人类逻辑推理相似

迎风布阵x·2023-08-08 01:22

人的发展规律之顺序性

是逐步从简单到复杂，由浅入深，由量变到质变的过程。

组合的梦·2023-08-07 20:30

编织人工智能：机器学习发展历史与关键技术全解析

早期突破支持向量机神经网络初探3.21世纪初期的发展3.1集成学习方法随机森林XGBoost3.2深度学习的崛起卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）4.当代机器学习4.1迁移学习Fine-Tuning预训练模型4.2强化学习

TechLead KrisChang·2023-08-07 11:20

这就是ChatGPT阅读有感

ChatGPT是由OpenAI于2022年11月推出的一个人工智能聊天机器人程序，该程序基于大型语言模型GPT-3.5，使用指令微调（InstructionTuning）和基于人类反馈的强化学习技术（RLHF

zheng823602·2023-08-07 11:16

育人幼教部百日行动派day64 今日所读《3—6岁儿童指南》

教师要精心设计教学活动，在教学中出示各种挂图或实物，设计由浅入深的问题，让幼儿在感知中掌握，从而懂得使用词汇进行表达。

沉甸甸的沉·2023-08-07 10:58

强化学习——价值学习

价值学习首先引入折扣回报的概念，Ut=Rt+γRt+1+γ2Rt+2+...U_t=R_t+\gammaR_{t+1}+\gamma^2R_{t+2}+...Ut=Rt+γRt+1+γ2Rt+2+...，因此它依赖于action序列At,At+1,At+2,...A_t,A_{t+1},A_{t+2},...At,At+1,At+2,...以及状态序列St,St+1,St+2,...S_t,S_{

u小鬼·2023-08-07 08:35

思维导图|把知识提炼为导图

如果是我，我会如何由浅入深的来解释把知识提炼为导图。优优老师的课程从why-what-how的框架，配以案例说明来进行讲述。

一粒牛油果·2023-08-07 03:23

强化学习算法总结（一）——从零到DQN变体

这是新开的一个系列，将结合理论和部分代码（byElegantRL）介绍强化学习中的算法，将从基础理论总结到现在常用的SAC,TD3等算法，希望能帮助大家重温知识点。

CristianoC·2023-08-06 18:20

使用强化学习破解迷宫实战

大家好，本文将实现一种强化学习算法来解决迷宫问题，并完成以下步骤：创建迷宫环境、定义迷宫类，以及使用值迭代算法（ValueIterationalgorithm）找到穿越迷宫的最优策略。

python156·2023-08-06 15:21

Volatile关键字实现原理

我会先从volatile在java中的特性入手，然后讲解java中volatile在x86-tso中的实现，最后讲解java中volatile在JMM中是如何实现的，这样的安排个人觉得是由浅入深的，可以减少读者的阅读负担

一剑光寒十九洲·2023-08-06 15:20

【伤寒强化学习训练】打卡第六十五天一期90天

太阳病方证总结一、太阳病经证1.太阳病中风表虚证：桂枝汤证、桂枝汤兼证（1）桂枝汤证：组成：桂枝3两（去皮），芍药3两，甘草2两（炙），生姜3两（切），大枣12枚。桂枝汤煎煮法：用七碗水煮成四五碗这样，去渣后就大概是三碗了，分三次喝；桂枝汤要及时服用，所以煮之前可以不泡。桂枝汤是发散的药，不是补药，发散的药煮久了辛辣的东西会蒸发掉，药性变弱，所以煮二三十分钟即可（有大黄的承气汤也不能煮太久）桂枝汤

A卐炏澬焚·2023-08-06 11:19

Session与Cookie的区别（一）

因此这会是一系列的文章，我称之为Session与Cookie三部曲，会由浅入深，从不同的面向去看Session与Co

爱敲代码的学长·2023-08-06 09:22

北师大第三天——让学校以我为荣

那我们在教学的时候要明确目的，要有层次，由浅入深，自己去选取适合自己和孩子的内容去进行授课。

富源088程秀琳·2023-08-06 06:34

【伤寒强化学习训练】打卡第二十五天一期90天

一、【6.7】病有发热恶寒者，发于阳也，无热恶寒者，发于阴也。发于阳，七日愈，发于阴，六日愈，以阳数七，阴数六故也。1.《伤寒论》和《辅行诀》的源头都是《汤液经法》，条文里面提到的6和7的数字可以结合《辅行诀》里的五行成数来理解。2.五行的生数：天一生水，地二生火，三生木，四生金，五生土，然后转完一圈又回到六是水，七是火……3.阳进为补，其数七火数也，阴退为泻其数六水数也——6的意义除了水以外，还

A卐炏澬焚·2023-08-06 00:47

强化学习的应用领域和案例

你好，我是zhenguo(郭震)今天总结强化学习第四篇：强化学习的应用领域第一：游戏领域。强化学习在游戏领域有很多应用，如围棋、象棋、扑克等游戏的AI对战。

算法channel·2023-08-05 19:43

强化学习案例_强化学习系列案例 | 蒙特卡洛方法实现21点游戏策略

快速获取案例方式：数据酷客公众号内发送“强化学习”。蒙特卡洛方法(MonteCarlomethod)是20世纪40年代中期提出的一种以概率统计为指导的重要数值计算方法。

weixin_39928099·2023-08-05 19:42

强化学习（四） - 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）及实例

强化学习（四）-蒙特卡洛方法（MonteCarloMethods）及实例4.蒙特卡洛方法4.1蒙特卡洛预测例4.1:Blackjack(21点)4.2动作价值的蒙特卡洛估计4.3MonteCarlo控制例

Stan Fu·2023-08-05 19:12

强化学习入门例子

flappybird为例子来讲看完这个我好像脑子里有个程序了：https://www.zhihu.com/question/26408259小鸟飞例子-建模关键点：增强学习有三个要素：状态S，动作A，奖惩R的策略QS：d(x,y)表示小鸟离下一根柱子的距离和高度差A：飞一下或者不飞，两种可选动作Q（S+A->R）：为一个策略表，也称之为Q，其实就是我们最终想学到的东西。就是在某状态S下采用不同动作

井底之蛙-hzq·2023-08-05 19:41

强化学习实战-吃豆人Pacman经典案例分析

本文是转载文章：原文来源于知乎KingJames大神的文章：策略产品经理必读系列—第三讲强化学习实战-知乎前言：上篇介绍了什么是强化学习，本篇实战讲解强化学习，提供所有的实战代码，可以自行下载运行。

seaside2003·2023-08-05 19:41

强化学习主要算法原理及代码示例

强化学习算法包括以下几种：Q-learning：基于值函数的强化学习算法，通过学习最优策略来最大化累积奖励。

打入凡间的zhu·2023-08-05 19:41

7个最流行的强化学习算法实战案例（附 Python 代码)

大家好，目前流行的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。

Python数据开发·2023-08-05 19:41

大数据教材推荐|Python数据挖掘入门、进阶与案例分析

主编：卢滔，张良均，戴浩，李曼，陈四德出版社：机械工业出版社内容提要本书从实践出发，结合11个“泰迪杯”官方推出的赛题，按照赛题的难易程度进行排序，由浅入深地介绍数据挖掘技术在商务、教育、交通、传媒、旅游

泰迪智能科技·2023-08-05 16:39

强化学习总结

强化学习主要分为两个分支，一个是Q-Learning，一个是policygradientdecent，还有一个目前的主流研究就是把二者合并本文所有图片和文字来自https://mofanpy.com/tutorials

SimonLiu000·2023-08-05 16:27

偶拾数典

比喻做事情要循序渐进，由浅入深。做事脚踏实地从小事做起。注意:不能误以为这个成语的意思是看见高山而觉得自己很渺小。[出处]《礼记·中庸》：“譬如行远必自迩，譬如登高必自卑。”

素朴芳华·2023-08-05 15:09

01统计学习及监督学习概论

分类1.主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习监督学习的主要任务有回归问题和分类问题，回归问题中，输出是连续的值，分类问题中，输出是分类标签监督学习和无监督学习的区别是有无预先标记的训练实例半监督学习

查理的小号·2023-08-05 12:45

找工作第三弹——JS面试题由浅入深

目录前言理论篇1.js的单线程2.js的数据类型3.js的内存泄漏4.js的宏任务与微任务（事件循环机制）5.js的作用域与作用域链6.js的闭包7.ES6新增8.原型和原型链8.深浅拷贝9.js的防抖和节流10.js中的this指向11.改变this指向的call、apply、bind12.事件流13.DOM与BOM14.let、const、var的区别15.普通函数与箭头函数的区别16.回调函

巧克力小猫猿·2023-08-05 03:29

机器学习---概述(一)

特征工程2.3.1特征提取2.3.2特征预处理2.3.3特征降维2.4机器学习2.5模型评估3.机器学习的算法分类3.1监督学习3.1.1回归问题3.1.2分类问题3.2无监督学习3.3半监督学习3.4强化学习

肥大毛·2023-08-05 03:59

不等式的性质

不等式的性质是人教版初中数学第九章的内容，本章节主要讲了不等式的基本定义及性质，还有一元一次不等式与一元一次不等式组；该课时是在不等式的基本定义基础上学习的，并为后面学习一元一次不等式与一元一次不等式组奠定基础，让学生由浅入深的进行学习

凉山163刘忠英·2023-08-04 20:25

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