强化学习阅读笔记

强化学习应用（八）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:41

幼小科学衔接：学习《幼儿园数学领域教育精要》（六）

腾龙时间：2021年11月29日主题：数的相关概念与关键经验作者：张俊阅读笔记：幼儿进行集合感知的数理逻辑经验是“1”和“许多”、分类、对应，这些都是幼儿认识数的前期经验。
贵龙讲学习·2024-01-15 17:05

《今日简史》阅读笔记-6

第7章P103-117，重点回答以下问题：1.文中说要理解21世纪的科技革命必须从宇宙宏观的角度才能理解。你能不能尝试用“宇宙宏观角度”理解一个你在生活中经常遇到的问题，并且获得不同的视角？2.你是否了解损失厌恶？作者说“生态危机加剧大概只会加快高风险高回报的研发速度”，你认为这是否与损失厌恶的心理机制有关？说明原因3.你认为，为什么政治难以全球化？4.写三点阅读感悟（只写三个）5.写三个作者原文
清玉的平行世界·2024-01-15 17:10

阅读笔记（97）：民间处处都有高手

原文：《要升级的不仅仅是操作系统……》2016-01-10一、文章逻辑1.整个《七年就是一辈子》就是建立在把人脑思考系统类比为电脑操作系统，但人体也有不同于电脑硬件的地方（反向类比）：我们的身体硬件可以升级.2.例子，小时候，学吉他，惊讶于手指可以变得那么灵活；以及另外一位打乒乓球高手朋友分享打乒乓球的过程：从看不到球，到看得到，再到不需要看；3.这两个过程中，都是人体的一部分“硬件升级”了。体育
卡拉咖啦·2024-01-15 17:41

Bion）阅读笔记（第1册-03-比昂夫人Francesca Bion-我们那些年的日子-Ⅱ）

Bion获得医学资格后，在塔维斯托克诊所接受了七年的心理治疗培训，回想起来，他认为这段经历的益处令人怀疑。1938年，他开始与JohnRickman一起进行训练分析，但这一工作因第二次世界大战而告终。1940年，Bion加入RAMC，并在多家军队医院工作，试图引进治疗精神病人的新方法。（EricTrist在《20世纪40年代和Bion工作：团体十年WorkingwithBionin1940s：th
若宁Rena·2024-01-15 15:04

NO.24阅读笔记《文心》

你真的会写“读书笔记”吗？金句摘抄凡是含有’诗的意境’的都可以称为’诗’。p177你们只要不去依傍人家，单写自己的意境，就走上正路了。p181好诗本来像珍珠一样，并不是每采取一回总可以到手的。p182读书要精细，才能写出读书笔记，反过来说，试写读书笔记，也就是使读书不苟且的一种方法。p198读书笔记是读书时的一种判断，应该用作议论文的态度去写。p200阅读中印象最深的内容：《读书笔记》中的一句话也
笑眼潇潇·2024-01-15 14:16

微生物群落 文献阅读笔记

PatternsandProcessesofMicrobialCommunityAssembly壹微生物群落组装过程的统一理论一、群落理论的框架1.Diversification2.Selection3.Dispersal4.Drift二、微生物群落组装的需要什么样的理论？1.和一般群落理论一致2.同时注重微生物特有的特性Aunifiedconceptualframeworkofmicrobial
芜穀杂粱·2024-01-15 13:43

读书分享

✍阅读笔记分享|DAY011分享人:太阳今天(2022.11.5）分享的书籍是《论语·乡党篇》️原文见齐衰者，虽狎必变。见冕者与瞽者，虽亵必以貌。凶服者式之。式负版者。有盛馔，必变色而作。
2318008bb9ab·2024-01-15 13:32

人生商业模式和时间管理

阅读笔记第30/365天今日阅读《底层逻辑》作者：刘润第3章:个体进化的底层逻辑-1一、人生商业模式。人生商业模式=能力×效率×杠杆1、能力。在人生商业模式中，第一重要的是能力。
蓝色多莉·2024-01-15 11:22

《浮桥边的汤木》第六天阅读笔记

《六月九日的早餐》这是普通的一天，但对于汤木来说又是不普通的一天，因为这一天他距离“死亡”又近了一步。他原本都睡到七点钟，可是今天六点还不到就醒了。看到桌子上的“遗书”他一瞬间什么都想起来，这对一个十岁的孩子来说事件痛苦的事情，但是懂事的汤木没有困难吓倒，而是坦然的心态面对剩余生命中的每一天。在穿校服的时候自己还在思考还能穿几次的问题，他的内心已经不在乎曾经很重视的仪式感。当听着静悄悄的家里没有声
吉林牟林·2024-01-15 07:17

无人驾驶汽车运动规划方法研究综述 - 阅读笔记

本文旨在对自己的研究方向做一些学习记录，方便日后回顾，详细论文细节见：无人驾驶汽车运动规划方法研究综述1摘要文章从环境建模和路径搜索两个方面对现有的路径规划算法进行阐述（算法原理、应用现状、优缺点）。2引言一般基于图的搜索算法产生的基础路径会出现不连续节点，最后采用光滑处理方法，如B样条；车辆从起始点到目标点的规划也可以看作是在有限的时间内满足汽车运动学动力学约束的问题。3环境建模当车载雷达和摄像
Big David·2024-01-15 05:45

马尔科夫决策过程（Markov Decision Process）揭秘

RL基本框架、MDP概念MDP是强化学习的基础。MDP能建模一系列真实世界的问题，它在形式上描述了强化学习的框架。RL的交互过程就是通过MDP表示的。
アナリスト·2024-01-15 05:38

17.蒙特卡洛强化学习之批量式策略评估

文章目录1.是什么2.为什么直接估计Q而不是V2.根据多条完整轨迹计算Q(s,a)3.初访法和每访法哪个更好？1.是什么智能体利用完整轨迹数据估计出Qπ(s,a)Q_\pi(s,a)Qπ(s,a)的过程2.为什么直接估计Q而不是V因为策略评估的目的在于改进现有策略π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)，而改进策略就涉及到选取最优行为a，Q(s,a)a，Q(s,a)a，Q(s,a)刚好能衡量状态s
中年阿甘·2024-01-15 04:26

ReadMe

这个文集是关于《深入浅出强化学习原理入门》郭宪方勇纯一书的个人笔记。如有错误，欢迎讨论，恳请指正，谢谢！
食蓼少年·2024-01-15 03:39

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用深度强化学习及其他技术进行自动文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1.Seq2seq模型2.2.强化学习和序列生成2.3.自动文本摘要三.本文方法四实验效果
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:57

论文阅读笔记 | ACL-2022 | 分治文本语义匹配：关键词和意图

原文标题：DivideandConquer:TextSemanticMatchingwithDisentangledKeywordsandIntents原文链接：https://arxiv.org/abs/2203.02898目录一、Introduction二、Methodology三、ResultsandAnalysis四、Conclusion一、Introduction在做文本语义匹配任务时，
Megrezz·2024-01-15 02:20

2019-06-10

1、区块链新闻印度拟法案：购买持有比特币等数字货币可判10年监禁【IT之家】2、谷歌造了个虚拟足球场，让AI像打FIFA一样做强化学习训练【量子位】3、亚马逊创建详细3D郊区地图训练递送机器人【腾讯】亚马逊在印度
平头哥镇四方·2024-01-14 23:44

[强化学习总结6] actor-critic算法

actor：策略critic：评估价值Actor-Critic是囊括一系列算法的整体架构，目前很多高效的前沿算法都属于Actor-Critic算法，本章接下来将会介绍一种最简单的Actor-Critic算法。需要明确的是，Actor-Critic算法本质上是基于策略的算法，因为这一系列算法的目标都是优化一个带参数的策略，只是会额外学习价值函数，从而帮助策略函数更好地学习。1核心在REINFORCE
风可。·2024-01-14 22:04

强化学习DRL--策略学习（Actor-Critic）

策略学习的意思是通过求解一个优化问题，学出最优策略函数π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)或它的近似函数（比如策略网络）。一、策略网络在Atari游戏、围棋等应用中，状态是张量（比如图片），那么应该如图7.1所示用卷积网络处理输入。在机器人控制等应用中，状态s是向量，它的元素是多个传感器的数值，那么应该把卷积网络换成全连接网络。二、策略学习的目标函数状态价值既依赖于当前状态st，也依赖于策略网
还有你Y·2024-01-14 22:03

【强化学习】Actor-Critic

目录Actor-Critic算法概述可选形式算法流程小结强化学习笔记，内容来自刘建平老师的博客Actor-Critic算法概述Actor-Critic包括两部分：演员(Actor)、评价者(Critic
最忆是江南.·2024-01-14 22:02

强化学习- Actor-Critic 算法

提出理由：：REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励G，方差大，学习效率低。G随机变量，给同样的状态s，给同样的动作a，G可能有一个固定的分布，但是采取采样的方式，本身就有随机性。解决方案：单步更新TD。直接估测G这个随机变量的期望值，拿期望值代替采样的值基于价值的(value-based)的方法Q-learning。Actor-Critic算法，结合策略梯度+时序差分的方
下一个拐角%·2024-01-14 22:02

深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记

深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记文章目录深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记前言：Actor-Critic架构简介：critic的更新逻辑actor的更新逻辑：前言
hehedadaq·2024-01-14 22:32

深度强化学习——actor-critic算法(4)

一、本文概要：actor是策略网络，用来控制agent运动，你可以把他看作是运动员，critic是价值网络，用来给动作打分，你可以把critic看作是裁判，这节课的内容就是构造这两个神经网络，然后通过环境给的奖励来学习这两个网络1、首先看一下如何构造价值网络valuenetwork：Π和QΠ这两个函数我们都不知道，应该怎么办呢？》可以用两个神经网络分别近似这两个函数，然后用actor-critic
Tandy12356_·2024-01-14 22:01

NO.31阅读笔记《这样写出好故事》，好情节的重要原则“LOCK系统”

今日阅读页数第1页－第23页金句及要点摘抄：只要把有趣的元素依照特定顺序编排，就能写出更动人的故事。p3找出哪些活动能让你文思泉涌。不要浪费机会，每次都要把涌现的灵感转换成稿本上的文字。p5“自由又任性”地写作就好。p6（BrendaUeland)把自己变成棱镜，让世界烧穿你，将炽热白光投射到纸上。p6(RayBradbury)我只在灵感来的时候写作，而我确保每天早上九点钟我都有灵感。p7(Pet
笑眼潇潇·2024-01-14 19:39

阅读笔记：爱情是生命开出的美丽花朵

学校给奈特安排了四门会计课，虽然没有他预期的时间和蓝带公司需要的时间，但有了更多时间，感觉自己走在正确的路上不过呢，也有一些新的挑战，穿正装站上讲台，学生慢吞吞的走进教室，他们被迫坐在下面听枯燥的理论，而奈特似乎成了“罪魁祸首”大多时候都可以镇定自若，有时候也会神经紧张［在手腕戴一些橡皮筋，紧张的时候就玩橡皮筋，用橡皮筋弹自己的皮肤］而看着像苦囚一般的学生走进教室，就弹的特别用力，特别快最近偶尔会
施吉涛·2024-01-14 19:04

18 .蒙特卡洛强化学习之增量式策略评估

文章目录1.批量式策略评估方法的缺陷2.什么是增量式方法3.增量式策略评估算法流程3.1输入3.2处理过程3.3输出1.批量式策略评估方法的缺陷上一篇讨论的批量式策略评估方法表明，只有当全部K个完整轨迹存储后才能对Q(s,a)进行一次估计。这在实际中存在如下缺陷：存储空间消耗大：所存储的轨迹数K越大，每个轨迹的步长LkL_kLk越大，存储空间消耗就越大；CPU消耗过于集中：在多个轨迹收集完后，才集
中年阿甘·2024-01-14 17:08

蒙特卡洛强化学习之策略控制

文章目录1.MC学习中的策略控制是什么2.基于贪心算法的策略改进的基本描述3.MC学习中完全使用贪心算法可行否4.如何改进完全贪心算法5.何谓ε−\varepsilon-ε−贪心算法5.1基本思想5.2基于ϵ−贪心算法\epsilon-贪心算法ϵ−贪心算法的策略控制的形式化描述5.3ϵ−贪心法\epsilon-贪心法ϵ−贪心法能保证策略收敛到最优否1.MC学习中的策略控制是什么根据策略评估阶段得到
中年阿甘·2024-01-14 17:08

完整的蒙特卡洛强化学习算法

文章目录1.回顾2.约定3.MC强化学习环境对象的表示4.MC强化学习算法的表示5.MC方法的进一步分类1.回顾第16篇给出了强化学习算法框架，随后的第17、18篇给出了该框架下如何进行策略评估以估计出
中年阿甘·2024-01-14 17:08

21.在线与离线MC强化学习简介

文章目录1.什么是在线MC强化学习2.什么是离线MC强化学习3.在线MC强化学习有何缺点1.什么是在线MC强化学习在线强化学习（on-policyMCRL），是指：智能体在策略评估时为获取完整轨迹所采用的采样策略
中年阿甘·2024-01-14 17:36

MARL——多智能体强化学习特点与架构总结

2.3种框架完全分布式这种算法框架和单智能体强化学习一样，每个个体都根据自身观测进行训练学习。个体之间没有交流。这种效果通常不好，因为没有考虑智能体动作选择互相影响的关系。
LENG_Lingliang·2024-01-14 16:36

强化学习应用（三）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:31

强化学习应用（一）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

强化学习应用（二）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

强化学习求解TSP（八）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

TSP（Python）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:00

强化学习求解TSP：Qlearning求解旅行商问题（Traveling salesman problem, TSP）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:00

强化学习求解TSP（七）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:59

出生顺序会影响孩子的性格

阅读笔记第355/365天今日阅读《正面管教》——如何不惩罚、不娇纵地有效管教孩子［美］简·尼尔森著玉冰译第3章：出生顺序的重要性。一、出生顺序是个性发展的一个重要因素。
蓝色多莉·2024-01-14 15:26

毫米波 + Bob发送干扰信号 + 隐蔽通信

AbstractintroductionCSI的已知性及其原因JointAnalogBeamformingandJammingOptimizationforCovertMillimeterWaveCommunications阅读笔记
快把我骂醒·2024-01-14 13:19

Qlib RL framework 强化学习在量化交易中的应用

资源文档：https://qlib.readthedocs.io/en/latest/component/rl/toctree.html
时间里的河·2024-01-14 13:09

Android 进阶解密阅读笔记22

内存优化相比绘制优化，内存优化的价值我觉得相对更高些。内存泄漏又是内存优化中比较重点的一块，并且也是日常开发中最容易接触到的。内存泄漏造成内存泄漏的情况说白了就是该销毁的对象（没有用了）没有被GC回收掉，这就造成了这些对象就像是孤魂野鬼一样，越积越多的话还会造成OOM问题。常见的几种造成内存泄漏的场景有，非静态内部类或匿名内部类引起首先明确一点就是非静态内部类或者匿名内部类会隐式持有外部类的对象引
jkwen·2024-01-14 13:51

强化学习中的迁移学习

强化学习中迁移学习描述强化学习中的迁移问题强化学习中迁移学习的分类强化学习中的迁移应用最新进展描述强化学习中的迁移问题强化学习是一种根据环境反馈进行学习的技术。
沐念丶·2024-01-14 11:29

基于强化学习的航线规划算法

基于Q-learning的无人机三维路径规划（含完整C++代码）_q-learning无人机路径规划代码-CSDN博客基于Q-Learing的路径规划MATLAB仿真系统_强化学习MATLAB资源-CSDN
aspiretop·2024-01-14 10:45

【论文阅读笔记】MobileSal: Extremely Efficient RGB-D Salient Object Detection

1.介绍MobileSal:ExtremelyEfficientRGB-DSalientObjectDetectionMobileSal：极其高效的RGB-D显著对象检测2021年发表在IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence。PaperCode2.摘要神经网络的高计算成本阻碍了RGB-D显着对象检测（SOD）的最新成功，使其无
咔叽布吉·2024-01-14 08:09

强化学习应用（八）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:05

强化学习应用（七）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:05

强化学习应用（五）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:35

强化学习应用（六）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:28

阅读笔记lv.1

阅读笔记sql中各种count结论不同存储引擎计算方式区别count()类型责任链模式常见场景例子（闯关游戏）sql中各种count结论innodbcount(*)≈count(1)>count(主键id
chen_179·2024-01-14 05:40

Bion）阅读笔记（第1册-03-比昂夫人Francesca Bion-我们那些年的日子-Ⅵ）

1972年，Bion在罗马Rome的精神分析学会做了三次讲话（threetalks）。我犹豫使用“演讲（lecture）”这个词，因为他总是即兴发言，没有任何形式的笔记，声称他事先不知道自己要说什么。通过这种方式，他实现了直接的接触，他威严的仪态和锐利的目光使这种联系变得更加有效。1973年访问圣保罗SroPaulo两周的邀请是由FrankPhilips提出的，他也于1968年离开伦敦，现在仍在圣
若宁Rena·2024-01-14 04:14
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