强化学习阅读笔记

生活态度取向决定着家长的行为影响着孩子

阅读笔记第363/365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10章：你的性格对孩子性格的影响。前面我们了解了孩子的错误目的，成人也有错误的目的。
蓝色多莉·2024-01-14 03:20

整理过去的自己，却发现诸多不完美

（好吧，其实是找简历，找作品，梳理自己），却发现过去的自己一团乱麻，有着诸多的人生计划，却一个都没有实现，有写日记，有写随笔，有些阅读笔记，却也是零零散散。
学姐生涯·2024-01-13 19:08

大模型日报-20240113

击败8名人类规划师：清华团队提出强化学习的城市空间规划模型https://mp.weixin.qq.com/s/GkL5peKCOJLh4pLjiTeIFw近年来，以更加宜居为导向，「15分钟城市」概念得到了更多关注
程序无涯海·2024-01-13 17:35

强化学习笔记持续更新......

文章目录强化学习强化学习解决的是什么样的问题？举出强化学习与有监督学习的异同点。有监督学习靠样本标签训练模型，强化学习靠的是什么？强化学习的损失函数（lossfunction）是什么？
搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

《开关电源设计指南》阅读笔记 第二章 线性电源介绍

1）工作开始，运算放大器负输入端为0，正输入端Vref，于是输出端导通三极管。2）基尔霍夫电压定律：Uce+Uout=Uin。Vin变化，和负载变化，Vout不变。具体分析：Uin↓➠Ib↓➠Uce↓➠Uout不变；Uin↑➠Ib↑➠Uce↑➠Uout不变。负载电阻↓➠运放负输入端电压↓➠运放输出端↑➠Ib↓➠Uce↓➠Uout不变；负载电阻↑➠Ic*R负载↑➠运放负输入端电压↑➠运放输出端↓➠I
光电仪器设计者·2024-01-13 15:23

计算卸载论文阅读01-理论梳理

模型：针对上述问题，我们提出了一种创新的强化学习（RL）方法来解决比例计算问题。我们考虑了一种常见的卸载场景，该场景具有
梦灯·2024-01-13 13:06

薛兆丰经济学讲义第一章的阅读笔记

初一上班到昨天，我一直上班，元宵节难得休息，选择在家看书在这个疫情特殊时候显得特别合适，看纸质书，拍图做记录，挺好的！这个春节平安就好！
伊尘卿·2024-01-13 11:23

小狗钱钱阅读笔记

小狗钱钱1十个最想愿望选三个做梦想相册（视觉化）梦想储蓄罐永远是说做或者不做做用尽全力直到成功小狗钱钱2只差方法赚钱自信写成功日记商人点播1.为别人解决事情2.把精力放在自己擅长的事情上小狗钱钱3遇到困难要坚持自己每天都要坚持做重要不紧急的事立即去做，72小时内完成它小狗钱钱41、永远不要杀死你的鹅；（资产和利息）2、负债的人应该扔掉所有信用卡；现金支付。3、尽可能少的偿还贷款：通货膨胀。4、对于
小灯ing·2024-01-13 09:29

《LIO-SAM阅读笔记》-为何要引入增量式里程计？

前言：LIO-SAM在后端中同时维护着两个里程计，一个是增量式里程计，一个是优化后的里程计，其中优化后的里程计是经过imu、回环、gps因子图联合优化后的结果，是整个系统中最准确的位姿估计，那么为什么还需要维护增量式里程计呢？以下是我的理解，不一定正确，如有错误，或者不一样的见解欢迎在评论区留言讨论。我认为最主要的原因（或者是最大的用途）是需要用增量式里程计信息结合imu预积分信息进行联合的因子图
Jiqiang_z·2024-01-13 06:36

【机器学习300问】5、什么是强化学习？

我将从三个方面为大家简明阐述什么是强化学习，首先从强化学习的定义大家的了解强化学习的特点，其次学习强化学习里特殊的术语加深对强化学习的理解，最后通过和监督学习与无监督学习的比较，通过对比学习来了解强化学习
小oo呆·2024-01-13 05:14

《图解http阅读笔记一》

摘要:关于TCP/IP协议的大致划分协议族的分层管理各层在一个网络请求当中充当的作用TCP/IP协议族:与互联网相关联的所有的协议集合称为TCP/IP协议族TCP/IP协议族的特点:分层管理,这里即是通常将计算机系统分为的四层:应用层,传输层,网络层和数据链路层;这样的设计思路是为了方便修改,不会因为某一个活某一层协议修改,导致大多数协议不能使用,只需要单独修改某个活某层协议即可各层的作用:a.应
洋洋袁·2024-01-13 05:02

第一章 绪论2

1.4强化学习算法分类及发展趋势一分类1.根据强化学习算法是否依赖模型可分为：基于模型的强化学习算法、⽆模型的强化学习算法共同点：通过与环境交互获得数据不同点：利⽤数据的⽅式不同。
食蓼少年·2024-01-13 04:54

实战解析朝生暮死的Redis拓展应用—过期策略和LRU，继续强化学习

今天，我们继续Redis的拓展应用，继续深化了解、强化学习效果。拓展4：朝生暮死——过期策略Redis所有的数据结构都可以设置过期时间，时间一到，就会自动删除。
Java领域指导者·2024-01-13 01:57

《财富自由之路》阅读笔记23：自驱力

阅读章节：21究竟是什么在决定你的自驱动力阅读体验：一，作者要解决什么问题？自驱力二，解决问题的观点是什么？认真积累三，解决问题的关键词有哪些？很多人是被自己教傻的，不必需，刚需，寻求真相，分析能力，飞蛾扑火，正确的刚需，活在未来，被素质，刚需塑造大脑，表现型人格四，不解决问题有什么困扰？做事情没有动力五，解决问题之后有哪些好处？活在未来六，解决问题的步骤：1.寻求真相，也就是刚需。“毒鸡汤”：①
梅好日记·2024-01-13 00:55

CXL论文，阅读笔记整理（持续更新）

CXL介绍AnIntroductiontotheComputeExpressLinkTM(CXLTM)InterconnectarXivPaper对CXL技术进行介绍，包括CXL1.0、CXL2.0、CXL3.0，对各规范的提升做介绍。整理了现有的CXL实现方法，延迟测试结果，对未来发展进行展望。CXL实现DirectAccess,High-PerformanceMemoryDisaggregat
妙BOOK言·2024-01-12 21:45

【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记（六）随机近似与随机梯度下降

目录一.内容概述二.激励性实例（Motivatingexamples）三.Robbins-Monro算法（RM算法）：1.算法描述2.说明性实例（llustrativeexamples）3.收敛性分析（Convergenceanalysis）4.在平均值估计中的应用（Applicationtomeanestimation）四.随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SDG
leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:00

【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记（三）贝尔曼最优公式

目录一.内容概述1.第三章主要有两个内容2.第二章大纲二.激励性实例（Motivatingexamples）三.最优策略（optimalpolicy）的定义四.贝尔曼最优公式（BOE）：简介五.贝尔曼最优公式（BOE）：公式右侧求最大化的最优问题六.贝尔曼最优公式（BOE）：改写为v=f(v)七.收缩映射定理（Contractionmappingtheorem）八.贝尔曼最优公式（BOE）：解决方
leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:30

【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记（四）值迭代与策略迭代

目录一.内容概述二.值迭代算法（valueiterationalgorithm）1.第1步：策略更新（policyupdate）2.第2步：价值更新（valueupdate）3.流程总结，程序概要，并写成伪代码4.举例三.策略迭代算法（policyiterationalgorithm）1.算法介绍2.policyiterationalgorithm的具体实现3.例子（1）例子1（2）例子2四.截断
leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:30

读王小波《我为什么写作》阅读笔记

“有人问一位登山家为什么要去登山——谁都知道登山这件事既危险，又没什么实际的好处，他回答道：“因为那座山峰在那里。”在王小波《我为什么写作》中王小波幽默地回答了“我为什么写作？”王小波《我为什么写作》发表于一九九四年三月出版的第111期《香港文学》杂志。在这篇散文中，王小波用他独特的文风阐述了他这么些年来写作的动机，表现出他自由而富有创造力的选择。王小波的文学创作独特，富于想像力之余，却不乏理性精
飞叶无心·2024-01-12 21:58

阅读笔记

中国赌王何鸿粲刚刚接手葡京赌场时，曾问上一任赌王叶汉：如果这些赌客总是输，长此以往，他们不来了怎么办？而叶汉却笑道：一次赌徒，一世赌徒，他们最担心的是赌场不在怎么办。赌徒只会赢了还想赢，输了想翻本，越陷越深，最后输红了眼的，赌上全部身家，甚至性命的都不计其数。而这就是人性的贪婪，和对沉没成本的不甘，谁也无法例外。所以，这世上只有开赌场的赌王，从没有整日混迹于赌桌的赌王。
首席法务·2024-01-12 20:53

《如何设计阅读单》阅读笔记4

第四章围绕阅读策略设计阅读单卓越阅读者=阅读量+阅读策略的熟练运用。这已经慢慢成为很多人的共识。阅读策略是指阅读主体在阅读过程中，根据阅读任务、阅读目标及阅读材料的特点等因素所选用的促进有效阅读的规则、方法和技巧。阅读策略指的是为了达到阅读目标所采取的一系列阅读方法和技巧。孩子光会提取.概括、统整信息还不够，还要掌握更高层次的思维能力，那就是批判性思考和创意思考的能力。在阅读中，“比较”和“思辨”
随心前行·2024-01-12 19:21

拯救你的睡眠_kindle 阅读笔记

笔记本拯救你的睡眠阿里安娜·赫芬顿Citation(芝加哥风格):阿里安娜·赫芬顿.拯救你的睡眠(世界上不存在“不需要睡眠的高成就者”好好睡觉，就是对自.中信出版社,2021.Kindleedition.引言睡觉是人生最重要的事标注(粉色)-第10页就我了解的当今世界，牺牲睡眠时间是最容易做到的。如果我们意志不够坚定，没有深思熟虑，我们就无法保证睡眠在生活中的优先权，就会睡眠不足。标注(粉色)-第
OliviaZhou·2024-01-12 18:21

【暑假名著阅读笔记一】陆宇豪读《边城》

一座城，一个人——读《边城》有感育才中学初一十五班陆宇豪《边城》一书是沈从文的著作，初读本书，若有所悟。沈从文，原名沈岳焕，笔名休芸芸、甲辰、上官碧、璇若等，乳名茂林，字崇文，湖南凤凰人，中国著名作家、历史文物研究者。在沈从文14岁时，他投身行伍，浪迹湘川黔交界地区。1924年开始进行文学创作，撰写出版了《长河》、《边城》等小说。1931年－1933年在青岛大学任教，抗战爆发后到西南联大任教，19
简约语文·2024-01-12 17:53

《The Body Keeps The Score》第二次阅读笔记（2）

"Intoday’sworldyourZIPcode,evenmorethanyourgeneticcode,determineswhetheryouwillleadasafeandhealthylife.People’sincome,familystructure,housing,employment,andeducationalopportunitiesaffectnotonlytheirri
dear心理咨询师黄倩雯·2024-01-12 17:19

原创 | 一文读懂ChatGPT中的强化学习

原文：原创|一文读懂ChatGPT中的强化学习ChatGPT基于OpenAI的GPT-3.5创造，是InstructGPT的衍生产品，它引入了一种新的方法，将人类反馈纳入训练过程中，使模型的输出与用户的意图更好地结合
javastart·2024-01-12 12:07

阅读笔记‖智者不争，仁者不责，善者不评

《道德经·第四十一章》中讲：“上士闻道，劝而行之；中士闻道，若存若亡；下士闻道，大笑之。”人与人最大的区别，不是身份地位，名利金钱，而是层次与修养。与人相处，有的人让你觉得舒适坦然；有的人却让你觉得水火不容；有的人让你觉得相遇是一场缘分；而有的人让你觉得相遇是场报应。归根究底，是层次不同，修养各异。不争对错，不责于人，不随意评价，是一个人最顶级的修养。智者不争《道德经·第八章》中讲：“上善若水，水
海风轻吹·2024-01-12 11:48

【伤寒强化学习训练】第七天打卡 一期90天

11.3.1木通的药性与桃花汤讲解肾阳不够导致免疫力低落，引发一些细菌感染或发热的现象，看起来是温病，其实体质上是少阴会得厥阴病，多半是跟个性有关系，要一个人整套做人做事的方法有所转变，是一件很不容易的事情当归四逆汤的名称定义当归四逆汤是桂枝当归汤系，不是四逆汤系无论是当归四逆汤或是四逆汤，都是治“四肢厥逆”中国古时候的古方，张仲景所命名的方剂，是以它的药味、样子来命名或者用这个汤的功能来命名有柴
A卐炏澬焚·2024-01-12 09:55

RLHF与LLM训练的碰撞：寻找最佳实践之路！

了解更多公众号：芝士AI吃鱼在讨论大型语言模型（LLM）时，无论是在研究新闻还是教程中，经常提到一个称为“带有人类反馈的强化学习”（RLHF）的过程。
wwlsm_zql·2024-01-12 09:50

时间管理践行第6周总结（10/8-10/15）

下周计划：1.健康：运动3次，10公里2.阅读：补课3章，阅读笔记3.事业：面谈4次以上
淬炼人生·2024-01-12 07:29

高校高一女生竟如此自律

我看了那个任务单，语文是要求读什么什么书，设计阅读笔记，看一些纪录片，然后要求写600字的观后感，明天要坚持练字，每天要坚持通过电视或者网络看新闻，了解时事，每天要保证10分钟朗
在充满鲜花的路上·2024-01-12 07:13

《精力管理》阅读笔记2

1、提高承受力需要愿意忍受短期的不适以换取长期的回报。同样的看似矛盾而实则正确的现象也适用于获取长期的满足和幸福。“我们无须付出任何精神上的努力就可以感受快乐，但是只有在投入非同寻常的精力时才能得到享受的感觉......”2、我们向罗杰提议，他缺乏足够的承受力部分是因为他没有让自己经受足够的压力。3、答案是增强承受力的关键既在于让自己超越一般的限度，又在于定期找机会恢复，这样才能真正强大起来4、从
从我家到百草园·2024-01-12 02:31

一对一包教会脑电教学服务

想强化学习脑电某个内容版块可以吗？...”，也有小伙伴联系我们，咨询脑电相关内容能
茗创科技·2024-01-12 02:46

给四年级上学期自己的一封信.语文学习篇

那么每读一本书,最好的方法就是记一个阅读笔记,阅读笔记可以写一下你的发现或者问题,或者一些新的知识,更好地梳理一下这本书,那么还可以抄写一下非常喜欢
蓝宝石ccl·2024-01-12 01:39

01多智能体交互模型：标准博弈与随机博弈

Normal-formgame（标准博弈）根据奖励的不同分类repeatedNormal-formgame有限重复博弈与无限重复博弈更复杂的策略2.随机博弈马尔科夫性repeated标准博弈、随机博弈图示前言多智能体强化学习
爱宇小菜涛·2024-01-11 18:18

03MARL-联合策略与期望回报

文章目录前言一、MARL问题组成二、联合策略与期望回报1.History-basedexpectedreturn2.Recursiveexpectedreturn前言多智能体强化学习问题中的博弈论知识—
爱宇小菜涛·2024-01-11 18:16

Proximal Policy Optimization

-李宏毅老师的视频地址：李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018)_哔哩哔哩_bilibiliPPO算法是PolicyGradient方法的一种改进版本PolicyGradient算法回顾在PG算法中，
神奇的托尔巴拉德·2024-01-11 12:33

ChatGPT文书替代论“热”潮背后的“冷”思考

基于OpenAI先前研发的GPT-3.5架构，ChatGPT最为显著的特点就是能够基于人类反馈进行强化学习。主要
do1twe11·2024-01-11 10:33

2023年11月文章一览

2023年11月编程人总共更新了5篇文章：1.2023年10月文章一览2.ProgrammingAbstractionsinC阅读笔记：p184-p1953.ProgrammingAbstractionsinC
codists·2024-01-11 09:45

Programming Abstractions in C阅读笔记：p235-p241

《ProgrammingAbstractionsinC》学习第66天，p235-p241总结。一、技术总结1.backtrackingalgorithm(回溯算法)(1)定义p236,Formanyreal-worldproblem,thesolutionprocessconsitsofworkingyourwaythroughasequenceofdecisionpointsinwhicheac
codists·2024-01-11 09:45

Programming Abstractions in C阅读笔记：p242-p245

《ProgrammingAbstractionsinC》学习第67天，p242-p245总结，总计4页。一、技术总结6.2小结主要讲回溯算法及递归算法在迷宫求解中应用，当然，理解然后用代码实现出来还是有些难度的。不过，这并不影响我们进行下一节6.3的学习。二、英语总结1.skepticism是什么意思？答：(1)skepticism:skeptic+-ism。u.doubthatsthistrue
codists·2024-01-11 09:42

强化学习求解TSP（六）：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。
IT猿手·2024-01-11 09:40

强化学习求解TSP（四）：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。
IT猿手·2024-01-11 09:10

强化学习求解TSP（三）：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。
IT猿手·2024-01-11 09:09

强化学习求解TSP（五）：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。
IT猿手·2024-01-11 09:33

强化学习—模仿学习 行为克隆 生成式对抗网络模型

第十五章模仿学习15.1简介虽然强化学习不需要有监督学习中的数据标签，但它十分依赖奖励函数的设置。有时在奖励函数上做一些微小的改动，训练出来的策略就会天差地别。
oceancoco·2024-01-11 08:27

模型预测控制MPC

而在深度强化学习领域，基于模型的方法通常用神经网络学习一个环境模型，然后利用该环境模型来帮助智能体训练和决策。利用环境模型帮助智能体训练和决策的方法有很多种，例如可以利用与之前的Dyna类似的
oceancoco·2024-01-11 08:27

策略梯度算法

在强化学习中，除了基于值函数的方法，还有一支非常经典的方法，那就是基于策略（policy-based）的方法。对比两者，基于值函数的方法主要是学习值函数，然后根据值函数导出一个策略，学习
oceancoco·2024-01-11 08:56

强化学习基础篇（二十五）n步时序差分预测

强化学习基础篇（二十五）n步时序差分预测1、n步时序差分方法之前在《强化学习基础篇（十七）时间差分预测》所介绍的是算法，其更新过程仅仅依赖于当前状态向下走一步的情况，将走一步走后的状态价值用于bootstrap
Jabes·2024-01-11 08:20

10、InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback

InstructGPT在GPT-3上用强化学习做微调，内核模型为PPO-ptxGPT-1比BERT诞生略早几个月。
C--G·2024-01-11 06:34

Actor-Model和Reward-Model

在强化学习中，Actor-Model和Reward-Model是两个关键概念，它们在训练智能体（Agent）的过程中起着重要的作用。
andeyeluguo·2024-01-11 06:21
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