强化学习（第二版）

OpenAI Gym 中级教程——环境定制与创建

PythonOpenAIGym中级教程：环境定制与创建OpenAIGym是一个强化学习算法测试平台，提供了许多标准化的环境供用户使用。然而，有时候我们需要定制自己的环境以适应特定的问题。
Echo_Wish·2024-02-02 16:52

OpenAI Gym 中级教程----深入解析 Gym 代码和结构

PythonOpenAIGym中级教程：深入解析Gym代码和结构OpenAIGym是一个用于开发和测试强化学习算法的工具包。
Echo_Wish·2024-02-02 16:52

OpenAI Gym 中级教程——多智能体系统

PythonOpenAIGym中级教程：多智能体系统在强化学习中，多智能体系统涉及到多个智能体相互作用的情况。
Echo_Wish·2024-02-02 15:21

新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学

实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论，并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用
全栈开发圈·2024-02-02 12:46

高中奥数 2021-12-13

2021-12-13-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷复数与向量张思汇单位根及其应用P051例4）设,求证:(1);(2).分析与解方程的个单位根是注意到从而有于是,由得即有(1)(1)在(1
天目春辉·2024-02-02 08:08

重温《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践（第二版）》 –– 学习笔记（二）

第二部分：自动内存管理机制第2章：Java内存区域与内存溢出异常2.1概述Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术围成的高墙。Java程序员在虚拟机自动内存管理机制的帮助下，无需为每一个new操作去写配对的delete/free代码，这样就不容易产生内存泄漏和内存溢出问题。但是也带来了一个问题，一旦出现内存泄漏和内存溢出问题，如果不了解虚拟机是如何使用内存的，那排查起来就会比较困难。
cab5·2024-02-02 07:02

2021-06-14

现在对本学期的学习与工作回顾总结如下：一、“问渠哪得清如许，为有源头活水来”——加强理论学习强化学习意识
风清云静的海角·2024-02-02 07:04

高中数学 2021-08-28

2021-08-28-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷平面几何范端喜邓博文三角形中的几个重要定理及其应用P025例1）如图,切的边、、于、、.求证:、、必交于一点,则.图1证明由切线性质,可设
天目春辉·2024-02-02 06:14

机器学习和模型训练的浅谈

机器学习涵盖了多种算法和技术，如监督学习、无监督学习、强化学习等。简单来说，机器学习关注的是如何从数据中“学习”知识或模式，以便进行预测或决策。而模型训练则是机器学习中的一个具体步骤，它涉及到使用已
MarkHD·2024-02-02 03:17

SpringMVC使用maven配置SLF4J和Log4J2

理论知识关于两版的区别两版的不同，直接的表现是在Maven仓库中log4j表示第一版，org.apache.logging.log4j表示第二版。
newcih·2024-02-02 01:16

学习型三月六日

上午烧电焊，电流过大，焊接过热自动跳闸了下午看了一个多小时书，有三四个题目，一个强化学习，用于机器，人工智能。一个360度全景摄影一个基因疗法
貔貅少年·2024-02-02 00:28

【具身智能】论文系列解读-RL-ViGen & ArrayBot & USEEK

1.RL-ViGen：视觉泛化的强化学习基准RL-ViGen:AReinforcementLearningBenchmarkforVisualGeneralization0摘要与总结视觉强化学习（VisualRL
JackCrum·2024-02-01 22:05

深度强化学习（王树森）笔记11

深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。
阿正的梦工坊·2024-02-01 20:38

时空AI技术：深度强化学习在智能城市领域应用介绍

深度强化学习是近年来热起来的一项技术。深度强化学习的控制与决策流程必须包含状态，动作，奖励是三要素。在建模过程中，智能体根据环境的当前状态信息输出动作作用于环境，然后接收到下一时刻状态信息和奖励。
JUST极客·2024-02-01 18:30

深度学习的数据集制作、标注、处理相关软件

OpenAIGym描述：OpenAIGym提供了一套针对强化学习算法
jjm2002·2024-02-01 16:59

[晓理紫]每日论文分享(有源码或项目地址、中文摘要)--强化学习、模仿学习、机器人

专属领域论文订阅VX关注{晓理紫}，每日更新论文，如感兴趣，请转发给有需要的同学，谢谢支持如果你感觉对你有所帮助，请关注我，每日准时为你推送最新论文。为了答谢各位网友的支持，从今日起免费为300名读者提供订阅主题论文服务，只需VX关注公号并回复{邮箱+论文主题}（如：[email protected]+chatgpt@largelanguagemodel@LLM）,主题必须是同一个领域，最多三个关键词。解
晓理紫·2024-02-01 15:24

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--强化学习、模仿学习、机器人

专属领域论文订阅VX关注{晓理紫|}，每日更新论文，如感兴趣，请转发给有需要的同学，谢谢支持如果你感觉对你有所帮助，请关注我，每日准时为你推送最新论文。为了答谢各位网友的支持，从今日起免费为300名读者提供订阅主题论文服务，只需VX关注公号并回复{邮箱+论文主题}（如：[email protected]+chatgpt@largelanguagemodel@LLM）,主题必须是同一个领域，最多三个关键词。
晓理紫·2024-02-01 15:24

使用Isaac Gym 来强化学习mycobot 机械臂执行抓取任务

当尝试使用机器人进行深度强化学习时，在物理机器上准备大量训练数据可能具有挑战性。但是，使用模拟器，很容易收集大量数据集。然而，对于那些不熟悉它们的人来说，模拟器可能看起来令人生畏。
大象机器人·2024-02-01 13:57

6月24日《伤寒论》强化学习24天。

一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怕冷有烧代表抵抗力有在抗病，而且激烈抗病，身体整个动力的系统被开机称之为阳。②怕冷又不发烧明显没有比较激烈的抗病样子。这个人的动力系统没有被开启。免疫系统以一种比较消极的方式在承受称之为阴。二成数六七解。《辅行诀》用药的结构“阳进为补其数七火数也，阴退为泄其数六水数也”。①火数水数所谓五行成数。②大泻某个脏的
宜美特批发1864880366·2024-02-01 12:07

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型第1步：将您的机器学习项目置于情境中第2步：探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集
jcfszxc·2024-02-01 11:59

对齐大型语言模型与人类偏好：通过表示工程实现

1、写作动机：强化学习表现出相当复杂度、对超参数的敏感性、在训练过程中的不稳定性，并需要在奖励模型和价值网络中进行额外的训练，导致了较大的计算成本。
Ly大可爱·2024-02-01 11:53

STM32学习笔记之IIC

本文摘录整理自刘火良、杨森编著的《STM32库开发实战指南》第一版与第二版，如有侵权即删。
懒趴趴雪糕·2024-02-01 09:19

多智能体强化学习综述阅读笔记

多智能体强化学习1本文的目的本文是探索多智能体强化学习领域的一些论文的翻译和总结，更多会偏向开源的代码，便于实现，另外根据我的方向，对于论文的选择会具有一定的倾向，一些方面可能介绍的不是很完全。
ustc懒苗·2024-02-01 06:17

shell 脚本实战 一

摘自shell脚本实战第二版第一章遗失的代码库脚本1在PATH中查找程序使用环境变量（例如MAILER和PAGER）的shell脚本都有一个隐藏的危险：有些设置指向的程序可能并不存在。
赵小甲·2024-02-01 05:49

人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑

写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习：无监督学习：强化学习：机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归：决策树：支持向量机：神经网络：人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论
洁洁！·2024-02-01 01:32

强化学习-论文调研-泛化性能力增强和度量

1.[ICML2019]QuantifyingGeneralizationinReinforcementLearning文章提出16000多个单智能体闯关游戏CoinRun，通过智能体在分割开的训练环境和测试环境上表现的性能作为RL泛化性的度量。具体而言作者通过”奔跑硬币泛化曲线“（CoinRunGeneralizationCurves）来评价泛化性，训练和测试时关卡等级服从同分布，所以殉难联合测
BIT龙超越·2024-01-31 18:38

AAAI 2020多智能体强化论文

强化学习最新论文汇总如有错误，欢迎指正所引用内容链接Multi-AgentRL1.PartnerSelectionfortheEmergenceofCooperationinMulti‐AgentSystemsusingReinforcementLearning2
rockray21·2024-01-31 18:08

强化学习-google football 实验记录

googlefootball实验记录1.gru模型和dense模型对比实验实验场景：5v5(控制蓝方一名激活球员)，跳4帧，即每个动作执行4次实验点：修复dense奖励后智能体训练效果能否符合预期实验目的：对比gru长度为16和densenet作为aggrator的区别实验效果reward敌方得分我方得分熵实验结论：相较于长度16的gru，densenet作聚合器有益于快速收敛。gru聚合器学到了
BIT龙超越·2024-01-31 18:06

一起学习飞桨 深度强化学习算法DQN

LEARN_FREQ=5#trainingfrequencyMEMORY_SIZE=200000MEMORY_WARMUP_SIZE=200BATCH_SIZE=64LEARNING_RATE=0.0005GAMMA=0.99#trainanepisodedefrun_train_episode(agent,env,rpm):total_reward=0obs=env.reset()step=0w
路人与大师·2024-01-31 18:35

机器学习 强化学习 深度学习的区别与联系

机器学习强化学习深度学习机器学习按道理来说，这个领域（机器学习）应该叫做统计学习（StatisticalLearning），因为它的方法都是由概率统计领域拿来的。
坠金·2024-01-31 12:10

不同的强化学习模型适配与金融二级市场的功能性建议

以下是对您列出的几种强化学习模型的简要概述，以帮助您做出选择：DQN(DeepQ-Network):适合：适用于离散动作空间的强化学习任务。
路人与大师·2024-01-31 09:54

谈一谈深度学习与机器学习

机器学习包括多种方法：除了深度学习，机器学习还包括传统的监督学习、无监督学习、强化学习等方法，这些方法可以使用各种不同的算法和技术。优缺
流浪字节π·2024-01-31 09:07

icra2021 reinforcement learning paper list

reinforcementlearningAutonomousVehicleNavigationDeepReinforcementLearningforMaplessNavigationofaHybridAerialUnderwaterVehiclewithMediumTransition自从在Atari类游戏中将深度Q学习应用于连续动作域以来，用于运动控制的深度强化学习
吃醋不吃辣的雷儿·2024-01-31 08:09

iOS13/iPadOS13开发测试版第二版developer beta2来啦

第二版终于开放了描述文件可直接在手机上进行OTA推送更新不用再去连接电脑刷入了如果想第一时间体验iOS13/iPadOS13的同学描述文件下载地址：https://sharecuts.design更新教程
埋骨人丶·2024-01-31 06:36

Erlang学习笔记(四)模块与函数

买的《Erlang程序设计》第二版终于到了，可以按照书中的章节记录学习内容了。1.模块模块保存在扩展名为.erl的文件里，必须先编译再运行，编译后的模块以.beam作为扩展名。
画船听雨·2024-01-31 03:00

高中奥数 2021-12-07

2021-12-07-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷复数与向量张思汇空间向量P040例题1）在三棱锥中,平面平面,,A,,.(1)求线段的长度;(2)求二面角的大小;(3)求异面直线和所成的角
天目春辉·2024-01-31 01:47

网络防御安全知识（第二版）

安全策略传统的包过滤防火墙---其本质为ACL列表，根据数据报中的特征进行过滤，之后对比规制，执行动作。五元组---源IP，目标IP，源端口，目标端口，协议安全策略---相较于ACL的改进之处在于，首先，可以在更细的颗粒度下匹配流量，另一方面是可以完成内容安全的检测。安全策略---1，访问控制（允许和拒绝）2，内容检测---如果允许通过，则可以进行内容检测需求：DMZ区存在两台服务器，现在要求生产
小刘想喝佳得乐·2024-01-30 13:03

如何选择好行业？-《超额收益》读书笔记2

《超额收益》这本书是刘哲写的，他是雪球网大V，基金高管，有着投资的丰富经验，我读的这本书已经是第二版了。本书共分为九章，今天给大家分享的是第二章内容。
明洁·2024-01-30 12:33

边缘计算第二版——第5章 边缘计算系统平台

5.3面向智能家居的边缘计算系统5.3.1为什么要用EdgeOsH智能家居的定义：一个自动化且智能的家居环境，使得居住者能够享受更健康、更舒适的生活。为了满足和改善居住者的生活方式，智能家居应该同时具备自我意识、自我管理、自我学习的能力。用户作为这个系统的参与者而非管理者自我意识指智能家居能够感知居住者的状态和家庭数据。自我管理在整个系统中扮演着重要的角色，在没有居住者介入的情况下，智能家居系统应
xiao_wyy·2024-01-30 10:30

《边缘计算》施巍松第二版——第6章 边缘计算面临的挑战

第6章边缘计算的挑战6.1可编程性用户程序通常在目标平台上编写和编译，在云服务器上运行而在边缘计算模型中，部分或全部的计算任务从云端迁移到边缘节点，由于边缘节点大多是异构平台，每个节点运行时环境可能有所差异，因此，在边缘计算模型下部署用户应用程序时，程序员将遇到较大的困难。烟花模型：基于混合云和边缘计算的编程模型，可以实现边缘计算中计算流的功能，计算流是指沿着数据传输路径上的边缘节点可对数据执行一
xiao_wyy·2024-01-30 10:56

深度强化学习（王树森）笔记09

深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。
阿正的梦工坊·2024-01-30 09:19

动手学深度学习（一）深度学习介绍1

2.4优化算法：3.各种机器学习问题：3.1监督学习：3.1.1回归：3.1.2分类：3.1.3标记问题：3.1.4搜索：3.1.5推荐系统：3.1.6序列学习：3.2无监督学习：3.3与环境互动：3.4强化学习
Shining0596·2024-01-30 02:32

深度强化学习（王树森）笔记07

深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。
阿正的梦工坊·2024-01-30 00:53

有关机器学习的两种算法特点

机器学习算法主要有三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习：使用预定义的“训练示例”集合，训练系统，便于其在新数据被馈送
轻雨科技·2024-01-29 17:49

2018-11-28

python书籍入门：python基础教程第二版，笨方法学python进阶：流畅的python，effictivepython，Python编程实战，编写高质量代码：python，python核心编程第三版
wangyou2550·2024-01-29 17:39

深度强化学习基本概念-王树森课程笔记

学习资料：深度强化学习课程-王树森目录一、概率论知识二、强化学习专业术语三、强化学习的随机性来源1.action2.statetransition四、Rewards,Returns&ValueFuctions1
淀粉爱好者·2024-01-29 12:06

深度强化学习 _Actor-Critic 王树森课程笔记

Actor-CriticMethod一、ValueNetwokandPolicyNetwork1.Policynetwork(Actor):π(a∣s;θ)\pi(a|s;\bm\theta)π(a∣s;θ)2.Valuenetwork(Critic):q(s,a;w)q(s,a;\textbf{w})q(s,a;w)二、训练神经网络1.用TD算法更新价值网络2.用策略梯度算法更新策略网络三、Ac
淀粉爱好者·2024-01-29 12:06

深度强化学习（王树森版）学习笔记（一）——机器学习基础

前言由于本人的工作与深度强化学习相关，想找个机会重新复习下深度强化学习的相关知识，正好手上有这本书，粗略一看感觉知识点挺简洁的，内容也挺全面，也提供了一些学习资料。所以开个坑记录一下这本书的学习过程。
向南而行灬·2024-01-29 12:35

强化学习（王树森）

目录基本概念价值函数目的基本概念**策略函数(policy)**是根据观测到的状态做出决策策略函数π\piπ：S×\times×A→\rightarrow→[0,1]是一个条件概率函数：π\piπ(a|s)=P(A=a|S=s)策略函数的输入是状态s和动作a，输出是一个0到1之间的概率值奖励(reward)是在智能体执行一个动作之后，环境返回给智能体的一个数值状态转移是指当前状态s变成新的状态s’
leukocyten·2024-01-29 12:05

深度强化学习（王树森）笔记06

深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。
阿正的梦工坊·2024-01-29 12:01
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