强化学习-DQN 第10页

深度强化学习落地方法论（2）—— 需求分析篇

强化学习，无论前面带不带“深度”二字，也同样有其鲜明的优势和局限性，务必要具体问题具体分析。

WYJJYN·2024-01-08 04:12

精益软件开发的七大原则

精益软件开发的七大原则：消除浪费（EleminateWaste):强化学习，鼓励改进（FocusonLearning):注重质量（BuildQualityIn);推迟承诺（Defercommitment

终有zy·2024-01-07 10:08

Actor-Critic 跑 CartPole-v1

Vπθ(st)\psi_t=r_t+\gammaV_{\pi_\theta}(s_{t+1})-V_{\pi_\theta}({s_t})ψt=rt+γVπθ(st+1)−Vπθ(st)详细请参考动手学强化学习简单来说就是

NoahBBQ·2024-01-06 17:17

Dueling DQN 跑 Pendulum-v1

gym-0.26.1Pendulum-v1DuelingDQN因为还是DQN,所以我们沿用doubleDQN,然后把Qnet换成VAnet。其他的不变，详情参考前一篇文章。

NoahBBQ·2024-01-06 17:47

Noisy DQN 跑 CartPole-v1

gym0.26.1CartPole-v1NoisyNetDQNNoisyNet就是把原来Linear里的w/b换成mu+sigma*epsilon,这是一种非常简单的方法，但是可以显著提升DQN的表现。

NoahBBQ·2024-01-06 17:16

ChatGPT 原来是这样工作的（下）

从人类的反馈中进行强化学习ReinforcementLearningfromHumanFeedback方法总体包括三个不同的步骤：有监督的调优预训练的语言模型在相对少量

城北楠哥·2024-01-06 15:45

【实践】Angel深度学习在广告推荐训练优化中的实践.pdf（附下载链接）

2、从零开始搭建创业公司后台技术栈3、全民K歌推荐系统算法、架构及后台实现4、微博推荐算法实践与机器学习平台演进5、腾讯PCG推荐系统应用实践6、强化学习算法在京东广告序列推荐场景的应用7、飞猪信息流内容推荐探索

智能推荐系统·2024-01-06 12:25

【MLOps】使用Ray缩放AI

在这里，我将介绍Ray，并介绍如何使用Ray扩展大型语言模型（LLM）和强化学习（RL），然

架构师研究会·2024-01-06 01:59

第10天强化学习:6月9日厥阴病篇吕文珍总结

1，厥阴病第一个特点是寒气往下掉，热气往上面冲，既上焦上火、下焦寒的状态，寒热错杂。厥、热互打，厥胜一场热胜一场。正如张仲景提出，如果这个人得厥阴病，会发高烧，然后燥热，五六日后手脚冰冷，拉肚子五六日。这样热几天冷几天，热几天冷几天。厥热胜复。2，厥阴第二个特点:情志性格问题。就是现在的人都好辩，有一个好辩的头脑！好辩的是实非常伤一个人的厥阴风木之气。那种情绪问题很多，控制欲非常强的那种肝实的人得

吕文珍520·2024-01-05 22:03

04 supervised learning

unspervisedlearningclustering（聚类算法）Anomalydetection（异常检测）RecommenderSystems（推荐系统）ReinforcementLearning（强化学习

叮咚Zz·2024-01-05 14:39

麻黄升麻汤与干姜芩连人参汤90天强化学习–周丹

麻黄升麻汤。伤寒六七日，大下后，寸脉沉而迟，手足厥逆，下部脉不至，咽喉不利，唾脓血，泄利不止者，为难治，人参附子汤主之。不差，复以人参干姜汤与之。人参附子汤方。人参二两附子一枚干姜二枚（炮）半夏半升阿胶二两柏叶三两右六味，以水六升，煮取二升，去滓，纳胶烊消。温服一升，日再服人参干姜汤方。人参二两附子一枚干姜三两桂枝二两（去皮）炙草二两（炙）右五味，以水二升，煮取一升，去滓。温顿服之。伤寒四五日，腹

经方临证经验录·2024-01-05 13:59

深度学习 | 多模态算法

一、InstructGPT模型1、GPT系列回顾chatGPT和InstructGPT都使用了指示学习和基于人工反馈的强化学习来指导模型的训练，不同点仅仅是在采集数据的方式上有所差异。

西皮呦·2024-01-04 22:49

优势演员-评论家算法 A2C

优势演员-评论家算法A2C优势演员-评论家算法A2C主要思想目标函数优势演员-评论家算法A2C前置知识：演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架主要思想AC网络结构：策略网络-演员:这个网络负责根据当前的状态选择动作

Debroon·2024-01-04 21:46

2019年上半年收集到的人工智能迁移学习干货文章

2019年上半年收集到的人工智能迁移学习干货文章迁移学习全面指南：概念、项目实战、优势、挑战迁移学习：该做的和不该做的事深度学习不得不会的迁移学习TransferLearning谷歌最新的PlaNet对强化学习以及迁移学习的意义及启发迁移学习时间序列分类如何提高强化学习的可靠性

城市中迷途小书童·2024-01-04 20:11

【深度学习：（Contrastive Learning）对比学习】深入浅出讲解对比学习

这种方法已被证明在计算机视觉、自然语言处理（NLP）和强化学习等不同领域都是有效的。

jcfszxc·2024-01-04 14:08

强化学习：PPO

PPO简介我们在之前的项目中介绍了基于价值的强化学习算法DQN,基于策略的强化学习算法REINFORCE,基于价值和策略的组合算法Actor-Critic.对于基于策略分方法：参数化智能体的策略，并设计衡量策略好坏的目标函数

人工智能MOS·2024-01-04 06:58

Gym强化学习自定义环境的搭建

Gym介绍Gym是一个用于测试和比较强化学习算法的工具包，它不依赖强化学习算法结构，并且可以使用很多方法对它进行调用，像Tensorflow、Theano。

棋圣阳阳阳·2024-01-04 06:25

【伤寒强化学习训练】打卡第八十五天一期90天

9.9.1-黄芩汤证与黄连汤证太少并病治禁【8.49】太阳少阳并病，心下鞕，颈项强而眩者，当刺大椎、肺俞、肝俞，慎不可下也，下之则痉。太阳少阳并病，心下硬，颈项强而眩，基本上是太阳少阳的邪气从太阳要转归到少阳的过程里面会有这样的状况；张仲景的书有时候会让人读到一个事情，就是觉得好像汉朝人的津液是不是比我们现代的人少，张仲景叫大家小心的某一些津液不足的状况，因为津液不足而造成的颈项强，他的主张是非常

A卐炏澬焚·2024-01-03 21:47

Deep Q-Network (DQN)理解

DQN（DeepQ-Network）是深度强化学习（DeepReinforcementLearning）的开山之作，将深度学习引入强化学习中，构建了Perception到Decision的End-to-end

兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-03 20:59

机器学习笔记三——强化学习的V值计算

一、蒙特卡诺采样回溯计算V值把智能体放入环境的任意状态——从这个状态开始按照策略进行动作选择，并进入新状态——重复步骤2，直至进入最终状态——从最终状态往前回溯，计算每个状态的G值——重复1~4状态多次，平均每个状态的G值，这就是所需的V值1.具体G值计算如下：按照策略往后走，过程中不进行计算，只记录每一步的奖惩r从终点往前走，到某一状态获得的奖励总和就是G值。此时G=r+gamma*G_1，即这

唐豆豆*·2024-01-03 15:09

2024人工智能发展方向(机器人领域)

尽管离完全实现还尚有距离，但新年伊始，也是一个新的台阶，结合2023年的成果，在此基础上，2024年在算法架构上会倾向于，让机器人具有不断进化的能力，这一点李飞飞早在2021年便提出了深度强化学习进化策略

笑傲江湖2023·2024-01-03 11:21

机器学习笔记二——强化学习

一、什么是强化学习强化学习就是让智能体可以独立自主的完成某个任务。独立自主指的就是不需要人去指挥。比如扫地机器人，打开开关就会自动去清理。自动驾驶的汽车，在定好目的地后，可以自动安全达到目的地。

唐豆豆*·2024-01-03 08:26

Python贪心算法(Kruskal算法)生成对抗网络和强化学习数据集(计算机视觉)

最小生成树生成树被定义为包含图的所有顶点的连通无向图的树状子图。或者，用外行的话来说，它是形成一棵树（无环）的图的边的子集，其中图的每个节点都是树的一部分。最小生成树具有生成树的所有属性，并附加了在所有可能的生成树中具有最小可能权重的约束。与生成树一样，图也可以有许多可能的MST。生成树属性：图和生成树中的顶点数(V)相同生成树中有固定数量的边，该数量等于顶点总数减一（E=V-1）生成树不应断开连

亚图跨际·2024-01-03 08:41

论文阅读--Behavior Proximal Policy Optimization

YilangGuo论文链接：http://arxiv.org/abs/2302.11312arXiv2023-02-22代码链接：https://github.com/Dragon-Zhuang/BPPO摘要离线强化学习

酒饮微醉-·2024-01-03 04:44

强化学习Q-Learning基本原理

【AI业余爱好者学习总结】看了好多资料觉得Q-Learning很绕看不明白，猛刷B站几个视频，终于略懂一二。其中我觉得最通俗易懂的是几个大一学生讲的课程PPT，在这里总结一下。（【小组作业】Q-learning简单介绍_哔哩哔哩_bilibili）首先是Q-Learning的原理：Q-Learning就是想要得到最优的动作价值函数。上面表格中，每一行是一种状态，每一列是在这种状态下的行为对应的价值

xcpppig·2024-01-03 01:24

服务运营 | 年终回顾：服务运营为您服务

在此基础上，我们的原创推文主要涉及（1）混合整数规划（2）排队论（3）马尔科夫决策（强化学习）三个方向在医疗优化中的应用建模。基于消费者

运筹OR帷幄·2024-01-02 02:41

机器学习的分类与经典算法

机器学习算法按照学习方式分类，可以分为有监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning）、强化学习

RainTicking·2024-01-02 02:31

机械学习 - 基础概念 - scikit-learn - 数据预处理 - 1

2.关于模型的概念一、机械学习概念1.监督学习总结：2.非监督学习总结：3.强化学习总结：三种学习的特点总结scikit-learn说明二、机械学习的基本实操逻辑1.采集数据2.数据预处理(Preprocessing

沐修·2024-01-01 23:37

用一个小游戏入门深度强化学习

今天我们来用深度强化学习算法deepQ-learning玩CartPole游戏。

不会停的蜗牛·2024-01-01 13:54

大家都在用的AI作画Python几行代码就可实现

一、通过openai实现的作品：要想快速实现功能，咱们先了解一下OpenAI,OpenAI是一家人工智能公司，专注于开发强化学习、机器学习、自然语言处理等技术。

馒头糕饼一齐要·2024-01-01 08:50

【伤寒强化学习训练】打卡第八十九天一期90天

9.10.1-阳明病证候阳明病经证脾胃的湿气堆起来之后，直接就是脾阴实传到心阴实，祛湿的药，平胃散，要顺便减肥吃大豆黄卷，五苓散证就吃五苓散；如果已经转成胸闷状态，脾阴实传成心阴实胸闷胸刺痛，胸口积太多的痰，不是瓣膜病，用栝蒌薤白半夏汤证；【9.12】阳明中风，口苦，咽干，腹满，微喘，发热，恶风，脉浮而缓，若下之，则腹满，小便难也。当这个人还有恶风脉浮缓的状态的时候，代表这个人的邪气还在表，还没有

A卐炏澬焚·2024-01-01 07:03

多任务学习简介

学院：电子工程学院转载于：微信公众号“AI部落联盟”’原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hbtrijHy2E177fA7oe7SSA【嵌牛导读】多任务学习在NLP、CV和强化学习领域得到了很好的应用

5c36a4bce64b·2024-01-01 07:56

【自然语言处理】【大模型】 ΨPO：一个理解人类偏好学习的统一理论框架

AGeneralTheoreticalParadiamtoUnderstandLearningfromHumanPreferences》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.12036.pdf相关博客【自然语言处理】【大模型】ΨPO：一个理解人类偏好学习的统一理论框架【强化学习

BQW_·2024-01-01 05:47

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·2024-01-01 05:38

【学习强化学习】三、Q learning和Sarsa算法

文章目录参考资料1.Q-table2.Model-freePrediction2.1Monte-CarloPolicyEvaluation2.1.1MC算法步骤2.1.2incrementalMCupdates2.1.3DifferencebetweenDPandMCforpolicyevaluation2.1.4AdvantagesofMCoverDP2.2TemporalDifference2

CHH3213·2024-01-01 04:22

强化学习之——Q-Learning(基础部分)

状态转移概率：从掌握到放弃前几篇介绍了基于马尔可夫决策的强化学习框架，我们发现解决的问题有一个特点，我们是知道环境运转的细节的，具体就是我们知道状态转移概率，也就是P(St+1∣St,at)P(S_{

无心留踪迹·2024-01-01 04:50

【lsp预测】基于强化学习预测matlab源码

一、强化学习概述1.强化学习简介（1）强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。

Matlab科研辅导帮·2024-01-01 04:18

【强化学习】python 实现 saras lambda 例一

本文作者：hhh5460本文地址：https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10147265.html将例一用saraslambda算法重新撸了一遍，没有参照任何其他人的代码。仅仅根据伪代码，就撸出来了。感觉已真正理解了saraslambda算法。记录如下0.saraslambda算法伪代码图片来源：https://morvanzhou.github.io/static/

derek881122·2024-01-01 04:18

【强化学习】SARAS代码实现

前言SARAS，假设环境状态和动作状态都是离散的。利用动作价值矩阵来进行行为的预测。其主要就是利用时序差分的思想，对动作价值矩阵进行更新。代码实现importgymnasiumasgymimportnumpyasnpclasssarsa():def__init__(self,states_n,action_n,greedy_e=0.1):self.Q=np.zeros((states_n,acti

篝火者2312·2024-01-01 04:18

2024年原创深度学习算法项目分享

原创深度学习算法项目分享，包括以下领域：图像视频、文本分析、知识图谱、推荐系统、问答系统、强化学习、机器学习、多模态、系统界面、爬虫、增量学习等领域…有需要的话，评论区私聊

Jason160918·2024-01-01 01:00

【OpenAI Q* 超越人类的自主系统】DQN ：Q-Learning + 深度神经网络

深度Q网络：用深度神经网络，来近似Q函数DQN（深度Q网络）=深度神经网络+Q-LearningQ-Learning模型结构损失函数经验回放探索策略流程关联DQN优化DDQN：双DQN，实现无偏估计DuelingDQN

Debroon·2023-12-31 21:40

演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架

演员-评论家算法演员-评论家算法：策略梯度算法+DQN算法演员-评论家的协作流程演员：策略梯度算法计算智能体策略预期奖励的梯度公式分解时间流程拆解通过采样方法近似估计梯度公式拆解时间流程拆解改进策略设置基线

Debroon·2023-12-31 17:40

【ChatGPT 默认强化学习策略】PPO 近端策略优化算法

PPO近端策略优化算法PPO=概率比率裁剪+演员-评论家算法演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架概率比率裁剪：逐步进行变化的方法PPO目标函数的设计重要性采样KL散度PPO=概率比率裁剪+演员-评论家算法论文链接

Debroon·2023-12-31 17:38

Fine-Tuning Language Models from Human Preferences

Abstract奖励学习（rewardlearning）可以将强化学习（RL）应用到由人类判断定义奖励的任务中，通过询问人类问题来构建奖励模型。

chansonzhang·2023-12-31 07:54

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习的算法又分很多种，比较典型的四种：卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的

向着光噜噜·2023-12-31 06:53

强化学习计划

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·2023-12-30 23:11

Python深度学习技术进阶篇|注意力（Attention）机制详解

VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络（GCN、GAT、GIN等）、强化学习

AIzmjl·2023-12-30 19:02

强化学习的优化策略PPO和DPO详解并分析异同

目录PPO（ProximalPolicyOptimization）工作原理实现步骤DPO（DistributedProximalPolicyOptimization）工作原理实现步骤相同点不同点1、PPO（ProximalPolicyOptimization）工作原理目标函数：PPO旨在通过最大化特定的目标函数来改进策略。这个目标函数通常包括一个期望回报的项，以及可能的正则化项（如熵）来鼓励探索。

samoyan·2023-12-30 19:21

基于人类反馈的强化学习（RLHF）

1.监督微调（SFT）：为了训练语言模型（LM）掌握基本的任务执行技能，首先需要构建一个监督数据集。这个数据集包含了指令性的输入提示和期望的输出结果，通过这些数据对LM进行精细调整。为了保证任务种类的广泛性，这些输入提示和输出结果需由专业标注人员针对特定任务量身定制。例如，InstructGPT项目中，标注人员会创造性地编写输入提示（比如，“给出五个重燃职业激情的建议”）和对应的输出，覆盖了开放式

samoyan·2023-12-30 19:20

探索可解释及稳定性，AI与博弈，自适应推理——“智源论坛：机器学习青年学者报告会”要点总结

6月10日，北京智源人工智能研究院（BAAI）继“人工智能的数理基础”后，发布“机器学习”重大研究方向，由颜水成教授担任首席科学家，拟针对当前以深度学习、强化学习等为代表的人工智能算法所存在的可解释性缺失

智源社区·2023-12-30 16:27

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