强化学习RL 第2页

请介绍一下大数据主要是干什么的？决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施

决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施国际化学生生活大语言模型目前的问题卡尔加里经济地理和气候文化和活动教育交通绿色城市AVL树的旋转单右旋（LL旋转）单左旋（RR旋转）左右旋（LR旋转）右左旋（RL

盛溪的猫猫·2024-03-24 02:17

你的DDPG/RDPG为何不收敛？

去年11月份左右，因为研究需要，了解了一下强化学习（Reinforcementlea

Mario-Chao·2024-03-22 23:00

机器学习、深度学习、神经网络之间的关系

机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同

你好，工程师·2024-03-12 08:54

强化学习应用——倒立摆

新建虚拟环境并安装：pipinstallgympipinstallpygame运行下列代码：importgymimporttime#生成环境env=gym.make('CartPole-v1',render_mode='human')#human指在人类显示器或终端上渲染#环境初始化state=env.reset()#循环交互whileTrue:#渲染画面env.render()#从动作空间随机获

ThreeS_tones·2024-03-10 12:39

TinyUSB 基本使用

而且有官方在完善,这本来是个不错的东西,但是随着ST的缺货,问题就越来越多,比如别人的芯片可不会兼容ST的库,如果是标准设备那还好,如果像我们还做HOTPKey这样的,移植起来就相当的麻烦.一开始他们推荐我使用RL-USB

czy8787475·2024-02-24 18:31

【人工智能学习思维脉络导图】

挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络

AK@·2024-02-22 23:44

机器学习基础（一）理解机器学习的本质

昊昊该干饭了·2024-02-20 21:38

【伤寒强化学习训练】打卡第二十八天一期90天

本草：桂枝的药性(续)桂枝：味辛温、无毒，有辣味，性子温“治上气咳逆，结气，喉痹，吐吸，利关节，补中益气，”桂枝能够走在我们的营分，走在我们的脉管里面，给予我们这个营分能量。如果卫气属于阳，而营气属于阴的话，桂枝是能够补、通身体阴中之阳的药，就是血管里面、脉管里面的能量，所以桂枝通常会取它通阳的效果，来谈论它的种种主治。桂枝：身体里面很多的能量会被这味药贯穿起来，好像帮身体开凿地铁一样，原来阻隔不

A卐炏澬焚·2024-02-20 20:21

基于人工智能的期权量化交易

基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易该文基于人工智能AI的深度强化学习,进行股票期权的量化投资策略研究及回测评估。作者建立了人工智能学习及交易系统。

阿岛格·2024-02-20 17:23

机器学习---强化学习

1.什么是强化学习在连接主义学习中，在学习的方式有三种：非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。

三月七꧁ ꧂·2024-02-20 16:26

【强化学习】day1 强化学习基础、马尔可夫决策过程、表格型方法

DataWhale十一月组队学习记录【教程地址】https://github.com/datawhalechina/joyrl-bookhttps://datawhalechina.github.io/easy-rl

宏辉·2024-02-20 09:32

强化学习入门到不想放弃-1

本来想写到深度学习里的，但是线下和别人聊RLHF，和PPO,DPO的时候，我发现大家一脑袋问号，其实也正常，深度学习里面数学的东西没那么多，入门容易一点，强化学习（现在也都谈强化深度学习，或者深度强化学习了

周博洋K·2024-02-20 06:29

强化学习入门到不想放弃-2

第一篇链接：强化学习入门到不想放弃-1(qq.com)上节课我们用CMU的经典问题，多臂老虎机讨论了，无状态物体的探索和利用，这节课我们用走格子来做一下动态规划算法上节课的问题，我们完全不知道这些老虎机的中奖概率

周博洋K·2024-02-20 06:59

强化学习笔记

强化学习笔记-简介本文是根据Sutton的经典书籍«ReinforcementLearning:AnIntroduction»前三章内容整理的笔记。

小新0077·2024-02-20 03:10

（2024，提示优化，监督微调，强化学习，近端策略优化）用于安全生成文本到图像的通用提示优化器

UniversalPromptOptimizerforSafeText-to-ImageGeneration公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要2.相关工作3.提议的框架4.实验0.摘要文本-图像（Text-to-Image，T2I）模型在基于文本提示生成图像方面表现出色。然而，这些模型对于不安全的输入以生成不安全的内容，如性、骚扰和

EDPJ·2024-02-19 22:37

Prompt Learning：【文心一言】提示词功能系统学习，

【文心一言】提示词功能系统学习，PromptLearning大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习，这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的，也就是说，大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题

汀、人工智能·2024-02-19 20:44

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。

Evaporator Core·2024-02-19 19:01

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别

本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。

半亩花海·2024-02-19 12:43

强化学习（TD3）

DDPG源于DQN，DQN源于Q_learning，这些算法都是通过估计Q值来寻找最优的策略，在强化学习中，更新Q网络的目标值ta

sssjjww·2024-02-19 11:09

NLP_ChatGPT的RLHF实战

文章目录介绍小结介绍ChatGPT之所以成为ChatGPT，基于人类反馈的强化学习是其中重要的一环。

you_are_my_sunshine*·2024-02-15 09:41

基于Monte Carlo 的策略评估

基于MonteCarlo的策略评估在强化学习中，MonteCarlo是一种被广泛用到的方法。这种方法主要是从经验experience中拟合数值，本质上就是从不同的采样中获得结果，然后将其平均。

Longlongaaago·2024-02-15 07:36

强化学习On-policy vs Off-policy

强化学习On-policyvsOff-policy这里我们讲讲强化学习中on-policy和off-policy的区别。

Longlongaaago·2024-02-15 07:36

今日arXiv最热NLP大模型论文：无需数据集，大模型可通过强化学习与实体环境高效对齐 | ICLR2024

相比之下，强化学习（RL）能够通过试错的方法从零开始学习策略，从而确保内部嵌入知识与环境的对齐。但是，怎样将先验知识高效地融入这样的学习过程是一大挑战，为了解决这一差距

夕小瑶·2024-02-15 02:56

强化学习-赵世钰（三）：贝尔曼最优公式【Bellman Optimality Equation】、最优策略【Optimal Policy/Optimal State Values】

一、Motivatingexamples二、最优策略/optimalpolicy三、贝尔曼最优公式【BellmanOptimalityEquation】1、贝尔曼公式/BellmanEquation2、贝尔曼最优公式/BellmanOptimalityEquation对于贝尔曼公式来说，求解statevalue时是依赖于一个给定的π；对于贝尔曼最优公式来说，π是不定的，是需要求解的参数；3、压缩映

u013250861·2024-02-14 23:51

学习心得-强化学习【贝尔曼最优公式】

只为记录学习心得学习视频来源B站up主西湖大学空中机器人：链接：https://www.bilibili.com/video/BV1sd4y167NS/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=ad94eb95d81e9e6b1a5d71459ef1a76d目录1.举例入门2.最优策略3.贝尔曼最优公式4.贝尔曼最优公式详细分析5.分

白菜真是菜·2024-02-14 23:51

【强化学习的数学原理】课程笔记（三）——贝尔曼最优公式

RewriteEquation4.ContractionMappingTheorem5.Solution6.Analyzingoptimalpolicies说明：本内容为个人自用学习笔记，整理自b站西湖大学赵世钰老师的【强化学习的数学原理

csu一言·2024-02-14 23:21

【RL】Bellman Optimality Equation（贝尔曼最优等式）

Lecture3:OptimalPolicyandBellmanOptimalityEquationDefinitionofoptimalpolicystatevalue可以被用来去评估policy的好坏，如果：vπ1(s)≥vπ2(s) foralls∈Sv_{\pi_1}(s)\gev_{\pi_2}(s)\;\;\;\;\;\text{forall}s\inSvπ1(s)≥

大白菜～·2024-02-14 23:51

如何强化学习力度，增强干部能力素质的思考

作为公职人员，要不断加强政治学习，做到严、实，在学习中提升综合能力素质，提高组织工作科学化水平，着力锻造一支爱学习、肯学习、富有成效的学习型干部。一要坚持政治标准，提高学习广度。要健全学习制度，加强对学习活动的动态管理，保证学习活动的经常性和学习内容的系统，锤炼组工干部忠诚、干净、担当的政治品格，以部务会、理论学习中心组学习、每日晨读、开展“夜学课堂”、“匀彩组工”读写交流为抓手，深入学习习近平新

王家遥3·2024-02-14 14:15

探索机器学习：定义、算法及应用领域

目录前言1机器学习的定义2机器学习算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3机器学习的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言机器学习，源自ArthurSamuel的定义，赋予计算机通过领域学习的能力

cooldream2009·2024-02-14 05:29

Codeforces CF1516D Cut

题目大意给出一个长度为nnn的序列aaa，以及qqq次询问每次询问给出l,rl,rl,r，问最少需要把区间[l,r][l,r][l,r]划分成多少段，满足每段内元素的LCM等于元素的乘积这数据范围，这询问方式

PYL2077·2024-02-13 21:43

大模型评测和强化学习知识

1大模型怎么评测？大语言模型的评测通常涉及以下几个方面：语法和流畅度：评估模型生成的文本是否符合语法规则，并且是否流畅自然。这可以通过人工评估或自动评估指标如困惑度（perplexity）来衡量。语义准确性：评估模型生成的文本是否准确传达了所需的含义，并且是否避免了歧义或模棱两可的表达。这需要通过人工评估来判断，通常需要领域专家的参与。上下文一致性：评估模型在生成长篇文本时是否能够保持一致的上下文

lichunericli·2024-02-13 19:26

感动无处不在

我以为，很久没有真正深入专业，再来接触一个全新的产品设计，很多相关标准陌生，强化学习，图纸恐怕难通过。其实顺利通过。…………哎呦喂，什么时候开始那么没有自信的了呢？我几乎一整天都在嘲笑我的自以为是。

冰之怡·2024-02-13 14:01

交通流优化的一种强化学习方法

本文提出了一种基于强化学习的交通流优化方法。我们表明交通流优化问题可以表述为一个马尔可夫决

当交通遇上机器学习·2024-02-13 14:40

Linux下安装java11（亲测）

ps:如果不知道选择哪个版本可以输入arch或者uname-a命令查看系统版本信息）1.2进行下载yuminstalljava-11-openjdk.x86_64-y2.查看java11下载位置ls-rl

小白想要逆袭·2024-02-13 07:59

ChatGPT的背后原理：大模型、注意力机制、强化学习

Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制，然后深入到从人类反馈强化学习

Python学研大本营·2024-02-12 23:17

强化学习中的无模型控制

在这里插入图片描述目录在上一篇文章强化学习中的无模型预测中，有说过这个无模型强化学习的预测问题，通过TD、n-stepTD或者MC的方法能够获得值函数，那拿到value之后如何获取policy呢？

小小何先生·2024-02-12 16:17

王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利）

大家都知道，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）就是应用了神经网络的强化学习。而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。

人工智能与算法学习·2024-02-12 15:43

成语故事：乘兴而来

【乘兴而来】chéngxìngérlái，意思是趁着兴致来到，结果很扫兴的回去。出自于《晋书.王徽之传》：“徽之曰：‘本乘兴而来，兴尽而返，何必见安道耶？’”

墨殇一语·2024-02-12 11:06

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（2）机器学习

目录必须理解的知识点：举一个草莓的例子：机器学习的三个类别：监督学习：无监督学习：强化学习：更多知识背景：机器学习的诞生需求监督学习的关键技术与实现步骤无监督学习的关键技术与实现步骤区别：联系：其他关键知识点

giszz·2024-02-12 08:26

Q-learning

原文：https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80739243Q-learning是强化学习算法中value-based的算法，Q即为Q（s,

de_b952·2024-02-11 23:28

1.10 强化学习

·2024-02-11 17:09

强化学习基础篇（八）动态规划扩展

强化学习基础篇（八）动态规划扩展1、异步动态规划算法（AsynchronousDynamicProgramming）同步动态规划（SynchronousDynamicProgramming）是在每次迭代都会同时保存所有状态的值函数

Jabes·2024-02-11 16:48

算法竞赛例题讲解：平方差第十四届蓝桥杯大赛软件赛省赛 C/C++ 大学 A 组 C平方差

题目描述给定LLL和RRR，问L≤x≤RL\leqx\leqRL≤x≤R中有多少个数xxx满足存在整数yyy,zzz使得x=y2−z2x=y^{2}-z^{2}x=y2−z2。

若亦_Royi·2024-02-11 14:46

基于随机博弈与改进WolF-PHC的网络防御决策方法

在此基础上引入了强化学习中的WoLF-PHC算法进

de_b952·2024-02-11 10:44

值分布强化学习

zhuanlan.zhihu.com/p/65116688https://blog.csdn.net/weixin_41168254/article/details/90382466三篇论文C51QR-DRLIQN1.什么是值分布强化学习首先看看经典强化学习

臻甄·2024-02-11 06:56

如何入行人工智能

机器学习作为人工智能的核心，其基本理论涵盖了机器学习的定义、不同类型（如监督学习、非监督学习、强化学习）以及它们的主要应用场景。对于监督学习，我们需要熟悉线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量

科联学妹·2024-02-10 06:54

OpenAI Gym高级教程——领域自适应强化学习

Python中的OpenAIGym高级教程——领域自适应强化学习导言OpenAIGym是一个为强化学习任务提供统一接口的开源平台，它允许研究人员和开发者使用标准化的环境进行实验和开发。

Echo_Wish·2024-02-09 04:53

OpenAI Gym高级教程——解决实际问题与研究探索

Python中的OpenAIGym高级教程：解决实际问题与研究探索导言OpenAIGym是一个强化学习的标准工具包，可用于解决各种实际问题和进行研究探索。