强化学习算法如Q学习的确有一些局限性，比如状态和动作空间过大或过复杂的问题。针对这些问题，有一些解决方案，比如：使用函数逼近来近似Q函数，而不是用表格存储。

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知

无模型算法三、蒙特卡洛算法蒙特卡洛(MonteCarlo)方法是一种基于样本的强化学习算法，它通过执行和学习代理（也就是我们编程的AI）环境交互的样本路径来学习。

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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.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言XAI-BasedReinforcementLearningApproachforTextSummarizatio

本篇博客是本人参加Datawhale组队学习第二次任务的笔记【教程地址】文章目录基于价值算法和基于策略算法的比较策略梯度算法策略梯度算法的直观理解策略梯度算法REINFORCE算法基于平稳分布的策略梯度算法REINFORCE算法实现策略函数设计模型设计更新函数设计练习总结基于价值算法和基于策略算法的比较基于价值的算法是通过学习价值函数来指导策略的，而基于策略的算法则是对策略进行优化，并且通过计算轨

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摘要——我们展示了深度强化学习在自动驾驶中的首次应用。从随机初始化的参数中，我们的模型能够使用单个单眼图像作为输入，在少数训练集中学习车道跟随策略。

对该状态节点所有可能的动作进行扩展，建立一颗以为根节点的搜索树前向搜索前向搜索在状态动作数量都很少的时候没有问题，但是只要稍微状态动作数量多一点，每个状态的选择就都特别慢了简单蒙特卡洛搜索简单蒙特卡罗搜索基于一个强化学习模型和一个模拟策略

第十二课：指针强化学习目标：理解常量指针与指针常量的区别。学习如何使用函数指针。掌握指针与数组的高级使用技巧。

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机器学习其实就是想让计算机像人一样思考而研发出的计算机理论，目前常用的机器学习有以下几种算法：监督学习supervisedlearning;非监督学习unsupervisedlearning;半监督学习semi-supervisedlearning;强化学习

2019June28监督学习统计学习方法-第1章-绪论统计学习分类分类标准类型基本分类监督学习、无监督学习、强化学习按模型分类概率模型、非概率模型（在监督学习中，概率模型是生成模型，非概率模型是判别模型

有几种不同类型的机器学习，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。在监

☁️主页Nowl专栏《强化学习》君子坐而论道，少年起而行之一、介绍什么是马尔可夫过程？

四、时序差分算法（TemporalDifferenceLearning,TD学习）4.1时序差分（0）4.2Sarsa算法4.3Q学习（Q-learning）4.4Sarsa和Q-learning有什么区别

4.3.1咳嗽篇条文14.1-14.18串讲张仲景的医术是可以在家自己不靠注解而学习的，读白文并不是一个很不可思议的学习法。麻黄用多了会伤心阳，伤了心阳就会心悸。【14.1】师曰：咳嗽发于肺，不专属于肺病也，五脏六腑感受客邪皆能致咳。所以然者，邪气上逆，必干于肺，肺为气动，发声为咳。欲知其源，必察脉息。为子条记，传与后贤。【14.2】肺咳，脉短而涩。假令浮而涩，知受风邪；紧短而涩，知受寒邪；数短而

文章目录前言策略梯度1基于价值算法的缺点2策略梯度算法3REINFORCE算法本章小结前言感谢Datawhale成员的开源本次学习内容的文档地址为第九章策略梯度策略梯度这个章节会开始介绍基于策略梯度的算法。前面的算法都是针对“奖励”或者说“回报（reward）”的，而这次的则是直接对策略本身进行近似优化。这与之前的差别很大，我这里也大约明白了一点为什么任务一直接让人跳到DQN但是却不跳过第二章“马

算法深度网络经验回放目标网络实战DQN算法DQN算法进阶DoubleDQNDuelingDQNNoisyDQNPERDQNC51算法序言本文章记录Datawhale开源学习组织2024年第一期学习，《深度强化学习基础与实践

教程吴恩达联合OpenAI出ChatGPT提示词教程课程涵盖从理论到应用的各个方面，包括大型语言模型、文本嵌入、强化学习等技术的应用。

但是如果想认为找到这个最优值是不可能的，于是作者使用强化学习的方法来找到最合理的量化bit数。

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致谢进行DQN方法整理时，主要对原文进行了学习，并参考了几位作者的笔记，在此一并表示感谢。索引网页如下：https://www.jianshu.com/p/6fe18d0d8822https://www.jianshu.com/p/0fb311d96da4https://www.cnblogs.com/pinard/p/9797695.htmlhttps://blog.csdn.net/mike1

文章目录参考马尔可夫过程DQN算法（DeepQ-Network）如何用神经网络来近似Q函数如何用梯度下降的方式更新网络参数强化学习vs深度学习提高训练稳定性的技巧经验回放目标网络代码实战DQN算法进阶DoubleDQNDuelingDQN

这些代理通常基于强化学习、监督学习或其他机器学习方法，通过不

1.1.6数据预处理数据预处理是训练高质量机器学习模型的关键步骤，在这一步需要检查缺失数据并进行特征工程，以将数据转换为适合模型训练的状态。本项目的数据预处理江湾城以下工作：添加技术指标：在实际交易中，需要考虑各种信息，例如历史股价、当前持仓股票、技术指标等。本文演示了两个趋势跟踪技术指标：MACD和RSI。添加紧急指数：风险厌恶反映了投资者是否选择保留资本，它还在面对不同市场波动水平时影响交易策

9.7构建交易环境考虑到自动股票交易任务的随机性和互动性，在本项目中将金融任务建模为马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）问题。在训练过程观察股价的变化、执行操作以及奖励计算，使代理根据奖励调整其策略。通过与环境互动，交易代理将制定随着时间推移而最大化奖励的交易策略。本项目的交易环境基于OpenAIGym框架实现，根据时间驱动模拟的原则模拟实时股票市场，使用真实的市

9.4准备环境1.库FinRL本项目通过著名的库FinRL实现，这是是一个专注于金融领域的强化学习库，旨在为研究人员和开发者提供一个便捷的工具，用于开发、训练和评估金融交易策略。

强化学习Agent系列（一）——PyGame游戏编程，Python贪吃蛇制作实战教学文章目录强化学习Agent系列（一）——PyGame游戏编程，Python贪吃蛇制作实战教学一、前言1、pygame介绍

使用深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）来训练一个在openai-gym的LunarLander-v2环境中的强化学习agent，让小火箭成功着陆。

下面介绍单智能体强化学习的进化，多智能体强化学习。含义多智能体系统中包含m个智能体，智能体共享环境，智能体之间会相互影响。一个智能体的动作会改变环境状态，从而影响其余所有智能体。

1.1多智能体系统VS并行强化学习并行强化学习m个节点并行计算，每个节点有独立的环境，每个环境中有一个智能体。智能体之间完全独立，不会相互影响。

前言近期在设计V2X资源分配任务下的状态空间和动作空间，可以说是一筹莫展，是自己菜，现在看来可能也是涉及到一些关于多智能体强化学习实现过程中过于细节的点，目前的知识储备还不够。

处于完全合作关系的多智能体的利益一致，获得的奖励相同，有共同的目标。比如多个工业机器人协同装配汽车，他们的目标是相同的，都希望把汽车装好。在多智能体系统中，一个智能体未必能观测到全局状态S。设第i号智能体有一个局部观测，记作Oi，它是S的一部分。不妨假设所有的局部观测的总和构成全局状态：完全合作关系下的MARL：目录策略学习多智能体A2C策略网络和价值网络训练和决策实现中的难点三种架构完全中心化完

一、Q-learning算法介绍Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于环境的决策问题。它通过学习一个Q-table来指导智能体在不同状态下采取最优动作。

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2.1.1生机饮食与桂枝汤禁忌（一）·服用经方的饮食禁忌一面在吃一些药，一面每天还是不间断的吃水果，水果也浪费了，药物也浪费了张仲景书里比较补阳的药：附子、干姜、肉桂之类的，如果吃了药之后就吃水果，药还没有补进去就被水果清掉了；如果吃药之前吃水果，身体很寒的人吃补药就会一直上火，寒气会把补性挡出来民国初年的恽铁樵先生讲过：凡是吃了生冷的东西，身体都会非常积极的产热来抗衡那个东西的寒性，那在你身体积

三个月后我开始使用这款AI产品，当时我向它咨询了之前困扰我六个月的深度强化学习科

深度强化学习介绍、概念强化学习介绍离散场景，使用行为价值方法连续场景，使用概率分布方法实时反馈连续场景：使用概率分布+行为价值方法强化学习六要素设计奖励函数设计评论家策略学习与优化算法路径深度Q网络DQN

GPT1-GPT4拆解从GPT1-GPT4GPT1：更适用于文本生成领域GPT2：扩展数据集、模型参数，实现一脑多用（多个任务）GPT3：元学习+大力出奇迹InstructGPT：指示和提示学习+人工反馈强化学习

当涉及到完整的强化学习案例时，考虑到时间和复杂性，下面是一个简单的案例：使用Q-learning算法解决简单的开发环境中的智能体控制问题。

这里大家看一个视频系列，讲得非常详细，链接在此：https://www.bilibili.com/video/BV1S5411X7FY?p=28&vd_source=3be739b673e1151850f4b8060ac78e1a这里主要是说我遇到的问题以及解决办法。首先，我的笔记本是有显卡的，只不过算力为6，较低，但是已经差不多了，主要是想在windows上操作，嗯，还有就是在服务器上很慢，只是

机器学习：发展与未来人工智能>机器学习>深度学习>神经网络多种机器学习技术：深度学习，强化学习，蒙特卡洛树搜索。。。3.机器学习”有哪些技术局限？

【学习之路】MultiAgentReiforcementLearning框架与代码Introduction国庆期间，有个客户找我写个代码，是强化学习相关的，但我没学过，心里那是一个慌，不过好在经过详细的调研以及自身的实力

作者：知乎用户@王沃河编者按深度强化学习(DRL）的一炮走红，让人们一谈起强化学习首先想到的往往是DRL，而强化学习最早的起源来自optimalcontroltheory。

无需强化学习也能微调对齐大语言模型引言：探索无监督语言模型的可控性挑战在人工智能领域，无监督语言模型（LanguageModels,LMs）的发展已经达到了令人惊叹的水平，这些模型能够在广泛的数据集上进行预训练

Google革新AI写作，推出PRewrite工具：用强化学习自动优化提示，效率和性能双提升！