强化学习_BW 第13页

大数据、知识图谱和强化学习的综合应用

大数据、知识图谱和强化学习各自在不同的方面都发挥了重要作用，它们分别涉及了大规模数据的处理和挖掘、基于图的数据结构和信息提取，以及基于奖励反馈的决策制定。

道亦无名·2023-12-23 13:36

【大模型实践】基于文心一言的对话模型设计

文心一言从数万亿数据和数千亿知识中融合学习，得到预训练大模型，在此基础上采用有监督精调、人类反馈强化学习、提示等技术，具备知识增强、检索增强和对话增强的技术优势。

justld·2023-12-23 12:09

乌梅丸证及乌梅的药性–90天强化学习–周丹

乌梅丸证伤寒，脉微而厥，至七八日，肤冷，其人躁、无暂安时者，此为脏厥，非蚘厥也。蚘厥者，其人当吐蚘。今病者静，而复时烦，此为脏寒，蚘上入其膈，故烦。须臾复止，得食而呕又烦者，蚘闻食臭出，其人当自吐蚘。蚘厥者，乌梅丸主之。又主久利。乌梅丸方乌梅三百枚细辛六两干姜十两黄连十六两当归四两附子六两（炮去皮）蜀椒四两（出汗）桂枝六两（去皮）人参六两黄柏六两右十味，异捣筛，合治之，以苦酒渍乌梅一宿，去核，蒸之

经方临证经验录·2023-12-23 09:57

人工智能，什么是强化学习？

强化学习已成为机器学习中一个很有前途的领域，可以解决通常处于不确定性状态的顺序决策问题。

人工智能MOS·2023-12-23 08:44

智能游戏设计：发展历程、问题与解决、未来展望

1.2强化学习

鳗小鱼·2023-12-22 22:34

如何在Ubuntu上安装CUDA和CUDNN

source:https://www.bilibili.com/video/BV1bW4y197Mo/?

Zane:)·2023-12-22 22:52

第一章：马尔科夫决策过程（不可能看不懂）

目录一、预备知识二、马尔可夫决策过程三、马尔可夫性质四、回报五、状态转移矩阵六、小结一、预备知识本节主要介绍强化学习最基本的问题模型，马尔科夫决策过程（Markovdecisionprocess，MDP

代码kobe·2023-12-22 19:28

基于jdk11和基于apache-httpclient的http请求工具类

1.基于apache-httpclient需要引入依赖org.apache.httpcomponentshttpclient4.3.5工具类如下：packagecom.bw.edgeagent.common.util

沫离痕·2023-12-22 19:22

BW 常用标准常用数据源

常用标准数据源FI(财务)FI--GL:财务会计，总分类帐0FI-GL-1:总分类帐：业务量0FI-GL-10:总分类帐：领先分类账余额0FI-GL-140FI-GL-200FI-GL-210FI-GL-400FI-GL-4：总分类帐：带有增量提取的行项目FI-AP:财务会计：供应商0FI_AP_4：供应商:带有增量提取的行项目FI-AR：财务会计：客户0FI_AR_4：客户:带有增量提取的行项目

gavin_gxh·2023-12-22 17:53

BW 抽取数据初始化

今天抽取几个销售订单的数据一直不对，se14清理了BW上的数据，发现重新抽数，抽取的数据跟ERP对不上，缺了好多，需要促使化，过程如下。

gavin_gxh·2023-12-22 17:51

ChatGPT一周年：开源语言大模型的冲击

通过有监督微调和人类反馈的强化学习，模型可以回答人类问题，并在广泛的任务范围内遵循指令。

OneFlow深度学习框架·2023-12-22 13:46

【BW0565】六条致命的投资理念

巴菲特与索罗斯两个人在投资风格上相差巨大，但是他们有很多理念是一致的，也都发出过类似的告诫。致命投资理念一：要想赚大钱，必须先预测市场下一步的动向。实际上巴菲特和索罗斯都说过类似的话：如果你总是期待预测短期，那么你一定会破产。实际的结果也是，很多次索罗斯在采访时的预测，结果都是错误的，还好他知道预测是没意义的。致命投资理念二：相信即使我不会预测市场，总有其他人会，而我要做的就是找到这个人。真的有这

习正源·2023-12-22 11:19

行为心理学的认识-操作性条件作用

这就是操作条件作用的正强化学习，当然有正的就有反的。基本的意思是，有一个事物可以刺激到你，是你感兴趣或者使你厌恶，但是你要想得到或者远离这个刺激

两点半的早晨·2023-12-22 03:37

RLHF介绍及实践测试

介绍RLHF（ReinforcementLearningHyperparameterOptimizationFramework）是一种用于强化学习模型的超参数优化框架。

Charles_yy·2023-12-21 21:32

netty-udp客户端通信示例

首先引入依赖io.nettynetty-all4.1.74.Finalcn.hutoolhutool-all5.7.20packagecom.bw.edgeagent.test;importjava.net.InetSocketAddress

沫离痕·2023-12-21 19:23

马尔可夫链蒙特卡罗方法，变分贝叶斯推断和巴纳赫不动点在强化学习中的应用

1.马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法和变分贝叶斯推断方法马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法和变分贝叶斯推断方法在强化学习中的应用具有重要意义。

笑傲江湖2023·2023-12-21 16:54

全新「机械手」算法：辅助花式抓杯子，GTX 1650实现150fps推断

新方法结合扩散模型和强化学习，将抓取问题分解为「如何抓」以及「何时抓」，平价显卡即可实现实时交互。手是人类与世界交互的重要部分，手的缺失（如上肢残障）会大大影响人类的正常生活。

xwz小王子·2023-12-21 14:17

腾讯多任务强化学习算法登上顶刊TPAMI

一、概要编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）论文标题：Curriculum-basedAsymmetricMulti-taskReinforcementLearning论文链接：https://arxiv.org/pdf/2211.03352.pdf代码链接：https://github.com/huanghanchi/CAMRL这是一篇2022年被IEEETransactionso

一阙词·2023-12-21 13:43

TPAMI: 基于强化学习的灵巧双手操作技能学习

最近，强化学习（RL）算法在许多需要决策领域的表现都优于人类专家。

xwz小王子·2023-12-21 13:10

AI百模大战：引领行业变革与开启人才黄金时代

个人博客：个人主页个人专栏：Linux学习⛳️功不唐捐，玉汝于成目录前言技术进步：AI的飞速发展1.深度学习的多领域应用2.自然语言处理的语境理解提升3.计算机视觉的实时处理能力提高4.强化学习在决策制定中的广泛应用

还在路上的秃头·2023-12-21 12:37

[ToolsChains CPP] Osqp的使用之二：MPCdemo-自动驾驶纵向mpc控制

135070489本文将先解读官网mpc的例子，然后实现一个自己设计的mpc的控制器；不远的未来的目标是成为我闭环仿真器（轨迹处理、规划、控制接入基于学习的车辆模型）的一环（目前是pp控制），遥远的未来实现强化学习自动调整参数

HERR_QQ·2023-12-21 09:48

MATLAB - 最优控制（Optimal Control）

一些广泛使用的最优控制方法有：线性二次调节器(LQR)/线性二次高斯(LQG)控制模型预测控制强化学习极值搜索控制H无穷综合一、线性二次调节器(LQR)/线性二次高斯(LQG)控制线性二次调节器(LQR

kuan_li_lyg·2023-12-21 08:59

「65页PDF」让 PM 全面理解深度学习

访问「easyAI-产品经理的AI知识库」下载PDF下面是内容结构和长图：深度学习全景图深度学习概要卷积神经网络-CNN循环神经网络-RNN长短期记忆网络–LSTM生成对抗网络–GANs强化学习-Reinforcementlearning

easyAI人工智能知识库·2023-12-21 04:13

c语言怎么给c1赋值字母,C语言赋值运算符详解

其一般形式为：变量=表达式例如：x=a+bw=sin(a)+sin(b)y=i+++--j赋值表达式的功能是计算表达式的值再赋予左边的变量。

ZzzCola·2023-12-20 21:53

vivo进军平板市场胜算几何？

今年早些时候，有外媒爆出vivo一款代号为BW-B1的vivo设

何玺·2023-12-20 20:45

Course3-Week3-强化学习

Course3-Week3-强化学习文章目录Course3-Week3-强化学习1.强化学习的问题引入1.1什么是强化学习1.2强化学习示例1.3数学符号2.离散状态空间的强化学习2.1回报2.2策略2.3

虎慕·2023-12-20 19:30

NLP论文阅读记录 - AAAI-23 | 01 Cogito Ergo Summ：通过语义解析图和一致性奖励对生物医学论文进行抽象总结

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2.1抽象概括2.2图增强摘要2.3抽象概括的强化学习三.本文方法COGITOERGOSUMM

yuyuyu_xxx·2023-12-20 18:41

Pytorch深度强化学习案例：基于Q-Learning的机器人走迷宫

目录0专栏介绍1Q-Learning算法原理2强化学习基本框架3机器人走迷宫算法3.1迷宫环境3.2状态、动作和奖励3.3Q-Learning算法实现3.4完成训练4算法分析4.1Q-Table4.2奖励曲线

Mr.Winter`·2023-12-20 12:43

【强化学习】Deep Q Learning

DeepQLearning在前两篇文章中，我们发现RL模型的目标是基于观察空间(observations)和最大化奖励和(maximumizesumrewards)的。如果我们能够拟合出一个函数(function)来解决上述问题，那就可以避免存储一个(在DoubleQ-Learning中甚至是两个)巨大的Q_table。Tabular->FunctionContinousObservation:函

Hellespontus·2023-12-20 06:12

如何在短期内高效备考税务师

公共号聚鑫财会资料首先今年新增、改动的章节需要重点学习；其次，掌握每个章节的高频考点；最后熟悉考试特点、考试题型及分值占比等，通过做大量的习题来巩固知识点，强化学习效果。

6ca5b1771246·2023-12-19 15:50

用Q-learning算法实现自动走迷宫机器人

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>【技术沙龙002期】数据中台：宜信敏捷数据中台建设实践|宜信技术沙龙将于5月23日晚8点线上直播，点击报名项目描述：在该项目中，你将使用强化学习算法

weixin_33901641·2023-12-19 15:59

python实现 Qlearning算法完整的输入输出测试数据

Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于动作-奖励机制的问题。以下是一个简单的Python实现Q-learning算法的示例，以解决一个简单的迷宫问题。

甜辣uu·2023-12-19 15:28

【Hung-Yi Lee】强化学习笔记

文章目录WhatisRLPolicyGradientPolicyGradient实际是怎么做的On-policyv.s.Off-policyExploration配音大师Actor-Critic训练valuefunction的方式网络设计DQNRewardShapingNoReward：LearningfromDemonstrationWhatisRL定义一个策略网络，来接受输入，并决定什么输出不

丸丸丸子w·2023-12-19 14:47

【百度PARL】强化学习笔记

文章目录强化学习基本知识一些框架Value-based的方法Q表格举个例子强化的概念TD更新Sarsa算法SampleSarsaAgent类On_policyvsoff_policy函数逼近与神经网络DQN

丸丸丸子w·2023-12-19 14:44

SAP BW层级结构小结&&属性数据源+专家例程实现层级结构增强加载

作者idanlian如需转载备注出处BW信息对象-层级结构RSH1维护信息对象层级这里的文本描述对应T表中的描述，文本数据源加载之后有数据信息对象层级H表以上描述都是根据自我理解翻译的，非官方翻译层级标识

Idan Lian·2023-12-19 12:57

ABAP与HANA集成 1：HANA视图转换为ABAP字典视图

作者idanlian如需转载备注出处使用场景最近项目在用HANA开发逻辑，形成了很多过程的计算视图，一般我们BW人员可能直接用计算视图出具前端报表，或者链接到cp使用，没有考虑转换成abap字典视图，也就是前台

Idan Lian·2023-12-19 12:57

ABAP与HANA集成 2:ABAP调用HANA存储过程或SQL语句

作者idanlian如需转载备注出处需求虽然是做BW模块，但是最近项目上种种，都需要给ABAP人员或者前台用户提供能供他们使用的表，就稍微研究了下ABAP和HANA的集成问题，因为我们BW更擅长的还是HANA

Idan Lian·2023-12-19 12:53

机器学习之神经结构搜索（Neural Architecture Search，NAS）

通常，这个搜索过程可以通过强化学习、进化算法、遗传算法或其他优化方法来完成。神经结构搜索的目标是提高神经网络的性能，减少人工设计网络结构的工作量，并提高模型的泛化能力。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-19 08:14

python Markov马尔科夫网络节点状态预测并筛选小样本

之前写的基于马尔科夫的小样本节点检测文章里的内容~~马尔科夫决策过程是在随机过程的基础上提出来的，是对强化学习(RL)问题的数学描述。

JerryLoveCoding·2023-12-19 05:02

深度强化学习之：PPO训练红白机1942

本篇是深度强化学习动手系列文章，自MyEncyclopedia公众号文章深度强化学习之：DQN训练超级玛丽闯关发布后收到不少关注和反馈，这一期，让我们实现目前主流深度强化学习算法PPO来打另一个红白机经典游戏

人工智能与算法学习·2023-12-18 12:19

如何选择深度强化学习算法：MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等算法

赶时间请直接看加粗的四种算法，它们占据不同的生态位，请根据实际任务需要去选择他们，在强化学习的子领域（多智能体、分层强化学习、逆向强化学习也会以它们为基础开发新的算法）：离散动作空间推荐：DuelingDoubleDQN

汀、人工智能·2023-12-18 12:18

【李宏毅深度强化学习笔记】2、Proximal Policy Optimization算法(PPO)

【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（PolicyGradient）【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization(PPO)算法（本文）【李宏毅深度强化学习笔记

qqqeeevvv·2023-12-18 12:15

深度强化学习：（七）PPO

一、TRPOTRPO算法是Shulman博士为了解决普通的策略梯度算法无法保证性能单调非递减而提出来的方法。也就是说，普通的策略梯度算法无法解决更新步长的问题，对于普通的策略梯度方法，如果更新步长太大，则容易发散；如果更新步长太小，即使收敛，收敛速度也很慢。Shulman并不从策略梯度的更新步长下手，而是换了一个思路：更换优化函数。通过理论推导和分析，Shulman找到一个替代损失函数（Surro

Warship_·2023-12-18 12:44

深度强化学习（DRL）简介与常见算法（DQN，DDPG，PPO，TRPO，SAC）分类

简单介绍深度强化学习的基本概念，常见算法、流程及其分类（持续更新中），方便大家更好的理解、应用强化学习算法，更好地解决各自领域面临的前沿问题。欢迎大家留言讨论，共同进步。

行至为成·2023-12-18 12:44

【深度强化学习】TRPO、PPO

策略梯度的缺点步长难以确定，一旦步长选的不好，就导致恶性循环步长不合适→策略变差→采集的数据变差→（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适\to策略变差\to采集的数据变差\to（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适→策略变差→采集的数据变差→（回报/梯度导致的）步长不合适一阶信息不限制步长容易越过局部最优，而且很难回来TRPO置信域策略优化思想：步子不要太大，应该保证更新在某个邻域内∣∣θ−θ

x66ccff·2023-12-18 12:13

通信协议UART、i2c、SPI与电平标准梳理

最近强化学习了一遍这些概念

lagransun·2023-12-18 11:14

机器学习之机器学习的分类

本讲的主要内容：-1.机器学习算法按照任务性质的不同：监督学习+强化学习--1.1监督学习（supervisedlearning）：所有的经验E都是人工采集并输入计算机的-----1.1.1传统的监督学习

辣椒种子·2023-12-18 04:16

OpenAI开源超级对齐方法：用GPT-2，监督、微调GPT-4

目前，大模型的主流对齐方法是RLHF（人类反馈强化学习）。但随着大模型朝着多模态、AGI发展，神经元变得庞大、复杂且难控制，RLHF便有点力不从心。

richerg85·2023-12-18 02:33

【深度学习】强化学习（七）基于策略函数的学习方法

文章目录一、强化学习问题1、交互的对象2、强化学习的基本要素3、策略（Policy）4、马尔可夫决策过程5、强化学习的目标函数6、值函数7、深度强化学习二、基于值函数的学习方法三、基于策略函数的学习方法一

QomolangmaH·2023-12-18 02:10

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第17天，一期目标90天

《伤寒杂病论》中“下利”的归类1.太阳篇的下利方子：①比较典型的就是葛根芩连汤证，葛根芩连汤证可以算到泄泻，也可以算到痢疾，虚冷一点的叫泄泻，比较热一点的叫痢疾。②比较偏到痢疾一点的是太阳篇的黄芩汤证，或者是少阳篇的大柴胡汤证。③四逆、白通、理中的下利都比较偏到泄泻。④厥阴篇的厥阴下利最代表性的是白头翁汤证。它的确是痢疾，不是泄泻，是肠子在发炎。⑤少阴病框架的下利——调畅少阳的气机，让肠胃功能恢复

最闪亮的那颗星_b02d·2023-12-18 00:13

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