强化学习_BW 第29页

calloc

函数介绍：原型如下：申请空间：判断是否申请成功：释放空间：calloc与malloc的相同之处与不同之处：相同之处：不同之处：举例：calloc：malloc：前提须知：http://t.csdn.cn/bw07Ohttp

明日香·2023-09-21 00:21

基于深度强化学习的四旋翼无人机航线跟随

源自：指挥与控制学报作者：杨志鹏李波甘志刚梁诗阳“人工智能技术与咨询”发布摘要针对无人机在空中执行航线跟随任务时无法对未知环境作出合理应对措施等问题,提出了一种基于深度强化学习的四旋翼无人机航线跟随方法

renhongxia1·2023-09-21 00:40

LLM预训练之RLHF（一）：RLHF及其变种

在ChatGPT引领的大型语言模型时代，国内外的大模型呈现爆发式发展，尤其是以年初的LLaMA模型为首的开源大模型和最近百川智能的baichuan模型，但无一例外，都使用了「基于人类反馈的强化学习」（RLHF

wshzd·2023-09-20 20:02

Java手写强化学习

Java手写强化学习1.强化学习算法思维导图以下是强化学习算法的实现原理的思维导图，使用Mermanid代码表示：环境Agent策略价值函数模型动作选择执行动作获得反馈2.强化学习算法的手写必要性及市场调查强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法

全栈项目讲解·2023-09-20 19:02

第四范式冲刺IPO：4年亏13亿收入逐年翻番，研发工资人均2万

中国首个ACM世界冠军戴文渊创办、腾讯红杉加持，股东和客户集齐五大国有银行，创办7年累计吸金66亿，主打的是技术包括“黑魔法”AutoML和自动强化学习……现在要以决策类AI之名冲刺港交所IPO。

QbitAl·2023-09-20 18:09

Weather_APP项目实践中主要使用的技术

1.六个构造字符：begin-array=ws%x5Bws;[左方括号begin-object=ws%x7Bw

黑铁选手·2023-09-20 16:46

人工智能未来可期：超越人类能力的新科技

通过深度学习和强化学习等技术，AI能够从大量数据中学习和优化自身，不断提高其性能和能力。

HengYuan_Tech·2023-09-20 06:40

DouZero: 定制化AI在斗地主游戏中的实战应用与Python实现教程“

DouZero是其中的杰出代表，它是一个基于深度强化学习的斗地主AI框架，性能出色，与人类玩家的对弈表现非常接近。2.什么是DouZero？DouZero是一个开源的斗地主AI框架，采用了最新

m0_57781768·2023-09-19 23:41

01强化学习的数学原理：大纲

01强化学习学习路线大纲前言强化学习脉络图章节介绍Chapter1：BasicConceptsChapter2：BellmanEquationChapter3：BellmanOptimalityEquationChapter4

steelDK·2023-09-19 22:51

【BW0381】底层逻辑（4）

二、智慧的底层逻辑——博弈、定力、选择如何过的更好，其实就是一个人智慧的体现，拥有着什么层次的智慧，决定着人与人之间的差距。智慧又分三个层次：博弈、定力和选择。①博弈常言道“商场如战场”、“职场如战场”。实际上投资和生活也是如此。怎么博弈，如何成事，一是靠心态，二是靠策略。心态方面要懂得共赢和感激。任何长久的关系都存在于共赢，你占便宜别人吃亏，或者别人占便宜自己吃亏，这种事都不可能长久。想要长久的

习正源·2023-09-19 18:00

机器学习入门与实践：从原理到代码

通过本文，读者将了解机器学习的核心概念，如监督学习、无监督学习和强化学习，以及如何在Python中使用Scikit-Learn库构建和训练机器学习模型。介绍机

海拥✘·2023-09-19 17:13

2019-5-19晨间日记

今天是什么日子起床：6：00就寝：22：30天气：万里无云，阳光明媚心情：小曲哼起来纪念日：任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：与孙儿玩，购物娱乐，读书写字改进：强化学习，改进方式习惯养成：世上无难事

木子化敏·2023-09-19 15:01

山顶有朵雨做的云

库克雪山-长白云的故乡-BW-S.jpg朋友都说一朵好特别的云，象棉絮，也象桃花，整个清晨都在飘啊飘啊。小时候就听过《风中有朵雨做的云》，可惜那时候什么都不懂，就像雪诺什么也不懂。

詹姆斯摄影工作室·2023-09-19 01:52

RDMA性能测试工具集preftest_README

文章目录1概述2安装3测试方法说明4测试说明5运行测试所有测试的通用选项延迟测试选项带宽测试选项ib_send_lat（发送延迟测试）和ib_send_bw（发送带宽测试）的选项ib_atomic_lat

gengduc·2023-09-18 19:21

Isaac Gym环境安装和四足机器人模型的训练

一、IsaacGym介绍NVIDIAIsaacGym是英伟达提供的强化学习研究的高性能仿真环境。通过并行多个模型的方法在GPU上快速训练控制模型。

勇气的动力·2023-09-18 18:50

day13-总结

关闭文件文件对象=open(文件路径,读写方式,encoding=编码方式)'r'-只读;读到的内容是字符串'rb'/'br'-只读;读到的内容是二进制'w'-只写;将字符串写入文件;会清空原文件'wb'/'bw

Zard泉水·2023-09-18 11:54

多款大模型向公众开放，百模大战再升级？

大模型可以应用于各种机器学习任务，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译、推荐系统、强化学习等，能够帮助人们高效地完成各种任务。从建起来到用起来，如今，大模型正开始飞入寻常百姓家。

疯狂创作者·2023-09-18 06:07

（十三）从零开始学人工智能-强化学习:值函数近似和策略梯度

强化学习–值函数近似和策略梯度文章目录强化学习--值函数近似和策略梯度1.值函数近似1.1线性函数近似1.1.1状态价值函数近似1.1.2动作价值函数近似1.2深度神经网络近似2.策略梯度声明参考资料前两节内容都是强化学习的一些基础理论

小花技术大本营·2023-09-18 06:36

Python Q-learning 算法 --2023博客之星候选--城市赛道

Q-learning是一种强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。什么是马尔可夫决策过程（MDP）问题？马尔可夫决策过程（MDP）是一种用于建模序贯决策问题的数学框架。

SzetoZeZe·2023-09-18 00:36

计算机未来-发展趋势和未来方向

从深度学习到自然语言处理，从计算机视觉到强化学习，这些技术正在不断地改变我们的生活和工作方式。机器学习作为人工智能的一个重要分支，其核心技术包括监督学习、无监督学习和强化学习等。

a谷雨c·2023-09-17 19:57

[NLP] LLM---＜训练中文LLama2(五)＞对SFT后的LLama2进行DPO训练

从人类反馈中强化学习（RLHF）极大地推动了NLP的发展，并将NLP中许多长期面临的挑战抛在了一边。

舒克与贝克·2023-09-17 15:37

在Mujoco环境下详细实现PPO算法应用于Humanoid-v2的完整教程

第一部分：介绍1.背景介绍MuJoCo，或称为多关节动力学与控制的物理引擎，已经成为了强化学习中仿真环境的首选工具。其精确的物理仿真和高效的速度使得研究者可以在这个环境下测试和验证各种算法。

m0_57781768·2023-09-17 11:23

在MuJoCo环境下详细实现PPO算法与Hopper-v2应用教程: 深度学习强化学习实战指南

第一部分：简介与MuJoCo环境的配置1.简介强化学习已经在许多任务中展现了其强大的能力，从简单的游戏到复杂的机器人控制。

m0_57781768·2023-09-17 08:09

Learn Prompt-人工智能基础

在计算机科学中，我们可以把人工智能看成是一个目标，而我们讲的机器学习、深度学习、强化学习等各种算法

xiaoshun007～·2023-09-17 00:45

Learn Prompt-什么是ChatGPT？

它建立在OpenAI的GPT-3.5大型语言模型之上，并采用了监督学习和强化学习技术进行了微调。ChatGPT是一种聊天机器人，允许用户与基于计算机的代理进行对话。

xiaoshun007～·2023-09-16 23:08

机器学习

俞扬：对抗模仿学习与逆强化学习的过程非常相似深度学习的理论基础1.数学基础≠理论基础。用数学描述深度学习只能说明模型是有理论保证的，并不能组成深度学习的理论基础。

walkerfan·2023-09-16 20:10

Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO

大型语言模型中RLHF的秘密（上）：PPO摘要1引言2相关工作3人类反馈的强化学习4有益和无害的奖励模型5PPO的探索6评估和讨论局限性摘要大型语言模型（LLM）为通用人工智能的发展制定了蓝图。

UnknownBody·2023-09-16 08:21

强化学习基础篇（二十九）策略梯度(一)

强化学习基础篇（二十九）策略梯度(一)之前我们一直都是对价值函数或者动作值函数进行参数化近似：其中策略是间接得通过值函数进行贪婪策略产生，但本文将介绍如何在model-free场景中对策略进行参数化：1

Jabes·2023-09-16 08:57

分享 8 篇NLP论文，有研究惊奇发现：大语言模型除了学习语言还学到了... ...

的论文，其中主要包括：大预言模型的研究、动态环境下的语言回应、数据增强（使用10％的真实数据训练结果胜过100%的数据）、幽默话术的识别（幽默往往和缺陷相关）、模型幻觉抑制、自动化文章评分、稀疏奖励下的强化学习等

AINLPer·2023-09-15 21:47

大模型RLHF算法更新换代，DeepMind提出自训练离线强化学习框架ReST

这些技术造就了像GPT-3、PaLM等基座生成模型，在这些基座模型之上，研究人员通过引入人类反馈的强化学习算法（RLHF）开发出了例如ChatGPT这些与人类偏好保持一致的可聊天模型

TechBeat人工智能社区·2023-09-15 17:32

强化学习实践

【莫烦Python】机械手臂从零开始(机器学习实战强化学习)_哔哩哔哩_bilibili

笑傲江湖2023·2023-09-15 16:23

深度学习简介及深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系

大白话解释深度学习三、传统机器学习VS深度学习传统机器学习和深度学习的核心区别四、深度学习的优缺点五、4种典型的深度学习算法1、卷积神经网络–CNN2、循环神经网络–RNN3、生成对抗网络–GANs4、深度强化学习

锦木旻·2023-09-15 15:43

[NLP]TRL 正式推出，来训练你的首个 RLHF 模型

这是一个超全面的全栈库，包含了一整套工具用于使用强化学习(ReinforcementLearning)训练transformer语言模型。

舒克与贝克·2023-09-15 09:38

小土堆pytorch学习笔记

想入门pytorch强化学习，就去找pytorch的课来看。

DWQY·2023-09-15 09:43

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第20天，一期目标90天

太阴跟阳明这两个病，其实是一个，几乎就是一个表里关系。虚则太阴，实则阳明。尺寸俱沉细者，太阴受病也，当四五日发。以其脉布胃中，络于嗌，故腹满而嗌干。【3-21】传太阴，脉濡而大，发热，下利，口渴，腹中急痛，宜茯苓白术厚朴石膏黄芩甘草汤。茯苓白术厚朴石膏黄芩甘草汤方茯苓四两白术三两厚朴四两石膏半斤黄芩三两甘草二两（炙）右六味，以水一斗，煮取五升，每服一升五合余，日三服。太阴病最简单、最好开药的是水泄

最闪亮的那颗星_b02d·2023-09-14 18:56

Imitation Learning

1aa占坑，刚接触这个概念，后面再更新References[1]台大教授李宏毅强化学习ImitationLearning_哔哩哔哩_bilibili

Tancenter·2023-09-14 12:05

【深度学习+组合优化】深度学习和强化学习在组合优化方面有哪些应用？

王源WANGYuan·2023-09-14 11:33

主编推荐｜深度学习和强化学习在组合优化方面有哪些应用？

作者：莫思雨&王晶&王源2017年阿里巴巴的一篇用深度强化学习求解3维装箱问题的论文引发了深度学习和强化学习在组合优化问题方面应用的深入探讨。

运筹OR帷幄·2023-09-14 11:30

Learning Collaborative Policies to Solve NP-hard Routing Problems 学习笔记

文章目录摘要一、介绍（0）基础（1）贡献二、相关工作0.基础1.基于深度强化学习的建设型启发式（0）基础（1）AM-变体2.基于深度强化学习的改进型启发式3.带有传统求解器的混合方法三、路由问题的表述（

好奇小圈·2023-09-14 11:56

欧能电话机器人好不好用？这6个关键技术是核心

**机械学习**机械学习是多领域交叉的学科，可以从学习模式和学习方法上面进行分类，学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等，学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

蟪蛄不知·2023-09-14 10:42

Vivado中FFT9.1 IP核的使用（1）

2)变换大小N=2m，m=3–163)数据采样精度bx=8–344)相位系数精度bw=8–345)算术类型：无标度（全精度）定点定标定点浮点数6)定点或浮点接口7)蝴蝶后舍入或截断8)BlockRAM或分布式

CLL_caicai·2023-09-14 09:02

【python】CliffWalking悬崖寻路问题

强化学习简介gym库-CliffWalkingSARSAQ-learning示例SARSAQ-learning简介机器学习：监督学习、非监督学习、强化学习模仿人类和动物的试错机制进行学习智能体与环境交互

lorogy·2023-09-14 09:14

强化学习-学习笔记14 | 策略梯度中的 Baseline

优质资源分享学习路线指引（点击解锁）知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统本篇笔记记录学习在策略学习中使用Baseline，这样可以降低方差，让收敛更快。14.策略学习中的Baseline14.1

www_xuhss_com·2023-09-14 08:31

TD算法与价值学习高级技巧

参考资料：王树森《深度强化学习》：https://github.com/wangshusen/DRL

Serendipity-Wu·2023-09-14 08:29

【shusen wang】【笔记】深度强化学习(2/5)：价值学习

Dxton·2023-09-14 08:29

深度强化学习基础