强化学习_BW 第32页

《统计学习方法》学习笔记之第一章

统计学习方法的学习笔记：第一章目录第一节统计学习的定义与分类统计学习的概念统计学习的分类第二节统计学习方法的基本分类监督学习无监督学习强化学习第三节统计学习方法三要素模型策略第四节模型评估与模型选择训练误差与测试误差过拟合与模型选择第五节正则化和交叉验证正则化

资料加载中·2023-10-07 05:52

强化学习总结

强化学习一、强化学习概述1.强化学习简介强化学习最早可以追溯到早期控制论以及统计、心理学、神经科学、计算机科学等学科的一些研究。

perfect Yang·2023-10-07 05:17

Robocup 仿真2D 学习笔记（一） ubuntu16.04 搭建 robocup 仿真2D环境

前言robocup2D是一个仿真机器人足球比赛，也是一个研究多智能体强化学习等机器学习理论算法的优秀平台，在接下来的一段时间，通过学习如何在robocup2D仿真比赛中运用机器学习算法，提高一个球队底层的实力

markchalse·2023-10-07 02:21

PyTorch入门之【AlexNet】

参考文献：https://www.bilibili.com/video/BV1DP411C7Bw/?

辉小歌·2023-10-06 23:08

统计学习方法概论

1.统计学习统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习输入空间：输入变量取值的集合输出空间：输出变量取值的集合特征空间：所有特征向量存在的空间分类问题：输出变量为有限个离散变量的预测问题回归问题

slsefe·2023-10-06 23:38

基于强化学习的走迷宫AI

有一个4*4的格子，要求用最短路径从（1，1）走到（4，4）迷宫中存在陷阱，落入则游戏结束参考：莫烦的程序学习：tkinter的使用

lojike·2023-10-06 21:45

LLMs 奖励剥削 RLHF: Reward hacking

接下来，您使用强化学习算法，即PPO，在基于当前版本的LLM生成的完成情况上，根据奖励对LLM的权重进行更新。您将在多个迭代中使用许多不同的提示和模型权重的更新来执行此周期，直到获得所期望的对齐

AI架构师易筋·2023-10-06 19:24

LLMs 用强化学习进行微调 RLHF: Fine-tuning with reinforcement learning

让我们把一切都整合在一起，看看您将如何在强化学习过程中使用奖励模型来更新LLM的权重，并生成与人对齐的模型。请记住，您希望从已经在您感兴趣的任务上表现良好的模型开始。您将努力使指导发现您的LLM对齐。

AI架构师易筋·2023-10-06 10:51

基因组比对结果的可视化

只需要导入参考基因组文件以及bam或者bw文件即可。IGV安装提前装好java，去IGV的官网下载和自己系统对应版本的exe文件，常规安装即可。

EwanH·2023-10-06 08:06

LLMs: 近端策略优化PPO Proximal policy optimization

EK，感谢您今天加入我们讨论PPO强化学习算法。谢谢您的邀请。PPO代表什么，这些

AI架构师易筋·2023-10-06 03:31

卷积神经网络

深度学习的学习方法大体分为监督学习、无监督学习、半监督学习，强化学习等。监督学习，它的特点在于数据模型已知，主要有回归和分类。回归可以通过神经网络模型，进行正向传播和反向传播。

龙眠散人·2023-10-06 02:14

一个爱面子的人不要面子了

跨年夜的欢乐海岸全是人叫不到车，我和龙妞打算徒步回家，龙妞穿着一件棉服，我只穿了一件单衣服，半夜突然感到好冷…BW：把你的外套脱下来，我们换外套。JQ：不要，我比你胖，比你耐冻！BW：快点快点！

丸子JQ·2023-10-05 22:06

基于 Marvell 88Q2112 车载以太网物理层收发器

Marvell88Q2112车载以太网物理层收发器介绍88Q2112是一款基于IEEE802.3bw和IEEE802.3bp定义的100/1000BASE-T1以太网物理层收发器(PHY)，实现单对双绞线上信号传输

Mandy_明佳达电子·2023-10-05 21:13

【NeurIPS 2023】Backdoor对抗攻防论文汇总

GeneralizableBackdoorDetectionandRemovalforDeepReinforcementLearninghttps://neurips.cc/virtual/2023/poster/70618摘要：后门攻击对深度强化学习

m0_61899108·2023-10-05 13:57

LLMs 奖励模型 RLHF: Reward model

相反，奖励模型将在强化学习微调过程中代替人类标记者，自动选择首选的完成。这个奖励模型通常也是一个语言模型。

AI架构师易筋·2023-10-05 12:55

【AI】大数据机器学习—统计学习及监督学习概论

统计学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。参考书是李航的《统计学习方法》，该书主要讨论监督学习。统计学习作为一个研究领域，主要包括统计学习方法、统计学习理论和统计学习应用。

CSU_DEZ_THU·2023-10-05 07:26

强化学习实践（一）Gym介绍

学了一段时间强化学习的理论，近期准备进行一些算法实践。应用算法的前提是要创建一个合适的仿真环境，目前Openai的Gym(https://gym.openai.com)是主流的强化学习实验环境库。

笑傲江湖2023·2023-10-05 04:11

matlab里open命令,matlab函数bwareaopen的详解

matlab函数_连通区域1、matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式：BW2=bwareaopen(BW,P,conn)作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下使用8邻域

IT桔子·2023-10-05 01:08

MATLAB App Designer-签名字迹提取

界面以下是源代码，大部分为appdesigner自己生成的框架classdefSignatureExtractionApp_v2=threshold)=255;I(Ibw

keeplearning_th·2023-10-05 01:37

逆强化学习

1.逆强化学习的理论框架1.teacher的行为被定义成best2.学习的网络有两个，actor和reward3.每次迭代中通过比较actor与teacher的行为来更新rewardfunction，基于新的

江汉似年·2023-10-04 23:25

强化学习--DoubleDQN

系列文章目录强化学习提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、强化学习是什么？

百度pkq·2023-10-04 22:00

强化学习（一）：Agent-Environment框架

作者博客：途中的树强化学习算法的思路非常简单，以游戏为例，如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分，那么就进一步「强化」这种策略，以期继续取得较好的结果。

反派，·2023-10-04 22:00

在用强化学习解决实时调度问题时，是否可以采用性能较好的工作站训练，然后将结果copy到性能一般的电脑上去实现‘实时调度？

下午看论文突然有个疑问，我在用强化学习解决实时调度问题时，是否可以采用性能较好的工作站训练，然后将结果copy到性能一般的电脑上去实现‘实时调度呢？

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-10-04 22:58

强化学习（一）- 强化学习基础

定义强化学习（ReinforcementLearning，RL）是智能体（Agent）为了最大化长期回报（Return）的期望，通过观察系统环境，不断试错（Trial-and-Error）进行学习的过程

bymaymay·2023-10-04 22:55

强化学习 Q-learning 实战GYM下的CliffWalking爬悬崖游戏

CliffWalking如下图所示，S是起点，C是障碍，G是目标agent从S开始走，目标是找到到G的最短路径这里reward可以建模成-1，最终目标是让return最大，也就是路径最短代码和解释importgymimporttimeimportnumpyasnpclassQLearningAgent(object):def__init__(self,obs_n,act_n,learning_ra

Xurui_Luo·2023-10-04 22:55

解释强化学习中model-based和model-free,online和off line，on policy 和 off policy的关系与区别

解释强化学习中model-based和model-free,online和offline，onpolicy和offpolicy的关系与区别在强化学习中，有四个重要的概念，它们描述了不同的学习方法和策略评估方式

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-10-04 22:52

强化学习环境 - robogym - 学习 - 2

强化学习环境-robogym-学习-2文章目录强化学习环境-robogym-学习-2项目地址为什么选择robogymRearrange-环境部分介绍RobotControlInterface-机器人控制接口

Ctrl+Alt+L·2023-10-04 22:22

强化学习环境 - robogym - 学习 - 1

强化学习环境-robogym-学习-1项目地址https://github.com/openai/robogym为什么选择robogym自己的项目需要做一些机械臂table-top级的多任务操作robogym

Ctrl+Alt+L·2023-10-04 22:21

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·2023-10-04 13:48

Ray和RLlib用于快速并行强化学习

作者|ChristianHubbs编译|VK来源|TowardsDataScienceRay不仅仅是一个用于多处理的库，Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库，它们利用了强化学习的这种能力。

磐创 AI·2023-10-04 06:41

DRL深度强化学习代码实战1——MountainCar-v0小车成功登顶

如果你是刚刚接触DRL的同学，那么本文的内容就是引你入胜的第一个小实验。DRL的学习离不开理论知识，但更不能缺少实践！废话不多说我们直接开始。0、实验环境和包版本①PyCharm2022Pro②gym0.25.2③python3.8.16④numpy1.23.51、初步了解Gym关于gym（以及其他的库/包），了解它的最好方法我认为是直接看官方文档，因为官方的文档和说明永远是最权威最前沿的，你看再

在屏幕前出油·2023-10-04 03:06

【强化学习】04 ——动态规划算法

文章目录1.简介2.策略迭代算法2.1策略评估Example12.2策略提升2.3策略迭代算法Example2:Jack'sCarRental3.价值迭代算法Example14.价值迭代VS.策略迭代总结DP扩展代码悬崖漫步（CliffWalking）冰湖（FrozenLake）参考1.简介动态规划（DynamicProgramming）是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题，例

yuan〇·2023-10-04 01:55

【强化学习】05 —— 基于无模型的强化学习（Prediction）

文章目录简介蒙特卡洛算法时序差分方法Example1MC和TD的对比偏差（Bias）/方差（Variance）的权衡Example2RandomWalkExample3AB反向传播(backup)Monte-CarloBackupTemporal-DifferenceBackupDynamicProgrammingBackupBootstrappingandSampling多步时序查分学习Exam

yuan〇·2023-10-04 01:22

大模型微调概览

文章目录微调和高效微调高效微调技术方法概述高效微调方法一：LoRA高效微调方法二:PrefixTuning高效微调方法三:PromptTuning高效微调方法四:P-Tuningv2基于强化学习的进阶微调方法

伊织code·2023-10-03 22:29

自信需要自我经验建构和观察学习

—《表现力：快速影响他人、成就自己的艺术》罗布•萨拉菲亚一个人的自信一方面是自己本身所带有的一种状态，另一方面是需要后天的一种建构与强化学习。

幸好我们曾遇见·2023-10-03 16:23

新兴技术成熟度曲线

通用人工智能/神经形态硬件/深度强化学习/量子计算/脑机接口等技术仍处在上升阶段。情感计算/自然语言问答/智能数字挖掘/虚拟个人助理等已经脱离曲线，走向成熟。

360linker·2023-10-03 14:53

整理了197个经典SOTA模型，涵盖图像分类、目标检测、推荐系统等13个方向

今天来帮大家回顾一下计算机视觉、自然语言处理等热门研究领域的197个经典SOTA模型，涵盖了图像分类、图像生成、文本分类、强化学习、目标检测、推荐系统、语音识别等13个细分方向。

深度之眼·2023-10-03 07:30

turingbooks·2023-10-03 04:12

Transformer在小目标检测上的应用

本篇文章是博主在AI、无人机、强化学习等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。

不去幼儿园·2023-10-02 21:05

基于强化学习的节能路由（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及文章1概述无线传感器设备是物联网（IoT）的支柱，使现实世界的物体和人类能够连接到互联网并相互交互，以改善公民的生活条件。然而，物联网设备受到内存和功率限制，不允许高计算应用，而路由任务是使对象成为物联网网络的一部分的原因

长安程序猿·2023-10-02 03:38

文科学习vs现实学习

文科学习vs现实学习一千年前的样貌语言中的发音学习虽然能够通过笔记来强化学习，但是有些事物肯定是没有办法靠文章写作来的，需要直接的多注意多练习，比如你要唱歌，跳舞，画画这些都是不能够全然地依靠文本来思考的

不做学霸很久了·2023-10-02 01:51

【ChatGPT】ChatGPT发展历史

.hello，我是小索奇，在AI日益庞大的环境下，接下来将为大家不断的ChatGPT学习ChatGPT使用了Transformer结构，建立在OpenAI的GPT-3.5大型语言模型系列上并使用监督和强化学习技术进行微调

即兴小索奇·2023-10-01 03:40

强化学习模型易受成员推理攻击的研究及编程实现

近期的研究表明，强化学习模型在面对成员推理攻击时容易受到影响。成员推理攻击是指恶意用户通过观察模型的输出和环境反馈来推断模型的内部信息，从而构造针对模型的攻击策略。

程序设计创梦引领者·2023-09-30 21:15

pyBigWig处理bigwig

#依赖libcurlzlib#安装pipinstallpyBigWig#调用importpyBigWig#读取文件#本地文件bw=pyBigWig.open("test/test.bw")#远程文件bb

JeremyL·2023-09-30 20:15

LLMs: 强化学习从人类反馈中学习Reinforcement learning from human feedback (RLHF)

让我们考虑一下文本摘要的任务，即使用模型生成一段简短的文本，捕捉较长的文章中最重要的观点。您的目标是通过向模型展示人工生成的摘要示例，使用微调来提高模型的总结能力。2020年，OpenAI的研究人员发表了一篇论文，探讨了使用人工反馈进行微调来训练模型撰写文本文章的简短摘要。在这里，你可以看到，与预训练模型、指令微调模型甚至参考人类基线相比，根据人类反馈进行微调的模型产生的响应效果更好。一种使用人类

AI架构师易筋·2023-09-30 19:27

【强化学习】基础概念

1.Agent(智能体)智能体是进行决策和学习的实体，它能感知环境的状态，并基于策略采取动作以影响环境。智能体的目标是通过与环境的交互获得最大化的累积奖励。2.Environment(环境)环境是智能体所处的外部系统，它与智能体交互。环境的状态可能对智能体可见（如游戏中的棋盘状态），也可能对智能体不可见（如对手的策略）。例如：在无人驾驶中智能体是无人驾驶系统，环境则是汽车本身、其他的汽车及建筑等。

如果皮卡会coding·2023-09-30 18:48

机器学习笔记 - 基于强化学习的贪吃蛇玩游戏

一、关于深度强化学习如果不了解深度强化学习的一般流程的可以考虑看一下下面的链接。因为这里的示例因为在PyTorch之上实现深度强化学习算法。

坐望云起·2023-09-30 13:03

深度强化学习：如何在AI工程实践中选择合适的算法？

关注公众号，发现CV技术之美在使用深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）算法解决实际问题的过程中，明确任务需求并初步完成问题定义后，就可以为相关任务选择合适的DRL算法了

我爱计算机视觉·2023-09-30 08:07

启发式算法与机器学习的区别_使用强化学习训练受启发的四足机器人

启发式算法与机器学习的区别It’sbeenawhilesinceI’vestartedexploringReinforcementLearningandOpenAIGym,inspiredbytheamazingBostonDynamicsSpot.I’vespentlastyearstudyingthefoundationsofMachineLearningandhowitisappliedto

weixin_26715991·2023-09-30 05:17

强化学习到底是什么？它是怎么运维的

https://mp.weixin.qq.com/s/LL3HfU2iNlmSqaTX_3J7fQ强化学习是一种行为学习模型，由算法提供数据分析反馈，引导用户逐步获取最佳结果。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-09-30 05:45

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