学习资料深度强化学习课程-王树森目录一、Value-basedlearning二、DeepQ-Network(DQN)1.原理2.DQN结构（以超级玛丽为例）3.用DQN操作Agent打游戏三、TemporalDifferenceLearning

学习资料深度强化学习课程-王树森目录一、Policy-basedlearning二、PolicyNetwork三、Policy-BasedReinforcementLearning（策略学习）1.用神经网络近似状态价值函数

基本概念马尔可夫决策过程(MDP)智能体（agent）：强化学习的主体，由谁做动作或决策，谁就是智能体环境（environment）：与智能体交互的对象，可以抽象的理解为交互过程中的规则或机理状态(state

深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。

2021.1.12【11.47】厥阴之为病，消渴，气上撞心，心中疼热，饥而不欲食，食则吐蚘，下之，利不止。厥阴病是一个阴阳分裂的病，它跟少阴病是一个不同层面的问题，少阴病的很多问题是在于阳虚，而厥阴病是在阴阳分裂的问题厥阴病特质：寒气往底下掉，热气往上面冲（温热）部分人的舌苔厚而黄，部分人的舌头干干而没有舌苔（偏湿）一直想要喝水却并没有小便不利的状态，上焦发热口渴感觉胸口有东西顶住，又烫又热部分人

经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。✨

靶场地址：https://www.mozhe.cn/bug/detail/S0NiS2JMeTZUTVg3RXdMYzdqWTBQUT09bW96aGUmozhe漏洞编号：CVE-2013-1966影响范围

前言之前强化学习的课程老师鼓励参加华为云的比赛，慧科杯第一届人工智能应用创新大赛（又想去白嫖GPU的资源）首先大概说一下这个比赛，基于华为ModelArts平台，和之前学习的百度的AIstudio来说，

目录代码一（UsingTensorFlow）：代码二（UsingTensorFlow）：代码三（UsingPyTorch）：参考：本人在网上找了三个相关的代码，但是都有问题，这里记录一下修改哪些地方之后可以跑通。代码一（UsingTensorFlow）：代码地址：https://github.com/wallarm/nascell-automl这个代码有详细的说明：TheFirstStep-by-

但其在强化学习中实用性有限，其一是它是基于环境模型已知；其二是它的计算成本很大。但它在理论伤仍然很重要，其他的一些算法与动态规划算法（DP）十分相似，只是计算量小及没有假设环境模型已知。

clcclearcloseall距离向参数R_eta_c=20e3;%景中心斜距Tr=25e-6;%发射脉冲时宽Kr=0.25e12;%距离向调频率Fr=7.5e6;%距离向采样率Nrg=256;%距离线采样点数Bw

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T=1;BW=150;k=BW/T;h=figure();N_0=length(t_0);设置初始参数，带宽在书中给出，为150Hz，h=figure()是为了后面将所有的图在一张图中显示。

T=1;dt=1/400;t=0:dt:1;fs=1/dt;f0=15;ft=100;BW=75;%带宽75Hzk=BW/T;%斜率为带宽时间比N=length(t);先对确定各个参数，其中带宽书中给出

clcclearcloseall距离向参数R_eta_c=20e3;%景中心斜距Tr=25e-6;%发射脉冲时宽Kr=0.25e12;%距离向调频率Fr=7.5e6;%距离向采样率Nrg=256;%距离线采样点数Bw

训练效果DDPG算法是一种基于演员-评论家（Actor-Critic）框架的深度强化学习（DeepReinforcementLearning）算法，它可以处理连续动作空间的问题。

作者：彬彬编辑：李宝珠，三羊‍清华大学研究团队提出了强化学习的城市社区空间规划模型与方法，并实现了人类规划师与人工智能算法协作的城市规划流程，为智能城市的自动化规划提供了全新思路。

强化学习基础篇（五）动态规划之策略迭代（1）1、如何改善策略（Howtoimproveapolicy）上节中我们讨论了如何使用贝尔曼期望方程进行策略估计,并没有对策略进行改进，而如果我们要解决控制问题，

我们的大模型商业化落地产品更多AI资讯请关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑‍在人工智能的发展历程中，强化学习（RL）已成为推动技术突破的关键动力，尤其在自动化内容生成（AIGC）和大型语言模型（

强化学习原理python篇03——贝尔曼最优公式）例子求解状态值求解行动值贝尔曼最优公式（Bellmanoptimalityequation）定义求解Contractionmappingtheorem步骤例子

强化学习原理python篇04——迭代法Valueiteration数学原理算法步骤实例及python实现policyiteration数学原理算法步骤实例及python实现TruncatedpolicyiterationRef

强化学习原理python篇05——MonteCarloMethods蒙特卡罗方法Ref本章全篇参考赵世钰老师的教材Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-LearningMonteCarloMethods

强化学习原理python篇02——贝尔曼公式概念bootstrapping（自举法）statevalue贝尔曼公式（BellmanEquation）贝尔曼公式以及python实现解法1——解析解解法2—

强化学习原理python篇05——DQNDQN算法定义DQN网络初始化环境开始训练可视化结果本章全篇参考赵世钰老师的教材Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-LearningDeepQ-learning

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉语言导航VLN具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)==LLM==标题:SpeechTokenizer

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉语言导航VLN强化学习RL模仿学习IL机器人开放词汇，检测分割==RL==标题:BeyondTaskPerformance:EvaluatingandReducingtheFlawsofLargeM

废话不多说，此篇文章用于记录强化学习的入门学习过程。环境一：taxi-v3环境描述：出租车载客环境的地图尺寸为5*5，有4个目的地以及5个乘客可能出现的位置。

之前学习强化学习使用的环境是gym,但这毕竟不是长久之计，最后是需要使用机器人仿真的环境进行仿真，这里选择了webots。首先是建立模型。之前使用gym进行过通过控制车体运动来保持杆不倒的训练。

Deepbots是一个开源框架，使Webots中实现强化学习更加容易。Webots提供创建自己的世界和机器人的简易工具，而deepbots则作为将Webots与任何gym兼容的RL代理的接口。

一、主要内容前基于深度强化学习的避障方法，通常是引入额外的奖励函数，例如当机械臂发生碰撞时给予一个惩罚。

作为一个刚接触webots数日的新手，来着手使用webots搭建一个二轮小车并实现避障的任务,以及使用webots进行强化学习的尝试。

No.65智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动周刊订阅告诉大家一个好消息，《强化学习周刊》已经开启“订阅功能”，以后我们会向您自动推送最新版的《强化学习周刊》。

Chatgpt的崛起之路背景与发展历程背景发展历程技术原理第一阶段：训练监督策略模型第二阶段：训练奖励模型第三阶段：采用强化学习来增强模型的能力。

其实在强化学习入门阶段就听说过蒙特卡洛搜索，比如多臂赌博机其实就是一个单一状态蒙特卡洛规划。

基本思想：利用多层次蒙特卡洛方法（Multi-LevelMonteCarlo，MLMC）和Actor-Critic算法，解决平均奖励强化学习中的快速混合问题。快速混合？

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本人学识浅薄，如有理解不到位的地方还请大佬们指出，相互学习，共同进步概念引入强化学习DQN算法边缘计算边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务

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该程序使用基于GPT-3.5、GPT-4架构的大型语言模型并以强化学习训练。ChatGPT目前仍以文字

的库函数时用了env.get_normalized_score这里遇到的问题是envhasnoattributeget_normalized_score后记D4RL的用法指南D4RL本质上是一个数据库，用于离线的强化学习

1.blog/trl-peft.mdatmain·huggingface/blog·GitHub2.基于强化学习的微调（这个挺好）微软发布的文本生成增强框架DTG,让LLM主动思考和生成能力提升[2305.1

AI新闻AI虚拟女友一个月能赚3万美金，引发关注和疑惑摘要：一家英国的AI公司公布了他们的虚拟女友带来的实际产出数字：一个月能赚取3万美金（约合人民币21.4万元）。这引起了网友的惊叹和疑惑，因为AI女友只是微调一个图像算法，但却能每月赚取半年工资。据说除了赚钱，AI女友每月还收到多达20个求婚。这款AI女友被称为LexiLove，由FoxyAI公司创建，能够24小时全天候提供陪伴和聊天，甚至以超

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