深入浅出强化学习编程实战

深度强化学习-策略梯度及PPO算法-笔记（四）

策略梯度及PPO算法策略梯度PolicyGradient基础知识策略梯度的计算细节TipsTip1：AddaBaselineTip2：AssignSuitableCredit策略梯度优化的技巧Reinforce蒙特卡洛MC与时序差分TDReinforce算法PPO（ProximalPolicyOptimization）基础知识FromOn-policytoOff-policyImportanceS
wield_jjz·2024-01-25 14:03

强化学习--梯度策略

强化学习强化学习--梯度策略强化学习1Keywords2Questions1Keywordspolicy（策略）：每一个actor中会有对应的策略，这个策略决定了actor的行为。
无盐薯片·2024-01-25 14:02

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。`伪代码：二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_
爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

【机器学习】强化学习（七）-策略梯度算法-REINFORCE 训练月球着陆器代理（智能体）...

概述月球着陆器代理是一个模拟飞行器在月球表面着陆的环境，它有八个连续的状态变量，分别是水平坐标、垂直坐标、水平速度、垂直速度、角度、角速度、腿1触地、腿2触地。它有四个离散的动作，分别是什么都不做、发动左方向引擎、发动主引擎、发动右方向引擎。训练月球着陆器代理的目标是使飞行器能够安全地降落在两个黄色旗帜之间的停机坪上，最小化燃料消耗和着陆时间。为了实现这个目标，我们可以用策略梯度算法来训练一个神经
十年一梦实验室·2024-01-25 14:25

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--机器人、强化学习、开放词汇

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==roboticagent==标题:TheConversationistheCommand:InteractingwithReal-WorldAuto
晓理紫·2024-01-25 13:01

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--大模型、扩散模型、视觉导航

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==chatgpt@largelanguagemodel@LLM==标题:HAZARDChallenge:EmbodiedDecisionMakingi
晓理紫·2024-01-25 13:01

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)-大模型、扩散模型、视觉导航

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==LLM==标题:MindYourFormat:TowardsConsistentEvaluationofIn-ContextLearningImpr
晓理紫·2024-01-25 12:31

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--机器人、强化学习

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==roboticagent==标题:WorkspaceOptimizationTechniquestoImprovePredictionofHuman
晓理紫·2024-01-25 12:26

深入浅出Node.js（一）：什么是Node.js

转自：http://www.noday.net/articles/2011/10/19/1319029277083.htmlNode.js深入浅出Node.js（一）：什么是Node.js2011-10
AllinShang·2024-01-25 10:10

深入浅出自然语义处理原理并构建自然语义处理(NLP)模型GPT2

NLP自然语言处理，GPT2模型1、词向量在图像的处理中，我们无需对图像进行特殊的处理，因为图像本身就是由矩阵来表示的。而处理自然语言的时候，语言是由每一个字、词组成的。而字、词是通过编码存储在计算机当中的。所以我们可以通过将字、词编码成为向量的形式，如此就可以输入进深度学习网络模型中。但是我们应该如何去编码呢？像做图像分类那样，使用one—hot的形式编码？但是这样会存在一个问题，在自然语言中，
「已注销」·2024-01-25 10:31

深入浅出特征工程 – 基于 OpenMLDB 的实践指南（上）

1.什么是机器学习的特征工程一个真实场景的机器学习应用一般会包含两个主体流程，即特征工程和机器学习模型（以下简称模型）。大家对模型一定很了解，平时也是接触的最多的，比如从经典的逻辑回归、决策树模型，到近几年大火的深度学习模型，都是聚焦于如何开发高质量的模型。对于特征工程，可能大家相对关注较少。但是大家一定听说过坊间传闻的一句”名言“：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已
第四范式开发者社区·2024-01-25 10:01

深入浅出推荐系统（四）：召回：向量化的潮流

只要对机器学习稍有涉猎，就会发现如今机器学习，无论是推荐、图像、语言等领域，随处可见embedding，可以说，在深度学习主宰机器学习领域的今天，万物皆可embedding。那么，什么是embedding，怎么对实体进行embedding，推荐领域里，embedding会怎么应用呢？且待本文一一道来。embedding简介embedding是什么在本文之前的几篇文章里，曾经提及对用户或物品的emb
慕阮·2024-01-25 10:00

21堂写作变现课作业一：价格弹性“深入浅出”

价格弹性（priceelasticity）是指某一种产品销量发生变化的百分比与其价格变化百分比之间的比率，是衡量由于价格变动所引起数量变动的敏感度指标。以上是对于价格弹性概念解释，举个例子：夏天的西瓜和冬天的西瓜，价格不同，卖出总收入一样。因为夏天就是产瓜的季节，多自然价格低，大概2元一斤，而且吃的人多，例如25个人，2*25=50元。而冬天瓜少，吃的人也少，要吃一次的人，觉得很想很想吃，或者酒店
毛毛宋·2024-01-25 10:53

深入浅出AI落地应用分析：AI视频生成Top 5应用

接下俩会每周集中体验一些通用或者垂直的AI落地应用，主要以一些全球或者国外国内排行较前的产品为研究对象，「AI产品榜：aicpb.com」以专题的方式在博客进行分享。一、Loom二、Runway产品链接：https://app.runwayml.com/产品简介：Runway支持VIDEO到Video，文、图生成视频，抹除背景，文生图、图生图、文字转语音，提供了30多种AI魔法工具和全功能的视频编
女王の专属领地·2024-01-25 09:51

【机器学习】强化学习（六）-DQN(Deep Q-Learning)训练月球着陆器示例

概述DeepQ-Learning（深度Q学习）是一种强化学习算法，用于解决决策问题，其中代理（agent）通过学习在不同环境中采取行动来最大化累积奖励。
十年一梦实验室·2024-01-25 07:50

阅读记录：RNNLOGIC: LEARNING LOGIC RULES FOR REASON-ING ON KNOWLEDGE GRAPHS

现有方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题（例如神经逻辑编程），要么由于奖励稀疏而导致优化无效（例如基于强化学习的技术）。为了解决这些限制，本文提出了一种称为RNNLogic的概率模型。
憨化龙猫·2024-01-25 07:04

QTRAN算法总结

:LearningtoFactorizewithTransformationforCooperativeMulti-AgentReinforcementlearning参考文章：(35条消息)多智能体强化学习
神奇的托尔巴拉德·2024-01-25 06:45

英语日积月累2023-06-04

profundityprofundityprofundity深刻breathtaking激动人心的，令人惊叹的；非常糟糕的，令人震惊的这本书极为深入浅出。
抽刀断水2·2024-01-25 02:06

2019年上半年收集到的人工智能强化学习干货文章

2019年上半年收集到的人工智能强化学习干货文章从0到1-强化学习篇关于人工智能中强化学习的扫盲强化学习简介深度强化学习探索强化学习算法背后的思想起源！强化学习基础什么是强化学习？
城市中迷途小书童·2024-01-24 22:57

《正面管教》读后感

这本书深入浅出的介绍了许多行之有效的涉及孩子心理、行为、认知、教育等方面的经典理论，用丰富的案例来告诉
雨天泥巴·2024-01-24 20:17

Java入门篇：探索Java宇宙的基本语法与数据类型——编程基石

本篇将带领你深入浅出地探讨Java语言的核心要素，为你搭建坚实的编程基础。
陈大狗Ayer·2024-01-24 17:33

32个Java面试必考点-03深入浅出JVM

本课时的主题是JVM原理。JVM是Java程序运行基础，面试时一定会遇到JVM相关的题。本课时会先对面试中JVM的考察点进行汇总介绍。然后对JVM内存模型、Java的类加载机制、常用的GC算法这三个知识点进行详细讲解。最后汇总JVM考察点和加分项，以及这部分知识的面试真题。JVM知识点汇总首先看看JVM的知识点汇总。如上图所示，JVM知识点有6个大方向，其中，内存模型、类加载机制、GC垃圾回收是比
机智阳·2024-01-24 13:45

【强化学习】DQN、Double DQN、Dueling DQN、Per DQN、NoisyDQN 学习笔记

文章目录DQN(DeepQ-Network)说明伪代码应用范围DoubleDQN说明伪代码应用范围DuelingDQN实现原理应用范围伪代码PerDQN(PrioritizedExperienceReplayDQN)应用范围伪代码NoisyDQN伪代码应用范围部分内容与图片摘自：JoyRL、EasyRLDQN(DeepQ-Network)说明DQN通过深度学习技术处理高维状态空间，它的核心是使用深
如果皮卡会coding·2024-01-24 13:23

【强化学习】QAC、A2C、A3C学习笔记

强化学习算法：QACvsA2CvsA3C引言经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式，它通过梯度上升方法来寻找最优策略。
如果皮卡会coding·2024-01-24 13:52

我们的《书择十本》

开学初就有位敏而好学的朱敏主任找我谈心鼓励我多读书多写作，一番深入浅出的谈
阳光的园子·2024-01-24 13:58

深入浅出AI落地应用分析：AI音乐生成之「Suno.ai」

接下来会每周集中体验一些通用或者垂直的AI落地应用，主要以一些全球或者国外国内排行较前的产品为研究对象，「AI产品榜：aicpb.com」以专题的方式在博客进行分享。本节主要介绍和体验AI音乐生成应用产品SunoAI，Suno来自目前最强的文字转音频（TTS）开源模型Bark。产品链接：https://app.suno.ai/一、产品介绍Suno，印地语中意为「倾听」。与多数AI音乐应用不同的是，
女王の专属领地·2024-01-24 12:38

深入浅出理解目标检测的NMS非极大抑制

一、参考资料物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现Pytorch：目标检测网络-非极大值抑制(NMS)二、非极大抑制(NMS)相关介绍1.NMS的概念非极大抑制(nonmaximumsuppression,NMS)，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法（包括
花花少年·2024-01-24 10:48

厚积薄发打卡Day77 ：【MSUP】深入浅出JVM（下）＜常用GC算法及考察点＞

前言在看狂神频道的时候偶然发现下图，感触颇深。特别在当今【程序=业务+框架】思想盛行的开发者中，夯实基础基础显得格外重要，因此开此专栏总结记录。对于对于JVM的学习，由于在工作中的业务场景几乎使用不到，所以总是学了忘忘了学，争取早日理解哈哈，学习博客：厚积薄发打卡Day62：【狂神】狂神JVM快速入门（上）＜从JVM体系到native方法＞厚积薄发打卡Day63：【bugstack&狂神】狂神JV
coolgwayne·2024-01-24 08:35

吴恩达机器学习介绍第一章介绍

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。在监督学习中，计算机系统通过使用带有标签的训练数据来学习模式和规律，然后根
清☆茶·2024-01-24 08:30

强化学习12——策略梯度算法学习

Q-learning、DQN算法是基于价值的算法，通过学习值函数、根据值函数导出策略；而基于策略的算法，是直接显示地学习目标策略，策略梯度算法就是基于策略的算法。策略梯度介绍将策略描述为带有参数θ\thetaθ的连续函数，可以将策略学习的目标函数定义为：J(θ)=Es0[Vπθ(s0)]J(\theta)=\mathbb{E}_{s_0}[V^{\pi_\theta}(s_0)]J(θ)=Es0[
beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习11——DQN算法

DQN算法的全称为，DeepQ-Network，即在Q-learning算法的基础上引用深度神经网络来近似动作函数Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)。对于传统的Q-learning，当状态或动作数量特别大的时候，如处理一张图片，假设为210×160×3210×160×3210×160×3，共有256(210×60×3)256^{(210×60×3)}256(210×60×3)种状态，难以存储，但
beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习13——Actor-Critic算法

Actor-Critic算法结合了策略梯度和值函数的优点，我们将其分为两部分，Actor（策略网络）和Critic（价值网络）Actor与环境交互，在Critic价值函数的指导下使用策略梯度学习好的策略Critic通过Actor与环境交互收集的数据学习，得到一个价值函数，来判断当前状态哪些动作是好，哪些动作是坏，进而帮Actor进行策略更新。A2C算法AC算法的目的是为了消除策略梯度算法的高仿查问
beiketaoerge·2024-01-24 06:40

java字符串去掉换行符，帮你突破瓶颈

K8S：深入浅出Kubernetes（理论+实战）Kubernetes(k8s)是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案。
前端陈萨龙·2024-01-24 06:09

java字符串去掉换行符，看这一篇就够了！

K8S：深入浅出Kubernetes（理论+实战）Kubernetes(k8s)是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案。
最新Java面经·2024-01-24 06:08

厉害了！java字符串去掉换行符

K8S：深入浅出Kubernetes（理论+实战）Kubernetes(k8s)是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案。
椰果学Android·2024-01-24 06:36

学习没有起跑线，大脑终生具有可塑性

在演讲中，她介绍男女大脑大不同，幽默风趣，深入浅出，一下子拉近了脑科学与生活的距离。
毛豆妈妈1·2024-01-23 23:39

JVM类加载机制详解，建议看这一篇就够了，深入浅出总结的十分详细！

类加载机制虚拟机把描述类的数据从Class文件加载到内存，并对数据进行校验、转换解析和初始化，最终形成可以被虚拟机直接使用的Java类型，这就是虚拟机的类加载机制。类加载的时机遇到new（比如newStudent()）、getstatic和putstatic（读取或设置一个类的静态字段，如下代码，读取被final修饰并已在编译器把结果放入常量池的静态字段除外）、invokestatic（调用类的静
前程有光·2024-01-23 23:14

深入浅出边缘云 | 2. 架构

随着技术的发展以及应用对时延、带宽、安全的追求，一个明显的技术趋势是越来越多的应用组件将会被部署到企业所管理的网络边缘。本系列是开源电子书EdgeCloudOperations:ASystemsApproach的中文版，详细介绍了基于开源组件构建的边缘云的架构、功能及具体实现。第2章架构本章将列出所有用于构建和运营能够运行各种云原生服务的子系统。我们基于Aether说明特定的设计选择，首先介绍为何
DeepNoMind·2024-01-23 23:17

《效率脑科学：卓有成效地完成每一项工作》｜读书分享｜2.22日

《效率脑科学》，透过对具体案例以及大脑决策的深入浅出，告知读者会出现的问题和解决思路，尤其注重于时间规划以及社会人际交往。
夜灵警长·2024-01-23 20:04

2019-4-29晨间日记

读书改进：提高效率习惯养成：坚持周目标·完成进度力争完成学习·信息·阅读关注，查看健康·饮食·锻炼少盐，步行人际·家人·朋友和谐工作·思考积极，反思最美好的三件事1.学习2.读书3.看孩子思考·创意·未来强化学习
木子化敏·2024-01-23 20:31

python实例教程pdf_Python实战-从菜鸟到大牛的进阶之路 pdf完整版

本专题收录了Python编程实战教程，分享给大家。适用人群：Python进阶学习者、Web开发程序员、运维人员、有志于从事互联网行业以及各领域应用Python的人群。
weixin_39535125·2024-01-23 19:14

中医强化学习90天打卡第11天

厥阴病条文11.47至11.58讲解【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，而厥阴病它比较是在阴阳的分裂这件事情。那你把这个阴阳分裂的状况解决了之后呢，也可以算是你已经把厥阴病医好了。那通常还是可能有的。厥阴病它的一个特质哦，因为是它的这个寒气就这样往底下掉，热气就
方波先生·2024-01-23 18:38

Server-Sent Events（SSE）简单实现实时通信

在本文中，我们将深入浅出地介绍如何简单实现Server-SentEvents，以便在你的应用程序中实现实时通信。一、什么是Server-SentEvents？
天問_·2024-01-23 17:12

机器学习 | 深入理解并掌握核心概念

我们将揭开机器学习背后的神秘面纱，解释监督学习、无监督学习、强化学习等不同类型的机器学习算法。目录初识人工智能机器学习概述机器学习算法分类模型评估深度学习概述Jupyt
亦世凡华、·2024-01-23 17:42

【强化学习日志】小鸟管道游戏的gym环境搭建和DDQN训练

最近在学习了强化学习之后，在guithub上下载了一些使用不同强化学习方法的小项目，收获颇丰，于是想自己搭建一个gym环境1，直接使用项目中的一些方法去训练，希望能够加深自己的一些理解游戏参考的github
wushenlunzhe·2024-01-23 16:32

nuaa-数据融合-基于强化学习的小游戏

目录一、写在前面二、安装pygame三、读整个项目文件中的README.md四、模拟强化学习(重点)4.1先装cuda4.2再装cuDNN4.3添加环境变量五、使用conda下载pytorch反转来了env.pymain.pyppo.py
不买Huracan不改名·2024-01-23 16:00

详解强化学习（Reinforcement Learning）（基础篇）

强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一个分支，主要研究智能体如何通过观察环境状态、执行动作和接收奖励来学习最优策略。
RRRRRoyal·2024-01-23 16:28

【强化学习】----训练Flappy Bird小游戏

文章目录一、游戏介绍与问题定义1.1游戏简介1.2问题定义二、算法介绍2.1预处理2.1.1去除背景颜色2.1.2灰度处理2.2Q-Learning2.3神经网络2.4DQN结构2.4.1增加样本池2.4.2利用神经网络计算Q值2.5组成元素2.6算法设计2.7.1Train.py算法2.7.2test.py算法三、实现方法及参数设置3.1实现方式3.2参数设置四、实验结果及分析4.2各指标关系图
子衿JDD·2024-01-23 16:56

并发编程-深入浅出AQS

AQS是并发编程中非常重要的概念，它是juc包下的许多并发工具类，如CountdownLatch，CyclicBarrier，Semaphore和锁,如ReentrantLock，ReaderWriterLock的实现基础，提供了一个基于int状态码和队列来实现的并发框架。本文将对AQS框架的几个重要组成进行简要介绍，读完本文你将get到以下几个点：AQS进行并发控制的机制是什么AQS独占和共享模
can_4999·2024-01-23 16:28

Xilinx FPGA 权威书籍指南 基于Vivado 2018 集成开发环境

ff4889iVerilog数字系统设计教程_夏宇闻深入浅出玩转FPGA_吴厚航《深入浅出玩转FPGA》视频教程：35课时FPGA项目实例资料合集FPGA从入门到精通.实战篇数字逻辑基础与Verilog
light6776·2024-01-23 13:41
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