深入浅出强化学习第10页

天真的人最幸福———学习黄帝内经第一课

第一次听视频学习，感觉不错，将近一个多小时，二十几个字，旁征博引，深入浅出，可知文字的言简意赅，内涵的博大精深。这第一课，用二十个字，就把一个活灵活现的黄帝勾勒出来，“生而神灵，

心即佛·2024-01-26 12:29

深度学习与图像描述生成——看图说话（3）

目录一、整体架构二、学习策略2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习三、特征映射3.1定义3.2原理3.3关键技术3.4重要案例3.5特别注意下特征空间这一概念四、语言模型4.1定义与原理4.2关键技术

giszz·2024-01-26 11:48

深入浅出 diffusion（2）：pytorch 实现 diffusion 加噪过程

我在上篇博客深入浅出diffusion（1）：白话diffusion原理（无公式）中介绍了diffusion的一些基本原理，其中谈到了diffusion的加噪过程，本文用pytorch实现下到底是怎么加噪的

木水_·2024-01-26 11:40

Hierarchical Object Detectionwith Deep Reinforcement Learning

摘要我们提出了一种方法，在深度强化学习agent引导的图像中执行层次对象检测。其关键思想是关注图像中包含更丰富信息的部分，并将其放大。

fayetdd·2024-01-26 09:16

ReinforceNet: A reinforcement learning embedded object detectionframework with region selection net

强化学习嵌入式目标检测框架与区域选择网络摘要摘要近年来，研究人员探索了基于强化学习的目标检测方法。然而，现有的方法总是难以令人满意的性能。

fayetdd·2024-01-26 09:45

MFC框架学习：《深入浅出MFC》阅读笔记

一、C++重要性质1、封装任何物体都可看为对象，为了描述对象应描述其属性。对象的属性就是类，包括成员变量和成员函数。而把变量声明为私有，不允许外界随意操作，只能通过特定的接口来操作，这就是封装特性。2、继承：子类拥有父类的属性。3、this指针：成员函数的一个隐藏参数。4、虚拟函数与多态：实现一般化行为5、静态成员（变量与函数）6、构造与析构7、Template：把一般性算法和数据类型分开二、MF

HUANG_XIAOJUN·2024-01-26 08:16

关注成功经验

每每遇到听不懂的章节想放弃的时候，刘老师好像觉察到学员的情绪了，这时候他总会讲一些案例分析，并结合书本知识深入浅出，耐心细致的解释那些难以理解的专业术语，鼓励大家不要放弃。

六月荷花草·2024-01-26 07:41

ITSS服务工程师：开启IT职业生涯的金钥匙

“IT服务工程师”培训从服务技术、服务技巧和服务规范三大板块，深入浅出地讲解信息技术服务的相关知识。那么，ITSS服务工程师适合哪些岗位？就业前景又如何呢？

IT课程顾问·2024-01-26 02:34

深入浅出node.js游戏服务器开发——Pomelo框架的设计动机与架构介绍

一、Pomelo的定义和组成以下是Pomelo官网给出的最初定义：Pomelo是基于node.js的高性能,分布式游戏服务器框架。它包括基础的开发框架和相关的扩展组件（库和工具包），可以帮助你省去游戏开发枯燥中的重复劳动和底层逻辑的开发。Pomelo最初的设计初衷是为了游戏服务器，不过我们在设计、开发完成后发现pomelo是个通用的分布式实时应用开发框架。它的灵活性和可扩展性使pomelo框架有了

ansinjay·2024-01-26 01:13

强化学习 - Policy Gradient Methods（策略梯度方法）

什么是机器学习策略梯度方法（PolicyGradientMethods）是一类用于解决强化学习问题的算法，其目标是直接学习策略函数，而不是值函数。

草明·2024-01-25 21:53

强化学习 - Deep Q Network (DQN)

什么是机器学习DeepQNetwork（DQN）是一种结合深度学习和强化学习的方法，用于解决离散动作空间的强化学习问题。

草明·2024-01-25 21:23

强化学习 - Q-learning（Q学习）

什么是机器学习强化学习中的Q-learning（Q学习）是一种用于学习在未知环境中做出决策的方法。它是基于值函数的方法，通过学习一个值函数Q，该函数表示在给定状态和动作下，期望的累积奖励。

草明·2024-01-25 21:52

《深入浅出》Apache Kafka实战

2011年年初，美国领英公司(LinkedIn)开源了一款基础架构软件，以奥地利作家弗兰兹.卡夫卡(FranzKafka)的名字命名，之后LinkedIn将其贡献给Apache基金会，随后该软件于2012年10月成功完成孵化并顺利晋升为Apache顶级项目---这便是大名鼎鼎的ApacheKafka。历经7年发展，2017年11月，ApacheKafka正式演进到1.0时代，本书就是基于1.00版

Java架构互联网大数据·2024-01-25 20:00

【尚硅谷】在线支付开发 - 带源码课件

描述：讲解从理论到实践，通过庖丁解牛StepbyStep式教学，深入浅出，直击要点。

酷爱码·2024-01-25 19:55

《法医秦明》:为死者言，为生者权

这部由作者秦明创作的小说，以其深入浅出的法医知识，紧张刺激的剧情，以及深入人心的人性剖析，让我深深地为之着迷。《法医秦明》的故事背景设定在一个充满神秘色彩的法医世界。

充满元气的枫叶·2024-01-25 19:37

区块链的本质和他所带来的大数据未来

别急，后面会用最深入浅出的方式来一一解释。任何人都可以对这个公共账本进行核查，但不存在一个单一的用户可以对它进行控制。

少年已不年少201901·2024-01-25 19:25

深入浅出百亿请求高可用Redis分布式集群

摘要：作为noSql中的kv数据库的王者，redis以其高性能，低时延，丰富的数据结构备受开发者青睐，但是由于redis在水平伸缩性上受限，如何做到能够水平扩容，同时对业务无侵入性是很多使用redis的开发人员都会面临的问题，而redis分布式解决方案的一个开源产品【codis】较好的弥补了这一弱势，本文主要讲解codis是如何做到对业务无感知，平滑迁移，迁移性能高，迁移异常处理，高可用以及常见的

简说Linux·2024-01-25 16:02

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