深入浅出强化学习

深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记

深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记文章目录深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记前言：Actor-Critic架构简介：critic的更新逻辑actor的更新逻辑：前言
hehedadaq·2024-01-14 22:32

深度强化学习——actor-critic算法(4)

一、本文概要：actor是策略网络，用来控制agent运动，你可以把他看作是运动员，critic是价值网络，用来给动作打分，你可以把critic看作是裁判，这节课的内容就是构造这两个神经网络，然后通过环境给的奖励来学习这两个网络1、首先看一下如何构造价值网络valuenetwork：Π和QΠ这两个函数我们都不知道，应该怎么办呢？》可以用两个神经网络分别近似这两个函数，然后用actor-critic
Tandy12356_·2024-01-14 22:01

18 .蒙特卡洛强化学习之增量式策略评估

文章目录1.批量式策略评估方法的缺陷2.什么是增量式方法3.增量式策略评估算法流程3.1输入3.2处理过程3.3输出1.批量式策略评估方法的缺陷上一篇讨论的批量式策略评估方法表明，只有当全部K个完整轨迹存储后才能对Q(s,a)进行一次估计。这在实际中存在如下缺陷：存储空间消耗大：所存储的轨迹数K越大，每个轨迹的步长LkL_kLk越大，存储空间消耗就越大；CPU消耗过于集中：在多个轨迹收集完后，才集
中年阿甘·2024-01-14 17:08

蒙特卡洛强化学习之策略控制

文章目录1.MC学习中的策略控制是什么2.基于贪心算法的策略改进的基本描述3.MC学习中完全使用贪心算法可行否4.如何改进完全贪心算法5.何谓ε−\varepsilon-ε−贪心算法5.1基本思想5.2基于ϵ−贪心算法\epsilon-贪心算法ϵ−贪心算法的策略控制的形式化描述5.3ϵ−贪心法\epsilon-贪心法ϵ−贪心法能保证策略收敛到最优否1.MC学习中的策略控制是什么根据策略评估阶段得到
中年阿甘·2024-01-14 17:08

完整的蒙特卡洛强化学习算法

文章目录1.回顾2.约定3.MC强化学习环境对象的表示4.MC强化学习算法的表示5.MC方法的进一步分类1.回顾第16篇给出了强化学习算法框架，随后的第17、18篇给出了该框架下如何进行策略评估以估计出
中年阿甘·2024-01-14 17:08

21.在线与离线MC强化学习简介

文章目录1.什么是在线MC强化学习2.什么是离线MC强化学习3.在线MC强化学习有何缺点1.什么是在线MC强化学习在线强化学习（on-policyMCRL），是指：智能体在策略评估时为获取完整轨迹所采用的采样策略
中年阿甘·2024-01-14 17:36

被标记为事务的方法互相调用的坑（下）

解决方案的核心：通过代理对象去调用方法1.把方法放到不同的类：如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。
程序员日常填坑·2024-01-14 16:40

MARL——多智能体强化学习特点与架构总结

2.3种框架完全分布式这种算法框架和单智能体强化学习一样，每个个体都根据自身观测进行训练学习。个体之间没有交流。这种效果通常不好，因为没有考虑智能体动作选择互相影响的关系。
LENG_Lingliang·2024-01-14 16:36

谈教学

既然化繁就简这招行不通，那就深入浅出吧！经过多番比对搜证，洋洋自得于一套浅显易懂的说辞，却在分享给学生的时候，学生迷茫的
曼陀罗有毒·2024-01-14 15:42

强化学习应用（三）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:31

强化学习应用（一）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

强化学习应用（二）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

强化学习求解TSP（八）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

TSP（Python）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:00

强化学习求解TSP：Qlearning求解旅行商问题（Traveling salesman problem, TSP）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:00

强化学习求解TSP（七）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:59

《深入浅出计算机组成原理》笔记四

存储例如：一块4核的CPU这块CPU每个核有32KB，一共128KB的L1指令Cache。还有32KB，一共128KB的L1数据Cache。每个核有256KB，一共1MB的L2Cache。一块多个核心共用的12MB的L3Cache。8GB的内存一块128G的SSD硬盘一块1T的HDD硬盘在一台实际的计算机里面，越是速度快的设备，容量就越小。缓存一致性问题如果1号CPU核心更新的数据仅更新到自己的l
zfh_51d2·2024-01-14 14:32

Qlib RL framework 强化学习在量化交易中的应用

资源文档：https://qlib.readthedocs.io/en/latest/component/rl/toctree.html
时间里的河·2024-01-14 13:09

强化学习中的迁移学习

强化学习中迁移学习描述强化学习中的迁移问题强化学习中迁移学习的分类强化学习中的迁移应用最新进展描述强化学习中的迁移问题强化学习是一种根据环境反馈进行学习的技术。
沐念丶·2024-01-14 11:29

基于强化学习的航线规划算法

基于Q-learning的无人机三维路径规划（含完整C++代码）_q-learning无人机路径规划代码-CSDN博客基于Q-Learing的路径规划MATLAB仿真系统_强化学习MATLAB资源-CSDN
aspiretop·2024-01-14 10:45

强化学习应用（八）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:05

强化学习应用（七）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:05

强化学习应用（五）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:35

强化学习应用（六）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:28

黑马本地生活（列表页面，详情页面）

浩泽学编程：个人主页推荐专栏：《深入浅出SpringBoot》《java项目分享》《RabbitMQ》《Spring》《SpringMVC》学无止境，不骄不躁，知行合一文章目录前言一、列表页面功能列表页面
浩泽学编程·2024-01-14 06:20

微信小程序快速入门03

浩泽学编程：个人主页推荐专栏：《深入浅出SpringBoot》《java项目分享》《RabbitMQ》《Spring》《SpringMVC》学无止境，不骄不躁，知行合一文章目录前言一、生命周期生命周期函数二
浩泽学编程·2024-01-14 05:08

好好说话是一种修养

虽然这样的场景在日常教育教学中不常出现，但偶尔一次也是令老师头疼的，大梅老师深入浅出的分析，一步到位的指导，对我们这些一线教师来说真是太及时了。
悟_e965·2024-01-14 02:29

深入浅出：原生态App封装的艺术

一、原生态App封装的优势性能的极致：原生App直接调用设备的硬件资源，减少了中间层的干扰，从而实现更快的运行速度和更流畅的动画效果。2.用户体验的完美：原生App可以访问并遵循特定平台的设计指南，提供与操作系统无缝融合的体验。3.功能的丰富：原生开发能够充分利用设备的所有硬件特性，如摄像头、GPS、加速度计等。4.可靠性与安全性：原生App经过严格的应用商店审核，保障了应用的安全性和稳定性。小猪
xxxxfdsax·2024-01-14 01:02

Vue基础篇（六）

本教程分为三部分：基础进阶实战，深入浅出Vue.js基础篇持续更新中…第六章表单与v-model基本用法：-------v-model:Vue提供了v-model指令，用于在表单类元素上双向绑定事件一个小栗子
土豆片片·2024-01-14 01:58

《八周正念之旅》读书报告

读过美国乔.卡巴金教授的《此刻-正念一枝花》和英国牛津正念研究中心的创始人马克.威廉姆斯的《正念禅修》等有关正念的书籍，每本书都给我带来不同的启示，但我在书店看到《八周正念之旅》这本书的时候，我立刻就被它深入浅出的理论和简明实用的方法所吸引
宋家铨·2024-01-13 23:14

纯 JavaScript 生成UUID和随机MD5值

这些方法适用于前端和后端开发，让我们一起深入浅出地了解吧。
天問_·2024-01-13 22:37

vite 深入浅出

简介vite(轻量，轻快的意思)是一个由原生ESModule驱动的Web开发前端构建工具。浏览器原生ESM：浏览器支持的JavaScript模块化标准，可以直接使用标签加载模块，无需打包或转译。在开发环境下基于浏览器原生ESModule的支持实现了no-bundle服务。另一方面借助esbuild超快的编译速度来做第三方库构建和ts/jsx语法编译，从而能够有效提高开发效率。在生产环境下基于rol
Avicli·2024-01-13 18:54

大模型日报-20240113

击败8名人类规划师：清华团队提出强化学习的城市空间规划模型https://mp.weixin.qq.com/s/GkL5peKCOJLh4pLjiTeIFw近年来，以更加宜居为导向，「15分钟城市」概念得到了更多关注
程序无涯海·2024-01-13 17:35

强化学习笔记持续更新......

文章目录强化学习强化学习解决的是什么样的问题？举出强化学习与有监督学习的异同点。有监督学习靠样本标签训练模型，强化学习靠的是什么？强化学习的损失函数（lossfunction）是什么？
搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

MySQL夯实之路-索引深入浅出

索引的类型从数据结构的角度来说，分为B-Tree索引、hash索引（memory引擎支持）、R-Tree索引（空间数据索引，MyISAM支持，用作地理数据存储）、FULLTEXT（全文）索引（MyISAM、InnoDB支持）从物理存储角度：聚集索引、非聚集索引从逻辑角度：普通索引、唯一索引、主键索引、空间索引（只有MyISAM支持且支持的不好）B-tree索引通常意味着所有的值都是按顺序存储的，适
⁢200·2024-01-13 16:04

深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识

2023.10.06最新消息，本文已经发布StableDiffusionV1-2系列的完整模型微调训练教程和对应的LoRA模型训练教程，并增加对StableDiffusion微调训练与LoRA训练的解读与思考。同时Rocky也在持续完善补充本文，后续会将StableDiffusion各个模块的网络结构图，StableDiffusion的从0到1训练流程，从0到1搭建StableDiffusion进
u013250861·2024-01-13 15:19

计算卸载论文阅读01-理论梳理

模型：针对上述问题，我们提出了一种创新的强化学习（RL）方法来解决比例计算问题。我们考虑了一种常见的卸载场景，该场景具有
梦灯·2024-01-13 13:06

Java中的gvm_深入浅出GVM之GC

一个优秀的Java程序员必须了解GC的工作原理、如何优化GC的性能、如何与GC进行有限的交互，因为有一些应用程序对性能要求较高，例如嵌入式系统、实时系统等，只有全面提升内存的管理效率，才能提高整个应用程序的性能。本篇文章首先简单介绍GC的工作原理之后，然后再对GC的几个关键问题进行深入探讨，最后提出一些Java程序设计建议，从GC角度提高Java程序的性能。一、垃圾回收机制(GC)1.JVMGC的
慕北颖·2024-01-13 12:45

30天精通Nodejs--第十六天：express-快速入门

引言接下来的几篇博客中，我们会深入浅出的介绍Nodejs的web框架：Express。Express是Node.js生态中最受欢迎的Web应用框架之一，以其简洁、灵活和强大的中间件机制而闻名。
bdawn·2024-01-13 11:55

深入浅出Go语言：匿名函数的原理和实践案例

深入浅出Go语言：匿名函数的原理和实践案例引言匿名函数的基础实际应用案例一实际应用案例二性能考虑最佳实践与常见错误结语引言在Go语言的世界里，有一个功能强大且灵活的编程元素值得每位开发者深入了解——匿名函数
walkskyer·2024-01-13 11:51

给湿气重的朋友的练功参考丨学员心得

刚上课，我就被老师深入浅出的讲解所打动，还有课后班主任的细心答疑和师兄师姐们的热烈讨论，我感觉自己很幸福。刚
司徒泰·2024-01-13 10:05

MySQL夯实之路-查询性能优化深入浅出

MySQL调优分析explain；showstatus查看服务器状态信息优化减少子任务，减少子任务执行次数，减少子任务执行时间（优，少，快）查询优化分析方法1．访问了太多的行和列：确认应用程序是否在检索大量超过需要的数据。这通常意味着访问了太多的行，但有时候也可能是访问了太多的列。2．分析了太多的数据行：确认MySQL服务器层是否在分析大量超过需要的数据行。sql优化1.减少查询的记录：使用sel
⁢200·2024-01-13 07:34

java多线程（并发）夯实之路-线程池深入浅出

线程池ThreadPool：线程池，存放可以重复使用的线程（消费者）BlockingQueue：阻塞队列，存放等待执行的任务（生产者）poll方法（有时限地获取任务）相对take注意防止线程一直等待take死等&poll超时阻塞获取和阻塞添加失败时会进入对应的条件变量等待，阻塞获取和阻塞添加操作成功后唤醒对方线程池实现部分：线程池execute方法：当任务没有超过核心线程数量，直接交给worker
⁢200·2024-01-13 06:48

java多线程（并发）夯实之路-CAS原理与应用深入浅出

CAS：保护共享资源的无锁实现CASCompareAndSet，简称CAS（也有CompareAndSwap的说法），它是原子的它会将pre即之前的值和最新值进行比较，如果相同，修改为next，不同则修改失败CAS的底层是lockcmpchg指令（X86架构），在单核和多核CPU下都能保证比较-交换是原子的使用例子如下：CAS与volatileCAS需要volatile支持才能读取到共享变量的最新
⁢200·2024-01-13 06:18

java多线程（并发）夯实之路-synchronized锁升级深入浅出

轻量级锁使用场景：一个对象有多线程访问，但时间是错开的（如果多线程同时访问，也就是有竞争的，会升级为重量级锁）轻量级锁对使用者是透明的，语法仍是synchronized例：以上的代码运行会先在方法产生的栈帧内创建锁记录（LockRecord）对象，每个线程的栈帧都会包含一个锁记录的结构。锁记录中有锁对象指针（Objectreference）和锁对象MarkWord记录然后会尝试用cas（Compa
⁢200·2024-01-13 06:18

MySQL夯实之路-存储引擎深入浅出

innoDBMysql4.1以后的版本将表的数据和索引放在单独的文件中采用mvcc来支持高并发，实现了四个标准的隔离级别，默认为可重复读，并且通过间隙锁（next-keylocking）策略防止幻读（查询的行中的间隙也会锁定）基于聚簇索引建立，主键要尽可能小（因为二级索引中包含主键列，主键很大，其他索引也会很大）内部做了很多优化，磁盘读取数据时的可预测预读，自动在内存中创建hash索引加速操作的自
⁢200·2024-01-13 06:17

【机器学习300问】5、什么是强化学习？

我将从三个方面为大家简明阐述什么是强化学习，首先从强化学习的定义大家的了解强化学习的特点，其次学习强化学习里特殊的术语加深对强化学习的理解，最后通过和监督学习与无监督学习的比较，通过对比学习来了解强化学习
小oo呆·2024-01-13 05:14

第一章 绪论2

1.4强化学习算法分类及发展趋势一分类1.根据强化学习算法是否依赖模型可分为：基于模型的强化学习算法、⽆模型的强化学习算法共同点：通过与环境交互获得数据不同点：利⽤数据的⽅式不同。
食蓼少年·2024-01-13 04:54

实战解析朝生暮死的Redis拓展应用—过期策略和LRU，继续强化学习

今天，我们继续Redis的拓展应用，继续深化了解、强化学习效果。拓展4：朝生暮死——过期策略Redis所有的数据结构都可以设置过期时间，时间一到，就会自动删除。
Java领域指导者·2024-01-13 01:57

0308

自己去深度思考，然后深入浅出的表达出来。4.关于自我界
博妮_6de3·2024-01-13 01:09
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