强化学习最新论文汇总如有错误，欢迎指正所引用内容链接Multi-AgentRL1.PartnerSelectionfortheEmergenceofCooperationinMulti‐AgentSystemsusingReinforcementLearning2

googlefootball实验记录1.gru模型和dense模型对比实验实验场景：5v5(控制蓝方一名激活球员)，跳4帧，即每个动作执行4次实验点：修复dense奖励后智能体训练效果能否符合预期实验目的：对比gru长度为16和densenet作为aggrator的区别实验效果reward敌方得分我方得分熵实验结论：相较于长度16的gru，densenet作聚合器有益于快速收敛。gru聚合器学到了

LEARN_FREQ=5#trainingfrequencyMEMORY_SIZE=200000MEMORY_WARMUP_SIZE=200BATCH_SIZE=64LEARNING_RATE=0.0005GAMMA=0.99#trainanepisodedefrun_train_episode(agent,env,rpm):total_reward=0obs=env.reset()step=0w

本篇博客将深入浅出地介绍这三大特性及其在实际编程中的应用。一、封装（Encapsulation）1.封装的概念封装是隐藏对象内部实现细节，并通过公共接口对外提供访问的一种机制。在Java

机器学习强化学习深度学习机器学习按道理来说，这个领域（机器学习）应该叫做统计学习（StatisticalLearning），因为它的方法都是由概率统计领域拿来的。

在「如何上好阅读课」这个主题上，时老师给我们做了四次精彩的讲课，时老师声音甜美，平易近人，所讲的课程深入浅出，从自己的亲身教学出发，让我对阅读教学又一次有了新的认识，眼前豁然开朗，仿佛看到了自己今后阅读课的

以下是对您列出的几种强化学习模型的简要概述，以帮助您做出选择：DQN(DeepQ-Network):适合：适用于离散动作空间的强化学习任务。

机器学习包括多种方法：除了深度学习，机器学习还包括传统的监督学习、无监督学习、强化学习等方法，这些方法可以使用各种不同的算法和技术。优缺

高一年级语文(上册)第10课《劝学》(教学案)[教学分析]本文是一篇论述性的文言文，作者荀子运用大量的比喻论证和对比论证，深入浅出地从学习的意义、学习的作用、学习的方法与态度这三方面论述了“学不可以已”

reinforcementlearningAutonomousVehicleNavigationDeepReinforcementLearningforMaplessNavigationofaHybridAerialUnderwaterVehiclewithMediumTransition自从在Atari类游戏中将深度Q学习应用于连续动作域以来，用于运动控制的深度强化学习

作者简介青花瓷的平方，携程技术专家，主要从事无线开发，负责携程支付iOS相关开发工作。一、引言Combine.framework是Apple在2019WWDC上基于Swift推出的函数响应框架（FunctionalReactiveProgramming）,支持Apple全平台的操作系统（iOS13+，macOS10.15+等）。函数式响应框架无论在哪个平台早已流行泛滥，开源的Rx更是实现了各种语言

对于第二种情况，老师要深入浅出，用通俗易懂的语言，把问题尽量表述得让每个学生都能听懂

基金的种类如果不加入到学习中，还真不知道指数基金有那么多专业的知识点和内容，而此书深入浅出，让我们小白很容易明白，非常有意思，而国内的指数基金，可以在500只各式各样的指数基金中挑选。

注意：本题和《深入浅出-基础篇》上例题的表述稍有不同。书上表述是给出淘汰�−1n−1名小朋友，而该题是全部出圈。输入格式输入两个整数�,�n,m。

语论应球友建议，将语数精选改为语论，语论即为语兴式论语，以语录体及对话的形式，沉淀球友实际工作学习中存在的疑难杂症解答，希望能够更好的帮助到球友和粉丝。欢迎关注公众号：语数本期语论什么是数据产品？指标体系方法论重点关注有关报表的提问第一个问题何为数据产品先介绍一下数据产品：为业务或技术提供可视化内容展示或开发平台设计，数据产品分为2大类，即B端和C端两种。tob则是对内支持（公司内部数据平台支持）

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。

全书文字不多深入浅出，里面大多是中国美好山河的整幅照片，翻阅起来是比较快的，更十分的赏心悦目，仿佛人在旅途之中。总体感受，既是一本非常好的地理科普书，也是一张中国最美海报。

课程优势：相关实用数学基础原理，课程设计循序渐进，妙趣横生，使用多个源于生活的场景深入浅出的讲解，动画效果和有趣小游戏案例贯穿全课程，带领你在不经意间轻轻松

2.4优化算法：3.各种机器学习问题：3.1监督学习：3.1.1回归：3.1.2分类：3.1.3标记问题：3.1.4搜索：3.1.5推荐系统：3.1.6序列学习：3.2无监督学习：3.3与环境互动：3.4强化学习

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机器学习算法主要有三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习：使用预定义的“训练示例”集合，训练系统，便于其在新数据被馈送

目录1.数据结构介绍2.算法介绍3.时间复杂度，（空间复杂度）1.数据结构介绍首先我们讲解一下什么是数据结构（从今天开始，博主要开始学习数据结构啦，以后再学习算法会给大家分享更多深入浅出的干货！）

学习资料：深度强化学习课程-王树森目录一、概率论知识二、强化学习专业术语三、强化学习的随机性来源1.action2.statetransition四、Rewards,Returns&ValueFuctions1

Actor-CriticMethod一、ValueNetwokandPolicyNetwork1.Policynetwork(Actor):π(a∣s;θ)\pi(a|s;\bm\theta)π(a∣s;θ)2.Valuenetwork(Critic):q(s,a;w)q(s,a;\textbf{w})q(s,a;w)二、训练神经网络1.用TD算法更新价值网络2.用策略梯度算法更新策略网络三、Ac

前言由于本人的工作与深度强化学习相关，想找个机会重新复习下深度强化学习的相关知识，正好手上有这本书，粗略一看感觉知识点挺简洁的，内容也挺全面，也提供了一些学习资料。所以开个坑记录一下这本书的学习过程。

目录基本概念价值函数目的基本概念**策略函数(policy)**是根据观测到的状态做出决策策略函数π\piπ：S×\times×A→\rightarrow→[0,1]是一个条件概率函数：π\piπ(a|s)=P(A=a|S=s)策略函数的输入是状态s和动作a，输出是一个0到1之间的概率值奖励(reward)是在智能体执行一个动作之后，环境返回给智能体的一个数值状态转移是指当前状态s变成新的状态s’

深入浅出过度到一般化技术处理，孩子目前对学习不太感兴趣，让你有点担心。第二个问题：可以试着聊，你毕业到现在多久了？这中间都了那些工作？可以看出你为找工作付出了很

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这为改善人类反馈强化学习（RLHF）在语言模型对齐上提供了新的研究方向。引言：人类反馈对语言模型的影响在人工智能领域，语言模型的发展已经达到了令人瞩目的水平，它们能够生成流畅、连贯且在很多

其理论基础包括监督学习、无监督学习、强化学习。支持向量机（SupportVectorMachines）、决策树（Decisi

PythonOpenAIGym中级教程：深入强化学习算法OpenAIGym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供了多个环境，包括经典的控制问题和Atari游戏。

目录一、前置知识1.factoredvaluefunction2.partiallyobservableMDP(POMDP)problem.2.2Decentralized-POMDPproblem2.3networkeddecentralizedpartiallyobservableMarkovdecisionprocesses(ND-POMDP)problem2.4上述两种算法的区别3.Mea

**critic网络：**MAPPO的actor和critic网络actor网络：critic网络：QMix(QMIX)VDN(ValueDecompositionNetworks)参考博士论文：基于强化学习的多智能体协同关键技术及应用研究基础概念在单个智能体与部分可观测环境的交互过程一般使用部分可观测马尔可夫决策过程

标题代码详解Actor和Critic网络的设置代码详解代码链接（点击跳转）Actor和Critic网络的设置基本设置：3个智能体、每个智能体观测空间18维。Actor网络：实例化一个actor对象，input-size是18Critic网络：实例化一个Critic对象，input-size是18x3=54在choose_action调用actor网络的时候，传入的直接是三个智能体的参数，tenso

文章目录前言一.机器学习的定义二.机器学习的发展历程三.机器学习的原理四.机器学习的分类3.1监督学习3.2无监督学习3.3半监督学习3.4强化学习3.5四种分类对比五.机器学习的应用场景六.机器学习的未来发展趋势全文总结前言机器学习

Spring5深入浅出篇:Spring中的FactoryBean对象Spring工厂创建简单对象之前我们通过Spring配置文件创建的都是简单对象,那么什么是简单对象呢?

Spring5深入浅出篇:Spring中ioc(控制反转)与DI(依赖注入)反转(转移)控制(IOCInverseofControl)控制：对于成员变量赋值的控制权反转控制：把对于成员变量赋值的控制权，

在绝大部分企业的数据中台建设中，数据流水线的建设都是核心工作之一。数据流水线系统承担着将数据从原始形态转换到用户与业务应用可以直接使用的形态的整个过程。在绝大多数时候，这些工作必须是自动且高度可靠的，并能够实时确保数据的正确性。数据流水线是数据驱动的重要环节，也是数据中台建设的重要过程。本文主要介绍数据流水线的具体任务以及建设数据流水线的注意事项。数据流水线定义与模型简单来讲，数据流水线就是从原始

本书系奥地利经济学派追随者希夫兄弟所著，将经济学原理概况为一个鱼、渔网、存钱、借钱的故事，把人类社会的经济历史推演了一遍，比喻有趣，插图呆萌，深入浅出地阐述了自己反对凯恩斯主义的经济观。

动手点关注干货不迷路本文分析了AndroidStudioSync在Gradle层面的底层逻辑，并且从原理出发介绍了DevOps-Build团队GradleSync优化框架的实现细节以及在飞书项目中进行Sync优化的实战经验。高频却不高效的Sync作为Android开发者，我们在使用AndroidStudio时，离不开名为Sync的操作：代码索引、自动补全等功能均需通过成功的Sync过程方可使用。以

目录一、什么是MVCC二、当前读、快照读都是什么鬼三、当前读四、快照读五、数据库的并发场景六、MVCC解决并发的哪些问题1.解决问题如下：七、MVCC的实现原理1.版本链八、undo日志1.undolog的用途2.undolog主要分为两种九、ReadView(读视图)1.ReadView几个属性2.ReadView可见性判断条件十、MVCC和事务隔离级别十一、RR、RC生成时机1.解决幻读问题2

AlphaGo一、游戏规则二、设计思路三、Training1.策略网络1.1State(ofAlphaGoZero)1.2PolicyNetwork1.3BehaviorCloning1.4策略梯度2.价值网络2.1PolicyValueNetworks(AlphaGoZero)2.2训练价值网络四、Execution：MonteCarloTreeSearch1.主要思想2.MCTS步骤2.1St

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

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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。✨

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-