深入浅出强化学习

第二章：配置（深入浅出 Webpack 笔记）

Entry（配置模块的入口，必填）context：Webpack在寻找相对路径的文件时会以context为根目录，context默认为执行启动Webpack时所在的当前工作目录。//改变context的默认配置module.exports={context:path.resolve(__dirname,'app')}Entry类型：string、array、objectChunk的名称：Webpa
欢欣的膜笛·2023-07-16 23:01

影视剪辑书籍推荐

全书图文并茂、案例丰富，深入浅出地展开每一个剪辑话题，便于翻查、容易上手，是每位电影爱好者、剪辑初学者和从业者的书橱必备手册。译者为两位北
卡布哒Q·2023-07-16 21:12

JavaScript深入浅出——try-catch语句

try-catch语句如果try中的执行发生错误，则catch中的内容会被执行抛出错误，否则catch不执行。finally是否抛出错误都会执行。一个try后面至少接一个catch或者finally语句。image.png语句嵌套try{thrownewError('err')}代表执行一个新的错误image.png如果内部已经抛出错误，外部错误不在抛出image.png如果ctach中也抛出错误
杀个程序猿祭天·2023-07-16 19:46

2018-11-11

战狼2.0第五组环境对人记忆的影响，多换几个学习场所和时间段更有助于强化学习，不必依赖周围环境才能再现。
Iche_2731·2023-07-16 17:09

机器学习强基计划9-2：图解字典学习KSVD算法(附Python实战)

“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
Mr.Winter`·2023-07-16 15:46

i.MX8MM嵌入式linux开发指南+全覆盖开发资料

02教学方式教程由PDF文档与视频配套提供,根据用户个人习惯选择教学方式03教学特点深入浅出，简单易懂，理论结合实际,突出重点，全是干货，提高学习效率。配套学习视频教程，彻底让零基础学习者真正学会!
mucheni·2023-07-16 15:02

Seaborn 可视化学习

Abstract主要讲述绘制强化学习结果时遇到的seaborn操作。
最適当承诺·2023-07-16 14:11

强化学习中Ornstein-Uhlenbeck噪声什么使用最合理以及效果如何

由于大部分回答都没有说清楚甚至**完全相反地解释**该部分，本文会尝试从噪声在强化学习中的应用背景、Ornstein-Uhlenbeck过程的定义、产生作用的原因、实验四部分阐述原因。
汀、人工智能·2023-07-16 14:10

强化学习从基础到进阶--案例与实践[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理
汀、人工智能·2023-07-16 14:02

干货！机器学习遇上运筹优化，助力企业降本增效：一种双层优化方法

在这篇NeurlPS21论文中，本文提出了一种将最新的机器学习技术(强化学习、图神经网络)与传统优化算法结合的框架，弥补了现有机器学习框架难收敛、模型
AITIME论道·2023-07-16 14:49

04 | 05 深入浅出索引

以下出自《MySQL实战45讲》04|05深入浅出索引在MySQL中，索引是在存储引擎层实现的，所以并没有统一的索引标准，即不同存储引擎的索引的工作方式并不一样。
Lionel Yee·2023-07-16 14:46

《时间简史》普及版读后感

书中涉及到很多简单又深刻的物理学理论知识，深入浅出的举了很多例子解释一些专业性名词和反映的现象。虽然是普及版，但读起来还是需要跟着逻辑去思考，有些难度的。书中提及的相关问题：1、宇宙的本质是什么？
望日莲2012·2023-07-16 13:42

MOSS-RLHF实现大模型和人类价值观对齐

该团队深入研究了大模型的基于人类反馈的强化学习(Reinf
sam5198·2023-07-16 13:26

相遇新乡，杏坛问道——第一天学习心得

上午简短的开班仪式后就由李帅军教授带领大家学习解读了《校长专业标准》，李教授用风趣幽默，通俗易懂的语言，深入浅出地娓娓道来。
吕店一中王凯伦·2023-07-16 13:19

TensorFlow Reinforcement Learning

TF-RL（TensorFlowReinforcementLearning）指的是由TensorFlow提供的用于开发和训练强化学习（ReinforcementLearning）模型的工具、库和资源集合
奋进的大脑袋·2023-07-16 12:52

强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：

1.训练环境如何正确编写强化学习里的env.reset()env.step()就是训练环境。其编写流程如下：1.1初始阶段：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。
汀、人工智能·2023-07-16 10:31

python随机种子seed的作用（强化学习常用到）

先上代码importmathimportgymfromgymimportspaces,loggerfromgym.utilsimportseedingimportnumpyasnpclassCartPoleEnv(gym.Env):def__init__(self):super().__init__()self.seed()defseed(self,seed=None):#seed设置为任意整数后
汀、人工智能·2023-07-16 10:31

【九】强化学习之TD3算法四轴飞行器仿真---PaddlePaddlle【PARL】框架

相关文章：【一】飞桨paddle【GPU、CPU】安装以及环境配置+python入门教学【二】-Parl基础命令【三】-Notebook、&pdb、ipdb调试【四】-强化学习入门简介【五】-Sarsa
汀、人工智能·2023-07-16 10:30

强化学习调参技巧一： DDPG算法训练动作选择边界值_分析解决

1.原因：选择动作值只在-11之间取值actor网络输出用tanh，将动作规范在[-1,1]，然后线性变换到具体的动作范围。其次，tanh激活区是有范围的，你的预激活变量（输入tanh的）范围太大，进入了tanh的饱和区，会导致梯度消失，而且tanh输出的自然就靠近边界了2.解决方案：1、网络的输入输出都是归一化之后的，buffer里的{s,a,r,s_}都是同一个数量级的，2、修改reward能
汀、人工智能·2023-07-16 10:30

深度强化学习落地方法论训练篇：PPO、DQN、DDPG、学习率、折扣因子等

为了保证DRL算法能够顺利收敛，policy性能达标并具有实用价值，结果有说服力且能复现，需要算法工作者在训练前、训练中和训练后提供全方位一条龙服务。我记得GANs刚火起来的时候，因为训练难度高，有人在GitHub上专门开了repository，总结来自学术界和工业界的最新训练经验，各种经过或未经验证的tricks被堆砌在一起，吸引了全世界AI爱好者的热烈讨论，可谓盛况空前。在玄学方面，DRL算法
汀、人工智能·2023-07-16 10:53

Pytorch简介和安装

课程传送门：深入浅出Pytorch1.1.Pytorch的介绍PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，目前被广泛应用于学术界和工业界
hello_JeremyWang·2023-07-16 08:24

DataWhale“深入浅出PyTorch”第八章

教程前四章的打卡记录：深入迁出pytorch专栏该教程的GitHub地址：深入浅出PyTorch哔哩哔哩视频地址：深入浅出PytorchDataWhale“深入浅出PyTorch”第八章——PyTorch
qqqqqqqjiajun·2023-07-16 08:22

强化学习从基础到进阶–案例与实践[11]：AlphaStar论文解读、监督学习、强化学习、模仿学习、多智能体学习、消融实验

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理
汀、人工智能·2023-07-16 08:21

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理
汀、人工智能·2023-07-16 07:46

深入浅出JavaScript中的隐式转换

JS中的隐式转换//问题如何让该片段在控制台输出"helloworld"if(a==1&&a==2&&a==3){console.log('helloworld!');}/*a==1?a==2?a==3?a为什么能等于这么多值？？？带着这样的问题，我们来看一下JS中的隐式转换*/JS是一门弱类型语言，在声明变量的时候不需要声明变量的类型，并且不同类型的数据可以进行计算，这都得益于JS中在语言设计时
工程师小青蛙·2023-07-16 03:07

5.网络通讯-TCP/IP协议深入浅出分析及疑难杂症

谈起网络通讯及TCP/IP协议大家都可以说出一些自己的看法，但是网络通讯有是一个极为复杂工程，在上篇我简单的从应用路由的角度分析了网络通讯七层模型、HTTP协议，但是这些上层的协议和TCP/IP协议是什么关系？TCP/IP协议在七层模型中所处什么层次？TCP/IP协议到底解决什么问题？.......等等我可以提出一堆自己关于对通讯的疑惑，下面我就和大家一起揭开TCP/IP的神秘面纱。一、网络通讯的
爱欧米·2023-07-16 03:09

深入浅出 TCP/IP 协议栈丨手写代码实现网络协议栈

TCP/IP协议栈是一系列网络协议的总和，是构成网络通信的核心骨架，它定义了电子设备如何连入因特网，以及数据如何在它们之间进行传输。TCP/IP协议采用4层结构，分别是应用层、传输层、网络层和链路层，每一层都呼叫它的下一层所提供的协议来完成自己的需求。由于我们大部分时间都工作在应用层，下层的事情不用我们操心；其次网络协议体系本身就很复杂庞大，入门门槛高，因此很难搞清楚TCP/IP的工作原理，通俗一
Linux服务器开发·2023-07-16 02:38

HTTP原理解析-超详细

文章深入浅出、语言风趣；爱吃必胜客社区创立者，旨在“发现美欣赏美学习系列专栏。Python学习宝库。网络安全学习宝库文章目录⭐️查询字符串/参数做什么URL编码(URLE
扯淡散人·2023-07-16 01:10

Navigation深入浅出，到出神入化，再到实战改造(二)

了解Navigation使用后，思考几个问题NavHostFragmnet作为路由容器，是如何解析nav_graph资源文件，从而生成NavGraph对象？跳转时，路由是如何被执行的？跳转的路由目标节点，NavDestination又是如何创建的。分析后是否能总结出Navigation的优点和痛点能否解决痛点，该如何解决，有什么思路？源码分析从下面的图入手：版本：implementation'an
志先生_·2023-07-16 00:24

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP
community_301·2023-07-16 00:19

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:19

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:19

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

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community_301·2023-07-16 00:49

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

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community_301·2023-07-16 00:48

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

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community_301·2023-07-16 00:48

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战，看这篇就够了

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community_301·2023-07-16 00:18

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community_301·2023-07-16 00:17

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

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community_301·2023-07-16 00:47

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战，看这篇就够了

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community_301·2023-07-16 00:47

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

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community_301·2023-07-16 00:47

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

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community_301·2023-07-16 00:47

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community_301·2023-07-16 00:16

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community_301·2023-07-16 00:16

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community_301·2023-07-16 00:46

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

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community_301·2023-07-16 00:46

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community_301·2023-07-16 00:46

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
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