深入浅出强化学习第93页

强化学习——强化学习的算法分类

1.算法分类现代强化学习算法分类---图片来自OpenAISpinningup项目---由于强化学习是一个更新速度非常快的领域，所以准确地全面地分类是相当困难的，Spinningup项目组给出的这个分类虽然并不全面

assassin_sword·2023-04-10 23:13

强化学习的原理和模型

强化学习是一种机器学习方法，用于让计算机在给定的环境中学习如何执行某些任务。它的基本原理是通过不断地尝试和学习，让计算机找到最优的策略来完成给定的任务。

半清斋·2023-04-10 22:43

深度强化学习笔记——基本方法分类与一般思路

概要本文梳理了一下台大李宏毅老师的深度强化学习系列课程内容。该课程主要是对无模型深度强化学习方法的一些大致介绍，将其分为大致三类：基于值函数的、基于梯度的方法、actor-critic的方法。

RavenRaaven·2023-04-10 22:12

【强化学习】时间差分法(TD)

引用知乎专栏天津包子馅儿的知乎1、前言之前的强化学习分类中介绍了几种强化学习方法的分类，今天就说一下其中重要的算法思想时间差分法，TD与蒙特卡罗法主要是在值函数的更新上有所差异，我们可以先看下图动态规划法

shura_R·2023-04-10 22:11

从0开始强化学习——强化学习的简介和分类

目录写在前面一、强化学习简介二、强化学习分类写在后面写在前面最近一直在给老板打工，已经很久没有写过博文了，最近打算系统学习一遍强化学习，所以就开个新坑，和大家分享一下在学习过程中的收获，未来一段时间将不定期更新

志远1997·2023-04-10 22:11

强化学习的三种范例（Three Paradigms of Reinforcement Learning）

作者：CarlesGeladaandJacobBuckman编辑：DeepRL许多研究人员认为，基于模型的强化学习（MBRL）比无模型的强化学习（MFRL）具有更高的样本效率。

文文学霸·2023-04-10 22:37

强化学习方法分类

一、理解环境or感知环境Model-based：先理解真实世界是怎样的，并建立一个模型来模拟现实世界的反馈，通过想象来预判新下来将要发生的所有情况，然后选择这些想象情况中最好的那种，并依据这种情况来采取下一步的策略。Model-free：不依赖环境，不尝试去理解环境，Agent会根据现实环境的反馈采取下一步的动作，一步一步等待真实世界的反馈，再根据反馈采取下一步行动。■例如Q-learning，S

R戎·2023-04-10 22:36

强化学习的分类方法

总体认识强化学习是很大的概念，他包含了很多种算法，我们也会一一提到其中一些比较有名的算法，比如有通过行为的价值来选取特定行为的方法，包括使用表格学习的QLearning方法，sarsa等，使用神经网络学习的

csdn_LYY·2023-04-10 22:35

强化学习分类与汇总介绍

1.强化学习（ReinforcementLearning,RL）强化学习把学习看作试探评价过程，Agent选择一个动作用于环境，环境接受该动作后状态发生变化，同时产生一个强化信号(奖或惩)反馈给Agent

AI强仔·2023-04-10 22:05

基层医疗微营销之上下同欲者胜

我是曲娅菲·2023-04-10 22:08

深入浅出ELF(Executeable and Linkable Format，可执行与可链接格式)

一、参考资料深入浅出ELFLinux加油站-ELF文件二、相关介绍1.ELF简介在Linux下面，二进制的程序也要有严格的格式，这个格式称为ELF（ExecuteableandLinkableFormat

花花少年·2023-04-10 21:30

自监督学习

学习的范式我们首先来回顾下机器学习中两种基本的学习范式，如图所示，一种是监督学习，一种是无监督学习（林轩田课程中把机器学习范式分为监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习）。

NYX_UNI·2023-04-10 20:12

每日学术速递4.9

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.HypLiLoc:TowardsEffectiveLiDARPoseRegressionwithHyperbolicFusion

AiCharm·2023-04-10 18:55

卷，卷，卷，SAM发布不到24h | BAAI、浙大、北大联合推出SegGPT

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理昨天都被Meta的SAM模型刷屏了吧！但在其发布24h不到！

AiCharm·2023-04-10 18:25

每日学术速递4.10

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.Super-ResolvingFaceImagebyFacialParsingInformation标题

AiCharm·2023-04-10 18:43

健脑论——锻炼头脑更快、更高、更强！

因为你面对的询问者可能是中小学生、普通家长，也有可能是商业精英，政府官员，还可能是专家学者、教师校长……总之问题是相同的，但每个人的需求不同、知识背景不同，导致了我必须从不同的角度来费力解答这个问题，才能深入浅出

逻7思维袁劲松老师·2023-04-10 18:26

Spade_Kin·2023-04-10 18:48

深度学习框架tensorflow

深度学习：深度学习、强化学习的底层都是神经网络架构。但是他比机器学习高的地方在于自动化，他帮你省事，不用从头去构建神经网络架构他基于机器学习,所以深度学习一定是框架。框架帮你写一些机器学习基础的东西。

@苏词吗？·2023-04-10 14:37

每日学术速递4.3

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CL1.ASurveyofLargeLanguageModels标题：大型语言模型综述作者：WayneXinZhao

AiCharm·2023-04-10 14:35

世界很简单，人生也是一样

书名《被讨厌的勇气》作者：岸见一郎一切烦恼来自于人际关系这本书以青年和哲人的辩论展开，在辩论中深入浅出的解开阿德勒心理学，让人通俗易懂。对于没有心理学基础的人来说，也可以从容阅读到底。

锦and镇定·2023-04-10 13:32

有人问我汉语言文学专业怎么样？我只能这样回答

能力可以从平时体现出来，虽然我个人之前没有上过他们的课，但是知道他们的文化底蕴已经深深折服了我，还有他们深入浅出的讲解方式。

去图书馆好运来·2023-04-10 12:33

学贵得师亦贵得友

在班主任的组织下，进行了简单而有仪式感的开班典礼，领导讲话，强化学习目标；学员发言，指明努力方向。

zwj静·2023-04-10 10:51

【人工智能】AlphaGo VS 柯洁

本讲座简要讲述AlphaGo如何把深度学习、蒙特卡洛树搜索、强化学习等技术应用于围棋对弈中，以及AlphaGo从Fan到Zero的技术进步，并简要讨论深度学习可应用的其它预测问题。

小象学院·2023-04-10 10:13

ChatGPT的技术路线

在互联网开源数据集上进行训练，引入人工数据标注和强化学习两项功能，实现“从人类反馈中强化学习”。相比之前的模型，Ch

文斗士·2023-04-10 07:42

《中国哲学简史》| 戴亚伶解读

关于本书《中国哲学简史》这本书深入浅出地概括了中国哲学的整体发展历程，内容囊括：诸子百家哲学流派的兴衰发展，孔孟老庄的哲学思想的继承发展，中国哲学精神的探讨。堪称“中

鸭梨山大哎·2023-04-10 06:00

【sentinel】深入浅出之原理篇FlowSlot

FlowSlot则用于根据预设的限流规则，以及前面slot统计的状态，来进行限流。官方文档：如何使用Sentinel流控规则publicclassFlowSlotextendsAbstractLinkedProcessorSlot{@Overridepublicvoidentry(Contextcontext,ResourceWrapperresourceWrapper,DefaultNodeno

一滴水的坚持·2023-04-10 06:52

微信看一看强化学习推荐模型的知识蒸馏探索之路丨CIKM 2021

2、从零开始搭建创业公司后台技术栈3、全民K歌推荐系统算法、架构及后台实现4、微博推荐算法实践与机器学习平台演进5、腾讯PCG推荐系统应用实践6、强化学习算法在京东广告序列推荐场景的应用7、飞猪信息流内容推荐探索

智能推荐系统·2023-04-10 03:10

面向深度强化学习的策略迁移框架

深度强化学习解决很多复杂问题的能力已经有目共睹，然而，如何提升其学习效率是目前面临的主要问题之一。现有的很多方法已验证迁移学习可利用相关任务中获得的先验知识来加快强化学习任务的学习效率。

AITIME论道·2023-04-10 03:05

强化学习下的多教师知识蒸馏模型（学习笔记

对知识蒸馏的方法提出了一个新的方向采用多个不同的教师模型同时训练一个学生模型一个很明显的好处就是多个教师model可以减少单个教师模型它的bias但是当我们有多个老师的时候，学生模型是否能够根据自己的能力选择和结合教师模型的特点来选择性的向老师学习（根据老师的特点来主动学习）这样的一个想法来自一个观察一个厉害的老师不一定教出最优秀的学生从这张图表当中我们可以看出这个假设很显然加了这个Ro的老师模型

：）�东东要拼命·2023-04-10 03:04

什么是ChatGPT ?以及它的工作原理介绍

创建者结合使用监督学习和强化学习来微调ChatGPT，但正是强化学习组件使ChatGPT独一无二。创作者使用一种称为人类反馈强化学习(RLHF

Meta.Qing·2023-04-10 02:02

深入浅出C++ ——哈希的应用

文章目录一、位图1.位图的概念2.STL中的位图3.位图的特点4.位图的应用5.位图的实现6.位图的使用二、布隆过滤器1.布隆过滤器提出2.布隆过滤器概念3.布隆过滤器的设计思路4.布隆过滤器的插入5.布隆过滤器的查找6.布隆过滤器删除7.布隆过滤器的优缺点8.布隆过滤器的实现9.布隆过滤器的使用一、位图1.位图的概念所谓位图，就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。

程序员Jared·2023-04-10 01:50

深入浅出C++ ——容器适配器

文章目录一、容器适配器二、deque类简介1.deque的原理2.deque迭代器3.deque的优点和缺陷4.为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器一、容器适配器适配器的概念适配器是STL六大核心组件之一，它是一种设计模式，该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口，通过限制模型的功能以让它满足另一个模型的功能，相当于改变了接口，但实现不变。设计模式的概念

程序员Jared·2023-04-10 01:20

深入浅出C语言——数组

文章目录一、数组概念二、一维数组1.一维数组的创建2.一维数组的初始化：3.一维数组的使用4.一维数组在内存中的存储三、二维数组的创建和初始化1.二维数组的创建2.二维数组的初始化3.二维数组的使用4.二维数组在内存中的存储四、数组越界五、数组作为函数参数一、数组概念变量虽然可以存储数据，但是存放的效率太低了，于是就产生了数组，用来存放一组相同类型的数据。简言之，数组是一组相同类型元素的集合。

程序员Jared·2023-04-10 01:19

深入浅出C语言——C语言简介

文章目录编程语言：一、C语言二、C语言程序案例三、数据类型四、变量和常量五、字符串六、转义字符七、注释八、选择语句九、循环语句十、函数十一、数组十二、操作符十三、常见关键字十四、#define定义常量和宏十五、指针十六、结构体编程语言：编程语言可以简单的理解为一种计算机和人都能识别的语言，一种计算机语言让程序员能够准确地定义计算机所需要使用的数据，并精确地表达在不同情况下所应当采取的行动。从语

程序员Jared·2023-04-10 01:49

深入浅出RocketMQ的事务消息

目录事务消息发送流程发送事务消息源码分析事务消息回查事务消息发送流程半消息实现了分布式环境下的数据一致性的处理，生产者发送事务消息的流程如上图所示，通过对源码的学习，我们可以弄清楚下面几点，也是半消息机制的核心：1.为什么prepare消息不会被Consumer消费？2.事务消息是如何提交和回滚的？3.定时回查本地事务状态的实现细节。发送事务消息源码分析发送事务消息方法TransactionMQP

·2023-04-10 01:53

Vue-Router 实现原理及其应用

本文将深入浅出地介绍Vue-Router实现原理，帮助读者更好地理解Vue-Router并能够应用到实际项目中。

前段小学生·2023-04-09 23:05

See u again

今天捉到的太阳尾巴日常依旧阅读/健身/晒太阳只是将地点分别从图书馆健身房公园变成了家逐渐适应着以此给自己续电前天看到两片落叶今天看到小区门口的狗都惊喜了几分我想这个时候也只有它们可以深入浅出吧毕竟前前后后封闭的严严实实除日常外我正在做极其重要的事情则是整合身心我想只有梳理得贴合又通透才能更好的活着和继续前行吧另一件事情就是陪伴家人和妈妈像小朋友一样相处我们一块唱歌运动做饭傻笑得合不拢嘴爸爸呢因为封

麻小七·2023-04-09 21:39

抄书之virtualDOM

摘抄自《深入浅出React和Redux》章节：5.2P115为什么要抄书呢，因为个人感觉书上确实讲的很透彻清晰，欢迎看官们补充延申...React组件生命周期：装载、更新、卸载。

随意_web·2023-04-09 20:35

目前最好、最有趣的哲学入门读本|哲学家们都干了些什么？

（真是好大的口气）试着读了下去，被作者风趣的文风吸引到了，果真深入浅出，果真是严谨又不严肃。二律背反、因果律、结果论、奥

吊月亮的人·2023-04-09 20:25

【强化学习】DQN与Double DQN

文章目录一、DQN1.1Q网络和目标网络1.2经验回放1.3DQN流程1.4DQN的Q估值过高问题二、DoubleDQN一、DQN1.1Q网络和目标网络Qπ(st,at)=rt+γQπ(st+1,π(st+1))Q^\pi(s_t,a_t)=r_t+\gammaQ^\pi(s_{t+1},\pi(s_{t+1}))Qπ(st,at)=rt+γQπ(st+1,π(st+1))在DQN中，有两个网络：

Katniss的名字被占用·2023-04-09 20:42

回归系数的解释

于是为了让自己看起来好懂的样子，我在网上扒拉半天，找到一本《例解回归分析》：96dda144ad3459823fe10ed50ff431adcbef840a.jpg它恰好是一本深入浅出的书，在此十分推荐大家阅读

3between7·2023-04-09 18:48

荐书丨茶与茶器（学茶识器必备）-【享书社】

本书的知识构架较为完整，引经据典，深入浅出，不仅对各个时代的茶与茶器进行了详细的论证和探讨，对每一个观点、每一类茶器，尽量写精写透，而且对于如何正确选择茶器，一针见血地从根本上提出了

享书社·2023-04-09 17:34

Python必学基础

MiuRui·2023-04-09 17:42

社区1月热门文章、ChatGPT工具汇总，强化学习安全和隐私、斯坦福大学CS234《智源社区强化学习周刊》第75期...

No.75智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动社区热门文章Google发布Bard与ChatGPT竞争https://hub.baai.ac.cn/view/23925纽约时报：ChatGPT诞生背后的故事

智源社区·2023-04-09 17:53

Globecom论文推荐、DeepMind证明强化学习在开放域中的适应性、强化学习知识大讲堂、《强化学习周刊》第76期...

No.76智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之一，其在人工智能领域以及学科交叉研究中的突出表现，引起越来越多的研究人员对该领域的关注。