飞桨parl_基础篇_强化学习第4页

深度求索：解析DeepSeek R1与V3模型的技术差异

DeepSeekR1与V3模型的技术差异引言模型定位与核心能力DeepSeekV3应用场景及示例DeepSeekR1应用场景及示例模型架构与训练方法DeepSeekV3的架构特点DeepSeekR1的强化学习策略性能表现与基准测试

walkskyer·2025-02-26 05:53

CMake入门教程【基础篇】注释

文章目录1.概述2.注释的基本使用2.1单行注释2.2多行注释2.3使用注释的好处2.4使用技巧2.5注意事项3.总结1.概述在任何编程或脚本语言中，注释都是不可或缺的一部分，它们帮助开发者理解代码的目的和功能。CMake作为一种流行的构建脚本语言，同样支持注释功能。本教程将介绍如何在CMake中使用注释，以及注释的最佳实践。2.注释的基本使用CMake中的注释非常简单，主要有以下两种类型：2.1

编程小鱼酱·2025-02-26 04:51

OpenAI: 人工智能领域的领军企业

自成立以来,OpenAI在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个人工智能领域取得了突破性进展,推出了一系列广受关注的AI模型和产品。OpenAI的发展历程OpenAI由埃隆·马斯克、山姆

2401_87458718·2025-02-26 02:35

基于“蘑菇书”的强化学习知识点（十三）：第三章的代码：MonteCarlo.ipynb及其涉及的其他代码的更新以及注解（gym版本＞= 0.26）（一）

第三章的代码：MonteCarlo.ipynb及其涉及的其他代码的更新以及注解（gym版本＞=0.26）（一）摘要摘要本系列知识点讲解基于蘑菇书EasyRL中的内容进行详细的疑难点分析！具体内容请阅读蘑菇书EasyRL！对应蘑菇书附书代码——MonteCarlo.ipynb在MonteCarlo.ipynb目录下面创建envs文件夹，然后下载racetrack.py和track.txt放到envs

墨绿色的摆渡人·2025-02-26 01:32

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-25 22:37

《ArkTs鸿蒙应用开发入门到实战》震感上市啦！

从传统HarmonyOS应用开发到元服务开发书籍结构基础篇：HarmonyOS历史、核心技术、ArkTS/ArkUI基础。进阶篇：布局容器、基础/高级组件、低代码开发，提升效率。

敏敏_4148·2025-02-25 22:35

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和

superace7911·2025-02-25 15:50

RK3568平台（基础篇） EXPORT_SYMBOL的作用

一、EXPORT_SYMBOL的作用1.在一个模块中使用EXPORT_SYMBOL(name)。name表示函数或者变量等符号，它是对全部内核代码公开的，因此在您的内核模块中可以直接调用name，即使用EXPORT_SYMBOL可以将一个函数以符号的方式导出给其他模块使用。2.EXPORT_SYMBOL的符号，是把这些符号和对应的地址保存起来，在内核运行的过程中，可以找到这些符号对应的地址。而模块

嵌入式_笔记·2025-02-25 13:32

ProgramHan·2025-02-25 09:05

PyTorch实战：手把手教你完成MNIST手写数字识别任务

系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？

吴师兄大模型·2025-02-25 07:51

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

m0_74825634·2025-02-25 01:37

用人类反馈微调大模型，InstructGPT 让 GPT-3 脱胎换骨

接着，我们收集模型输出的排名数据集，使用人类反馈强化学习对这个经过监督学习训练的模型进

·2025-02-24 23:50

DeepSeek 和 Qwen 模型快速部署指南

模型大小总参数量6710亿(671B),MoE架构,每个token激活370亿参数总参数量与V3相当,基于DeepSeek-V3-Base,采用类似的MoE架构训练方法包含预训练、监督微调(SFT)和强化学习

moton2017·2025-02-24 18:47

Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅱ部分)(第4章)-流程控制

Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅱ部分)(第4章)-流程控制文章目录Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅱ部分)(第4章)-流程控制第Ⅱ部分语言基础篇第4章流程控制4.1条件语句（if/

双囍菜菜·2025-02-24 13:46

Jmeter基础篇（20）压测时如何找到最佳并发量

一、前言在进行压力测试（压测）时，找到最佳并发量是非常关键的一步。这需要考虑到多种因素，包括但不限于：你的系统资源、预期的用户行为、以及希望达到的性能目标。二、并发量计算方法确定基准了解系统规格：首先，你要清楚地知道你们的服务器硬件配置（如CPU、内存、磁盘I/O能力等）以及软件环境（操作系统、数据库、中间件等）。历史数据：如果可能的话，查看过去的数据以了解系统的正常负载情况。这些信息可以帮助你设

綦枫Maple·2025-02-24 12:39

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容：金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码

算法与数据·2025-02-24 01:22

机器学习基础

了解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标（准确率、召回率、F1分数等）。

dringlestry·2025-02-23 21:50

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络

顾漂亮·2025-02-23 12:15

深入浅出机器学习：概念、算法与实践

目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning

倔强的小石头_·2025-02-23 11:43

ε-贪心算法：在探索与利用之间寻找平衡

ε-贪心算法：在探索与利用之间寻找平衡在强化学习领域，智能体需要在环境中采取行动以最大化累积奖励。这个过程涉及到两个关键的决策因素：探索（exploration）和利用（exploitation）。

Chen_Chance·2025-02-23 09:22

C++：使用 SFML 创建强化学习迷宫场景

在强化学习中，迷宫通常作为一种环境，供智能体（Agent）在其中进行探索和学习。通过设计合适的环境，我们可以训练模型让其通过迷宫找到最优路径。

煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:10

DeepSeek赋能智能交通流量预测与优化：告别拥堵的未来

DeepSeek凭借其强大的时空预测模型和强化学习框架，为交通流量预测和信号优化提供了全新的解决方案。它能够整合多源数据，包括地磁传感

人工智能专属驿站·2025-02-22 13:19

DeepSeek的架构设计

临港等多地超算中心构建混合集群，10万+GPU卡规模（含H100/A100等），通过自研RDMA网络实现μs级延迟能效优化:采用液冷+余热回收技术，PUE<1.1，算力密度达50kW/机柜故障自愈:基于强化学习的节点健康预测系统

程序猿000001号·2025-02-22 06:24

什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全；什么是megatron，deepspeed，vllm推理加速框架

什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全目录什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全语料清洗预训练指令微调强化学习内容安全什么是megatron，deepspeed，vllm推理加速框架语料清洗语料清洗是对原始文本数据进行处理的过程

ZhangJiQun&MXP·2025-02-21 19:45

《Linux系统编程篇》System V信号量（Linux 进程间通信（IPC））——基础篇

文章目录引言‍**Linux中的SystemV信号量：基础与实战****SystemV信号量简介****关键概念**️**SystemV信号量的相关函数****函数原型**1.`semget()`—创建或获取信号量集2.`semop()`—执行信号量操作3.`semctl()`—控制信号量集4.`semctl()`—删除信号量集**示例：基本的信号量操作****解析****进阶实例：生产者-消费者

家驹嵌入式·2025-02-21 19:39

专栏简介：从入门到精通 JavaScript 1000例实战开发

目录专栏简介：从入门到精通JavaScript1000例实战开发专栏特色目标受众学习收获专栏目录：从入门到精通JavaScript1000例实战开发第一部分：JavaScript基础篇第二部分：JavaScript

小蘑菇二号·2025-02-21 14:59

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

深度学习探索-基础篇-正则化篇

文章目录一、正则化介绍1.1正则化的简介1.2正则化的方法介绍1.3正则化的用途二、正则化的详细介绍2.1L1正则化2.2L2正则化2.2.1L2正则化的工作原理2.2.2如何在训练中应用L2正则化2.2.3L2正则化的效果2.3WeightDecay2.4Dropout一、正则化介绍1.1正则化的简介在深度学习领域中，正则化是一种用于防止过拟合的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见

神仙盼盼·2025-02-21 13:49

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

机器学习）1.1特点1.2对象1.3目的1.4方法1.5步骤2.基本分类2.1监督学习2.1.1输入空间、特征空间和输出空间2.1.2概率分布2.1.3假设空间2.1.4问题的形式化2.2无监督学习2.3强化学习

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析

面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。

快撑死的鱼·2025-02-20 17:15

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

为不同需求场景提供选择参考：一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统（MoE）+自研深度优化架构Transformer架构（GPT-3.5/4系列）训练策略万亿token中文语料预训练+领域强化学习多语言混合训练

金枝玉叶9·2025-02-20 12:01

muzero 算法原理

Muzero算法是一种通用的强化学习算法，它可以在没有预先设定策略的情况下进行学习。它通过模拟整个游戏进程来自我学习，并通过回报函数来评估每一步的决策。

战神哥·2025-02-20 11:45

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介：掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等

GoAI·2025-02-20 00:22

DeepSeek技术跟踪和本地部署实践

春节期间，我也紧跟技术潮流，跟踪学习了并部署了一下DeepSeek，应该说DeepSeek是中国人在AI领域一次技术创新，甚至超越，给各大AI公司提供了一条全新的赛道，其推出的强化学习等技术提醒大家AI

一望无际的大草原·2025-02-19 16:46

redis基础篇——redis常用的数据类型

数据模型Redis的存储我们叫做key-value存储，或者叫做字典结构。key的最大长度限制是512M，值的限制不同，有的是用长度限制的，有的是用个数限制的。Redis是KV的数据库，Key-Value我们一般会用什么数据结构来存储它？哈希表。Redis的最外层确实是通过hashtable实现的，在Redis里面，这个哈希表怎么实现呢？我们看一下C语言的源码每个键值对都是一个dictEntry，

石灰聪·2025-02-19 11:25

AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用

文章目录AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系1.强化学习交易系统的总体架构2.强化学习模型训练流程3.

AI天才研究院·2025-02-19 09:45

基于基于强化学习(Q-Learning)用于底层动态频谱接入(DSA)认知无线电网络的资源分配研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、动态频谱接入（DSA）的基本原理与挑战1.DSA的核心机制2.关键挑战二、Q-Learning在DSA资源分配中的应用框架1.算法原理2.典型应用场景三、关键参数与模型设计1.状态空间定义2.动作空间设计3.奖励函数设计四、研究进展与优化方法1.

长安程序猿·2025-02-19 07:01

C语言【基础篇】之函数——开启模块化开发的钥匙

目录前言函数基础什么是函数？函数的语法结构函数的声明与定义头文件（.h）与源文件（.c）的分工为什么需要函数原型？️参数传递机制值传递vs.指针传递修改外部变量的方法返回值与void类型如何返回多个值无返回值函数的应用场景函数进阶⚙️递归函数递归原理与终止条件递归的优缺点✍️函数指针定义与赋值应用场景‍函数的作用域与生命周期变量的作用域规则static关键字的作用头文件与多文件编程#ifndef方

EnigmaCoder·2025-02-19 02:24

【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五

Long_poem·2025-02-19 02:23

强化学习：原理、概念与代码实践

一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。

AndrewHZ·2025-02-19 01:07

如何训练LLM“思考”（像o1和DeepSeek-R1一样, 高级推理模型解析

2024年9月，OpenAI发布了它的o1模型，该模型基于大规模强化学习训练，赋予了它“高级推理”能力。不幸的是，他们是如何做到这一点的细节从未被公开披露。

果冻人工智能·2025-02-18 22:06

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别STF（SupervisedFine-Tuning）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）

钟小宇·2025-02-18 18:11

评测系统的神经架构搜索优化

评测系统的神经架构搜索优化关键词评测系统神经架构搜索优化强化学习人工智能摘要本文将探讨评测系统的神经架构搜索优化这一主题。

AI天才研究院·2025-02-18 13:50

ESP32-C3入门教程系统篇①——FreeRTOS系统时钟Tick

文章目录一、前言二、延时函数三、计时函数四、源码详解一、前言本文基于VSCodeIDE进行编程、编译、下载、运行等操作基础入门章节请查阅：ESP32-C3入门教程基础篇①——基于VSCode构建HelloWorld

小康师兄·2025-02-18 10:16

强化学习原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1什么是强化学习？强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。

AI天才研究院·2025-02-18 05:53

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态

AI天才研究院·2025-02-18 00:02

翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章采用actor-critic方法的强化学习

本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。

idol_watch·2025-02-17 22:16

【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？

GRPO，一种新的强化学习方法，是DeepSeekR1使用到的训练方法。

FF-Studio·2025-02-17 20:19

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

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