ADP&RL 第13页

int_overflow

要求长度>3并且0x%x\033[0m'%(s,addr))defraddr(a=6):if(a==6):returnu64(rv(a).ljust(8,'\x00'))else:returnu64(rl

常向阳_·2023-03-20 03:08

a-c

1、rl的要素状态、动作、环境、奖励、价值函数2、SARSA1）初始化状态S2）在状态S执行动作A，得到新状态S1和奖励R3）在状态S1用贪婪法选择新动作A14）更新价值函数3、qlearn1）初始化状态

小石头在长大·2023-03-19 21:34

OpenAI的ES算法以及变体

paperEvolutionStrategiesasaScalableAlternativetoReinforcementLearning摘要：我们探索使用进化策略（ES），一类黑盒优化算法，作为流行的基于MDP的RL

臻甄·2023-03-19 00:57

《三国演义》（txt+mobi+epub+azw3）电子书下载

下载地址在底部链接:https://pan.baidu.com/s/15RL77hH236sEP6ZGRGv15w提取码:6r1x

书桌上的旅行·2023-03-18 21:15

文字垂直自带换行

0auto;font-size:20px;letter-spacing:1.5px;writing-mode:vertical-lr;/*从左向右从右向左是writing-mode:vertical-rl

__鹿__·2023-03-17 17:11

第四部分

*pi*fq)^2，接收线圈补偿电容（3）Us：24[V]，电压源电压（4）ESRt：实际线圈测量得到[ohm]，发射线圈的寄生电阻（5）ESRr：实际线圈测量得到[ohm]，接收线圈的寄生电阻（6）RL

Kaia_·2023-03-17 17:31

元音

嘴唇微微噘起，把舌头在口腔内向上卷起来，然后发音；bird[bɜd]word[wɜd]nerd[nɜd]girl[gɜl]用百度翻译显示的美式音标发的是[bɜ:rd][wɜ:rd][nɜ:rd][gɜ:rl

天赐与我_2016·2023-03-17 13:36

超详细JDK1.8安装教程

1.下载并安装jdk-8u241-windows-x64JDK--8下载地址:https://pan.baidu.com/s/1-DN-5RL0mlURsN8dzYjqgw提取码：rg5n可自定义目录（

Steven Steven-kz·2023-03-17 13:54

文件重命名、内容替换

-name"*"-execrename's/oldString/newString/'{}\;文件内容替换sed-i"s/oldString/newString/g"`grepoldString-rl

NooneIam·2023-03-16 13:56

强化学习的基本概念

强化学习的基本过程强化学习RL的整个过程就好比一个游戏玩家去探索一款新的游戏，通过一次一次的与游戏交互，学会一套操作得到最高分。玩家是怎么探索游戏的呢？首先玩家观察游戏的场景，往往是游戏当前的图像。然

bdqfork·2023-03-14 07:02

强化学习部分基础算法总结（Q-learning DQN PG AC DDPG TD3）

总结回顾一下近期学习的RL算法，并给部分实现算法整理了流程图、贴了代码。1.value-based基于价值的算法基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分。

RobinZZX·2023-03-13 05:20

CSS text-combine-upright 竖行横书组合

本文转载于http://www.deathghost.cn/article/css/86writing-mode语法writing-mode:horizontal-tb|vertical-rl|vertical-lr

好奇的猫猫猫·2023-03-13 02:53

强化学习(Q-funcation,DQN)基本介绍

与监督学习的区别：强化学习(RL)没有预先准备好的训练数据的输出值(label)。RL只有奖励值，当然奖励值也不是事先给出的，它是延后给出的。

NH3_·2023-03-11 12:27

RL策略梯度方法之(七): Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)

本专栏按照https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms.html顺序进行总结。文章目录原理解析总体概述细节实现算法实现总体流程代码实现DDPG\color{red}DDPGDDPG：[paper：continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning|cod

晴晴_Amanda·2023-03-11 08:06

RLHF魔法的衍生研究方向

由于InstructGPT给出的效果太好，让我最近对RL+LM很感兴趣

李rumor·2023-03-11 07:11

笔记01-Q-learning

文章链接PS:插播一个RL信息(You’llseeinpapersthattheRLprocessiscalledtheMarkovDecisionProcess(MDP).)对比MonteCarlo和

up_soul·2023-03-11 02:39

伸展树（Splay树）

伸展树（Splay树）时间复杂度：O(logn)目录一、旋转1.1单L旋转1.2单R旋转1.3LL双旋1.4RR双旋1.5RL双旋1.6LR双旋二、伸展三、查找四、插入五、删除六、完整代码一、旋转1.1

CODER-GODV·2023-03-10 18:27

AVL树 JAVA整理

AVL树旋转：LL单旋、LR双旋、RR单旋、RL双旋AVL操作：insert、remove二叉树排序：前序、中序、后序插入，查找，删除的时间复杂度O(logN)。

Mr_Rookie·2023-03-09 16:40

强化学习笔记：近端策略优化（PPO）

原文地址：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter5/chapter50x01On-policy&Off-policy在强化学习中，我们要让agent

PenguinLeee·2023-03-08 22:58

强化学习RL学习笔记9-近端策略优化算法（Proximal Policy Optimization, PPO）

强化学习笔记专栏传送上一篇：强化学习RL学习笔记8-策略梯度（PolicyGradient）下一篇：持续创作中…目录强化学习笔记专栏传送前言FromOn-policytoOff-policyImportanceSampling

liaojq2020·2023-03-08 22:10

ChatGPT强化学习大杀器——近端策略优化（PPO）

ProximalPolicyOptimization）来自ProximalPolicyOptimizationAlgorithms（Schulmanet.al.,2017）这篇论文，是当前最先进的强化学习(RL

JarodYv·2023-03-08 21:46

人工智能-强化学习02|HCNA-AI不得不了解的知识

强化学习（RL）的历史强化学习的早期历史有两条主线，这两条主线冗长而又丰富，在历史长廊中独立成长，直至现代强化学习技术的兴起，它们才开始交织在一起。

阿南君·2023-02-24 07:16

万字长文剖析ChatGPT

简单来说，ChatGPT是自然语言处理（NLP）和强化学习（RL）的一次成功结合，考虑到读者可能只熟悉其中一个方向或者两个方向都不太熟悉，本文会将ChatGPT涉及到的所有知识点尽可能通俗易懂的方式展现出来

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强化学习（ReinforcementLearning，RL），是机器学习的基础范式和方法论之一。

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红黑树与4阶B树的关系3.1红黑树与4阶B树的等价变换3.2红黑树VS2-3-4树4.相关英文单词5.红黑树的添加5.1添加前准备5.2添加的所有情况5.3修复性质4--LL\RR5.4修复性质4--LR\RL5.5

Ypuyu·2023-02-21 11:10

万字长文剖析ChatGPT

简单来说，ChatGPT是自然语言处理（NLP）和强化学习（RL）的一次成功结合，考虑到读者可能只熟悉其中一个方向或者两个方向都不太熟悉，本文会将ChatGPT涉及到的所有知识点尽可能通俗易懂的方式展现出来

·2023-02-20 11:36

[护网杯] writeup

rl-Y~H','debug':False,'file_path':'/www/static/files','static_path'

ckj123·2023-02-18 12:07

PTE口语Re-tell lecture模板，救急好方法

PTE口语的RL从Content、Pronunciation、Fluency三个方面来评分，要想在这个题型上拿高分，就需要考生们在答题时能把所有的关键信息流利地复述出来，要做到这一点，模板的熟练应用至关重要

博伟美洲PTE·2023-02-18 08:54

想训练ChatGPT？得先弄明白Reward Model怎么训（附源码）

关于为什么使用RL技术能够达到更好的效果，可以参考下面这个视频中

PaperWeekly·2023-02-17 07:51

强化学习极简入门：通俗理解MDP、DP MC TC和Q学习、策略梯度、PPO

前言22年底/23年初ChatGPT大火，在写《ChatGPT通俗导论》的过程中，发现ChatGPT背后技术涉及到了RL/RLHF，于是又深入研究RL，研究RL的过程中又发现里面的数学公式相比ML/DL

v_JULY_v·2023-02-16 22:17

chatGPT背后的技术之instructGPT简介

instructGPT三个步骤:1.有监督预训练gpt模型2.训练RL的排序模型3.使用2中的RL模型，通过RL中的ppo算法，优化1中的gpt模型<<<未完待续参考资料：https:

艾鹤·2023-02-16 21:41

百度NLP：强化学习之原理与应用

强化学习算法强化学习（RL）和其他学习方法的异同首先，从宏观层面看，可以通过“三轴”图来看强化学习与其他学习方法的联系和区别：第一条

百度NLP·2023-02-07 10:09

强化学习个人学习总结

强化学习ReinforceLearning，简称RL。

MindAndHand·2023-02-07 10:38

零基础机器学习做游戏辅助第九课--强化学习DQN（一）

一、强化学习简介强化学习（英语：Reinforcementlearning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。

kfyzjd2008·2023-02-07 10:06

【论文笔记】强化学习论文阅读-Model-Based RL 9篇

简要介绍了一下Model-BasedRL领域的经典论文（2018年以前）。文章目录引子a.ModelislearnedImagination-AugmentedAgentsforDeepReinforcementLearning,Weber,etal,2017.Algorithm:I2A.（deepmind）NeuralNetworkDynamicsforModel-BasedDeepReinfo

邵政道·2023-02-07 09:51

论文速览【Offline RL】——【IQL】Offline reinforcement learning with implicit Q-Learning

标题：OfflinereinforcementlearningwithimplicitQ-Learning文章链接：OfflinereinforcementlearningwithimplicitQ-Learning代码：ikostrikov/implicit_q_learningopenreview：OfflineReinforcementLearningwithImplicitQ-Learni

云端FFF·2023-02-07 09:19

sea ai lab research intern面经

方向涵盖CV,speechnlp,rl。整体研究氛围很浓厚，大佬遍地走。

加油11dd23·2023-02-06 13:02

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【强化学习纲要】学习笔记系列定义与应用场景Prerequisite学习RL之前需要学习的知识：线性代数、概率、机器学习相关（数据挖掘、模式识别、深度学习等）编程能力：Python，PyTorchRL定义

洌泉_就这样吧·2023-02-06 08:38

Model-based RL

注：以下内容基于CS598.1.EstimateModel给定数据集,采用极大似然对模型进行估计。用表示的样本数。2.AnalysisofCertainty-EquivalenceRL2.1Naiveanalysis根据Hoeffding'sInequality:Withprobabilityatleast,将失败率分别平摊到和个事件上，有:所以,定义为一个维的vector，有：Lemma1(Si

海街diary·2023-02-06 06:29

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2P6218[USACO06NOV]RoundNumbersS总结和模板习题P2657[SCOI2009]windy数Acwing310.启示录例题讲解例题1P4999烦人的数学作业题目链接题目大意：求区间l—rl—rl—r

___TRY_·2023-02-05 03:14

机器学习-52-RL-04-Tips of Q-Learning(强化学习-Q学习的一些技巧:Double DQN&Dueling DQN&Prioritized Reply&Multi-step等)

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迷雾总会解·2023-02-04 22:37

RL Value-Based: off-policy DQN(Deep Q-Learning),on-policy

基于值的方法：V值，Q值。有价值的是Q值方法，后续Value-Based,一般是指Q值。Q-Learning，代表一大类相关的算法。RLValue-Based:off-policyDQN(DeepQ-Learning),on-policyQLearning->ApproximateQ-Learning->DeepQ-Learning.DQN(DeepQ-Learning):DeepQ-Learni

apche CN·2023-02-04 22:06

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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1602.01783v1.pdfA3C（异步优势演员评论家）算法，设计该算法的目的是找到能够可靠的训练深度神经网络，且不需要大量资源的RL算法。

athrunsunny·2023-02-04 21:59

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Q-learningimportmathimportnumpyasnpimporttorchfromcollectionsimportdefaultdictclassQlearning():def__init__(self,action_dim,cfg):self.action_dim=action_dimself.lr=cfg.lrself.gamma=cfg.gammaself.sample_

wsp+·2023-02-04 10:27

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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.Cv、cs.LG1.CompositionalPromptTuningwithMotionCuesforOpen-vocabularyVideoRelationDetection

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如果我变成回忆l·2023-02-03 19:45

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首先我们必须要明确的一个概念，RL有三个组成部分：演员actor环境environment奖励函数rewardfunction其中，环境和奖励函数是无法控制的，而是开始学习之前给定的，所以，只能做的就是调整演员的

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强化学习（reinforcementlearning，RL）讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环境（environment）中最大化它能获得的奖励。

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