ADP&RL

强化学习——day10 强化学习简介

强化学习定义强化学习交互过程强化学习系统要素历史（History）状态（state）策略（Policy）确定性策略随机策略奖励（Reward）价值函数（ValueFunction）环境的模型（Model）举例RL
想太多!·2022-10-11 14:15

RL 实践（2）—— 杰克租车问题【策略迭代 & 价值迭代】

参考：《ReinforcementLearningAnIntroduction》——RichardS.Sutton完整代码下载：[HandcraftEnv]Jack’sCarRental(PolicyIteration&ValueIteration)文章目录1.算法介绍1.1policyiteration算法1.2valueiteration算法2.杰克租车问题2.1代码框架2.1使用policy
云端FFF·2022-10-10 19:46

【强化学习-医疗】医疗保健中的强化学习：综述

JimingLiu,ShamimNemati文献题目：医疗保健中的强化学习：综述文献时间：2020文献链接：https://arxiv.org/abs/1908.08796摘要作为机器学习的一个子领域，强化学习(RL
Wwwilling·2022-10-10 07:04

AI学习路线

colab、pytorch、dnn、cnn、attention、rnn、gnn、gan、flow、解释性、攻击、RL、元学习都是AI方面最为重要的基础。配套课程网站：https
出尘呢·2022-10-07 19:14

福禄克DSX2-5000ch网线认证测试仪为您规避布线错误

对于铜缆认证，绘图数据包括关键参数的图表，包括插入损耗（IL）、回波损耗（RL）、近端串扰（NEXT）、功率和NEXT、衰
北京明辰智航·2022-09-30 13:50

强化学习基础

强化学习强化学习概念强化学习（RL）就是智能体Agent与环境交互从而进行学习的一种机器学习方法。
哇咔咔FF·2022-09-27 07:01

2022年数学建模国赛（A题/B题/C题）评阅要点

零输入响应的RLC振荡电路可以由如下的二阶微分方程描述：{d2udt2+RL∗dudt+1LC∗u=
YouCans·2022-09-22 12:36

[文献精读] End-to-End Model-Free Reinforcement Learning for Urban Driving using Implicit Affordances

End-to-EndModel-FreeReinforcementLearningforUrbanDrivingusingImplicitAfforda思维导图摘要1引言2相关工作2.1用RL实现端对端无人驾驶
蛋总的快乐生活·2022-09-19 11:04

Trafodion Troubleshooting-failed because A clone should not have regions to restore

org.apache.hadoop.hbase.snapshot.RestoreSnapshotException:clonesnapshot={ss=RLZYGLXT_FILE_snapshottable=RL
post_yuan·2022-09-09 16:22

detectron2的简介和配置

detectron2的简介和配置前言：距离上一篇博客过了两年，几近放弃DL和RL这非常有趣的领域，近日重拾DL，在摸索中打算整理一下深度学习框架，争取做到“探索”和“利用“相统一hhh，还是要紧跟潮流啊
蜗牛1515·2022-09-01 07:00

强化学习中的递归神经网络

强化学习（RL）不属于这两种类型；然而，它同时具有监督和非监督方法的特性。这种机器学习类型最近得到了快速发展，因此出现了许多理论算法[1]。
challeypeng·2022-08-31 07:46

高精度ua级恒流源_高精度恒流源电路图大全（十款高精度恒流源电路设计原理图详解）...

高精度恒流源电路图(一)采用集成运放构成的线性恒流源电路构成如图所示，两个运放(一片324)构成比较放大环节，BG1、BG2三极管构成调整环节，RL为负载电阻，RS为取样电阻，RW为电路提供基准电压。
weixin_39935571·2022-08-22 23:58

电压电流转换和恒流源电路

这几种电路都可以在负载电阻RL上获得恒流输出。这几种电路都可以在负载电阻RL上获得恒流输出。第一种由于RL浮地，一般很少用。第二种RL是虚地，也不大使用。
也无风雨也无晴W·2022-08-22 23:15

【数据结构】史上最好理解的红黑树讲解，让你彻底搞懂红黑树

红黑树的特性四、红黑树的效率4.1红黑树效率4.2红黑树和AVL树的比较五、红黑树的等价变换六、红黑树的操作6.1旋转操作6.2插入操作6.2.1插入操作的所有情况6.2.2LL和RR插入情况6.2.3LR和RL
小七mod·2022-08-21 09:07

强化学习：资料整理

强化学习（英語：Reinforcementlearning，簡稱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[1]。
FL17171314·2022-08-19 18:45

(一)esp32开发环境搭建（VSCode+IDF实现单步调试）

保姆级手把手教学视频https://www.bilibili.com/video/BV1RL411A7CU前言因为碰上一个学长，跟他聊了会儿天，推荐我做一点物联网的项目，想来想去，那就用WiFi点个灯吧
msuad·2022-08-12 17:00

RL强化学习总结（四）——DQN算法

DQN算法引言DQN算法，英文全称为DeepQNetwork,简称DQN我们以小鸟飞行的这个小游戏为例，这个游戏中的state是什么呢？我们定义每四帧画面为一个state，也就是说：四张图片为一个state。每个图片的大小假设为84*84，只要一个图片中的一个像素值发生改变，state就会发生改变。每个像素值的范围为[0,255],所以每个像素值会有256种可能。那么这个小游戏中的一个state有
时代&信念·2022-08-10 09:32

RL强化学习总结（三）——Q-Learning算法

Q-Learning举例子问题描述如上图所示，有0、1、2、3、4、5总共6个状态。规定5状态为咋们的目标状态（到达5状态表示胜利）可以画状态转移图，如右侧图片所示，表明了其他每个状态到达5状态的路径！！！设置奖励值为了更好的到达5状态，我们可以通过设置不同路径的奖励值，“鼓励”agent从其他状态更好的到达5状态也就是，能到达5状态的路径（可以将路径理解为行为），我们设置高的奖励值。不能到达5状
时代&信念·2022-08-10 09:32

深度学习之卷积神经网络CNN

需要PPT加Q1271370903一、深度学习引入1.各学习方法之间的联系SL、SSL和UL是传统ML方法:DL提供了一个更强大的预测模型,可产生良好的预测结果;RL提供了更口快的学习机制,且更适应环境的变化
Ambitiou studys·2022-08-04 07:07

离线强化学习与在线强化学习

首先将RL分为两大类：onlineRL和offlineRLofflineRL:离线强化学习。
小郁同学·2022-07-27 07:17

离线强化学习(Offline RL)系列1：离线强化学习原理入门

【更新记录】OfflineRL推荐阅读离线强化学习(OfflineRL)系列4:(数据集)经验样本复杂度(SampleComplexity)对模型收敛的影响分析离线强化学习(OfflineRL)系列4:(数据集)Offline数据集特征及对离线强化学习算法的影响离线强化学习(OfflineRL)系列3:(算法篇)AWAC算法详解与实现离线强化学习(OfflineRL)系列3:(算法篇)AWR(Ad
旺财搬砖记·2022-07-27 07:40

（RL强化学习）强化学习基础知识

文章目录BasicComponentsActorCritic网络训练Q-learningActor+CriticA2CAdvantageActor-CriticA3CAsynchtonousAdvantageActor-CriticBackpropagationInverseRLPolicyGradientPolicyExampleGradientBasicComponents以VideoGame
Hoyyyaard·2022-07-27 07:09

强化学习入门项目spinning up（1）安装

整个项目包括以下内容：对RL术语、算法种类和基础理论的简短介绍。一篇关于如何成长为RL研究角
小帅吖·2022-07-26 10:39

【datawhale202207】强化学习：策略梯度和近端策略优化

为easy-rl蘑菇书的读书笔记。神经网络此时实际上是解决输入为状态，输出为动作的多分类问题。初始化网络后，一个回合将获得多个状态-动作对，作为训练数据，蒙特卡洛法将在每个回合完成后更新网络。
SheltonXiao·2022-07-22 07:47

CartPole 强化学习详解2 - Policy Gradient

github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow/blob/master/contents/7_Policy_gradient_softmax/RL_brain
Oxalate-c·2022-07-17 07:02

51单片机蜂鸣器播放音乐C语言程序实例,51单片机 使用蜂鸣器播放简单音乐

MCU型号STC89C52RC#include#defineRldTmr(fr)65536-(11059200/12)/(fr>8;T0RL=tmrRld[idx];durationCnt=(ULONG
季九·2022-07-14 12:50

李宏毅深度强化学习笔记

文章目录增强学习（RL）的一些基本概念：RL的基本组成：三者相互作用的过程：Policy：轨迹的概率：ExpectedReward：Policygradient:On-policy→\rightarrow
Solitary tian·2022-07-10 07:52

强化学习读书笔记(一)

奖励是RL最核心的，智能体获得的奖励应该正向或反向
無垠·2022-07-10 07:09

NLP 前置知识3 —— 预训练模型

利用学习好的通用表示初始化下游任务网络加速收敛减少任务相关监督数据的需求二.预训练模型发展总概来源：百度NLP三.预训练模型简介1.ELMoPre-training:（1）Bi-LSTM（两层/双向(LR,RL
温酒ss·2022-07-09 07:14

强化学习-学习笔记4 | Actor-Critic

RL中的价值学习和策略学习分别基于不同的思路完成对agent的自动控制，而actor-critic将两者结合在一起，策略网络扮演运动员的角色，价值网络扮演裁判的角色，分别训练，得到较为满意的结果。
climerecho·2022-07-05 18:00

（RL强化学习）A2C PPO DDPG理论和具体算法流程

文章目录ACPPO（proximalPolicyOptimization）DDPG（deepdeterministicpolicygradient）深度确定性策略梯度算法ps:笔记参考了强化学习–从DQN到PPO，流程详解白话强化学习ACActor：输入状态S输出策略选择动作Critic：负责计算每个动作的分数TD-errorTD-error就是Actor带权重更新的值Critic只需要最小化TD
Hoyyyaard·2022-07-05 07:01

企业微信扫码登录网页功能实现代码

企业微信扫码登录网页功能，代码如下所示：//jq写法完善版信息平台#code{/*wrp_code_rl_btn*/width:100px;height:100px;}iframeimg{width:100px
·2022-06-19 13:18

电压和电流反馈判别及例子，绝对让你通透，其实也没有那么难，一次就看懂！从此终于搞懂了电压反馈和电流反馈！

一个简单粗暴的判断方法：先看反馈是否直接连到Uo输出端（若不是直接从输出端引出，则为电流反馈）再假设输出电压Uo为零，或者令负载电阻RL两端电压为0，然后看反馈信号是否存在。
innovationy·2022-06-17 22:35

MAML算法:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

论文：https://www.cs.utexas.edu/~sniekum/classes/RL-F17/papers/Meta.pdf代码：tensorflow（官方）：https://github.com
三寸光阴___·2022-06-07 07:28

Python数据结构与算法分析（第二版）答案-第四章（仅供参考）

#4.1写一个递归函数来计算数的阶乘defmyFactorial(n):ifn=len(l):returnelse:reverseList(l,idx+1)rl.app
故土潮声·2022-06-06 07:01

论文笔记--Unsupervised (Meta) RL

无监督的（元）强化学习总结DIAYNKeyIdeaFormulationUML(Off-Policy)DADSKeyIdea:off-policy版本Planningusingskill-dynamicDDLKeyIdea:distanceevaluationpolicyimprovementDIAYN全名‘DiversityIsAllYouNeed:Learningskillswithoutar
zz_ytj·2022-06-04 07:10

Java深入分析了解平衡二叉树

目录AVL树的引入基本概念基础设计RR(左旋)LL(右旋)LR(先左旋再右旋)RL(先右旋再左旋)添加节点删除节点AVL树的引入搜索二叉树有着极高的搜索效率，但是搜索二叉树会出现以下极端情况：这样的二叉树搜索效率甚至比链表还低
·2022-06-03 12:15

###haohaohao###【干货】RL-GAN For NLP: 强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色

本文转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTA1NTQ3NA==&mid=2247484192&idx=1&sn=55070a51c19535427efe11824140a947&chksm=fa8a1e3dcdfd972bfdbb5f9cc18944e94f28471e7ec49e13d6ace34170013ca240e127e5ff4a&mpsh
mishidemudong·2022-05-30 07:02

###好好好####RL-GAN For NLP: 强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色

目录【导读】本文全面系统性梳理介绍了强化学习用于发掘GAN在NLP领域的潜力，请大家阅读。1.基础：文本生成模型的标准框架2.问题：GAN为何不能直接用于文本生成2.1.GAN基础知识2.2.GAN面对离散型数据时的困境（啥是离散型数据？）3.过渡方案：对于GAN的直接改进用于文本生成3.1.Wasserstein-divergence，额外的礼物3.2.Gumbel-softmax，模拟Samp
mishidemudong·2022-05-30 07:01

attention与其在RL中的应用

文章目录前言attention介绍建模观察[2015.12.5]DeepAttentionRecurrentQ-Network[ICML2016]ControlofMemory,ActivePerception,andActioninMinecraft[ICLR2019]RelationalDeepReinforcementLearning[NIPS2018]Relationalrecurrent
强殖装甲凯普·2022-05-30 07:02

离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇)策略约束 - BEAR算法原理详解与实现

论文信息：StabilizingOff-PolicyQ-LearningviaBootstrappingErrorReduction本文由UCBerkeley的SergeyLevine团队(AviralKumar)于2019年提出，并发表在NIPS2019会议上，是一篇在ScottFujimoto的BCQ算法基础上，另辟蹊径的提出的一种经典的解决OfflineRL中累计误差的文章，文章理论分析非常
旺财搬砖记·2022-05-28 07:56

数据结构进阶—AVL树(高度平衡二叉搜索树)

AVL树的基本概念1.1性质1.2适用场景2、AVL树的插入实现2.1平衡因子的调节2.2四种旋转情况2.2.1右单旋(RR型)2.2.2左单旋(LL型)2.2.3左右单旋(LR型)2.2.4右左单旋(RL
你好，冯同学·2022-05-22 11:02

红黑树、平衡二叉查找树

平衡二叉查找树红黑树、平衡二叉查找树平衡二叉查找树红黑树特点红黑树效率红黑树和AVL树的比较红黑树的等价变换红黑树的操作旋转操作左旋右旋插入操作插入操作的所有情况满足红黑树性质4LL和RR插入情况LR和RL
辉常努腻·2022-05-21 18:47

强化学习常用算法+实际应用 ，必须get这些核心要点！

新智元报道编辑：元子【新智元导读】强化学习（RL）是现代人工智能领域中最热门的研究主题之一，其普及度还在不断增长。本文介绍了开始学习RL需要了解的核心要素。戳右边链接上了解更多！
视学算法·2022-05-21 07:06

其实，RL在工业界还有这些应用

原作BenLorica唐旭编译自Oreilly量子位出品|公众号QbitAI关于作者：BenLorica，O’ReillyMedia的首席数据科学家，同时是StrataDataConference和O’ReillyArtificialIntelligenceConference的项目主任。AlphaGoZero的出现让人们再次提起了对强化学习的兴趣。紧随深度学习之后，强化学习成为了目前AI领域最热
量子位·2022-05-21 07:04

Easy RL：强化学习教程：什么是强化学习

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。
人邮异步社区·2022-05-17 16:16

深度强化学习极简入门（七）——小结：表格型强化学习

这可是走过了RL发展的好几十年的历史呢！老子说，为学日益，为道日损。知识应当多多益善，但是如何从形式上的知识转化为自己真正认同的道呢？
如莫·2022-05-17 16:21

深度强化学习极简入门（X）——一次强化学习比赛参赛记录

现在再次参加一个更有挑战的RL比赛，练练手，本文就作为参赛记录吧。——2022.05.16点击查看科目排名文章目录1赛题1.1比赛背景1.2比赛科目1.3参赛方式1.4参赛
如莫·2022-05-17 16:17

【EasyRL笔记】一、强化学习概述

文章目录参考资料https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter1/chapter11.基本介绍2.强化学习与监督学习的区别2.1监督学习2.2强化学习
CHH3213·2022-05-16 07:30

强化学习基础

a6641864763305361927/2019-01-0219:47:27内容目录：一、强化学习的成功二、概念和基础2.1设计强化学习系统2.2人工智能环境类型三、问题公式化3.1数学公式3.2马尔可夫决策过程3.3价值函数四、RL
喜欢打酱油的老鸟·2022-05-16 07:29
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