ADP&RL 第28页

修改Android开机画面

PS制作一张320*480的图片，保存时选“保存为Web所用格式”，然后在弹开的窗口上，“预设”项选择“PNG-24”，保存为android_logo.png注：好像只支持png-24，其他格式生成的rl

zhenwenxian·2020-09-11 18:29

【论文翻译】Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

开始Abstract本文针对meta-learning提供了一种模型不可知的的算法，适用于任何基于梯度下降的模型，可以应用于不同的学习问题：分类/回归/RL。

猪蒙索洛夫·2020-09-11 17:26

【强化学习笔记】基于蒙特卡洛的强化学习算法

importnumpyasnpimportpandasaspdimportrandomclassMC_RL(object):def__init__(self,states_list,action_lists

猪蒙索洛夫·2020-09-11 17:23

Linux 批量替换指定文件夹中所有文件的指定内容

方法一sed-i's/查找内容/替换内容/g'`grep-rl"查找内容"./文件夹名称`方法二find.

Easion.Y·2020-09-11 15:41

CSS之文字水平方向与垂直方向的属性writing-mode

/*Keywordvalues*/writing-mode:horizontal-tb;writing-mode:vertical-rl;writing-mode:vertical-lr;/*Globalvalues

比特币爱好者007·2020-09-11 11:16

无刷电机参数测量方法

1.电机电阻（Rs）:相电阻Rs：万用表测电机两相电阻RL,可以算出RS=RL/2;2.电机电感(Ls)：相电感（LS）

richardgann·2020-09-11 03:22

用具有差分AD输入的单片机测电阻值（电阻分压法）

原理如图：其中RL为待测电阻，下面为基准电阻。VREF接单片机的AD参考电压。AIN1和AIIN2接AD引脚，要求必须为差分输入。如C8051F单片都具有差分输入功能。

denjackson·2020-09-11 01:35

readline库函数的使用

先看下例子#include#include#includestaticchar*line_read=(char*)NULL;char*rl_gets(){if(line_read){free(line_read

天天向上_好好学习·2020-09-11 00:50

笔记本无线网卡设置！

问题：我的笔记本是华硕F5RL,我想用无线上网，不知道怎么设置。请高手告知。

紫色沙漠胡杨·2020-08-26 16:40

25.214---物理层过程(同步过程)

L1combiningperiod---一段连续的TTI，在这段时间里，不同RL上的S-CCPCH可能会softcombined小区搜索---通过小区搜索，可以获得下行扰码和该小区通用信道的帧同步S-CCPCHsoftcombiningtiming

dishening7·2020-08-26 12:31

【BUUCTF - PWN】baby_rop2

shellfrompwnimport*fromLibcSearcherimport*context.os='linux'context.arch='amd64'context.log_level='debug'rl

古月浪子·2020-08-26 08:51

强化学习策略梯度梳理1 - REINFORCE（附代码）

Anintroduction，Sutton主要参考课程IntrotoReinforcementLearning，BoleiZhou相关文中代码https://github.com/ThousandOfWind/RL-basic-a

ThousandsOfWind·2020-08-26 08:48

Reinforcement Learning笔记(1)--基本框架-问题和解决方案

「学习内容总结自udacity深度学习课程，截图来自udacity课件」基本框架-问题1.基本框架RL的基本框架如下图所示，主要是指智能体(Agent)如何学习与环境(Environment)互动的过程

caoqi95·2020-08-25 17:07

【百度飞桨强化学习7日打卡营】学习笔记 -- 第四课：基于策略梯度求解RL

写在前面本次课程是参加百度飞桨7日打卡营活动的第四天笔记。课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1335主要内容：策路近似、策路梯度实践：PolicyGradient一、Value-based与Policy-based区别Value-basedPolicy-based区别1间接方式求action直接一步到位求ac

wongHome·2020-08-25 17:58

20170904——丁酉年七月十四

回过头来发现RL的很多理论方法，以前只是知道怎么写代码，但是并不清楚背后的原理。无论从数学、还是从自然规律，还是需要建立一个体系，所以打算重新精读这些文章。

小黄梗·2020-08-25 14:29

[每天读一点英文：那些给我勇气的句子]George Soros—the financial crocodile

GeorgeSoroswantstobetheBonoofthefinancialworld.Thespeculatorwhoseassault(攻击)onsterling([ster·ling||'stɜrlɪŋ

gnuhpc·2020-08-25 12:07

redis主从搭建

系统:centos-7.2-x64redis:redis-5.0.8redis-5.0.8_centos7.2_x64链接:https://pan.baidu.com/s/1rL-UHqIw0LZNoW38vXuSQg

雪_豹·2020-08-25 09:55

OpenAI gym 强化学习环境库安装以及使用

OpenAIgym就是这样一个模块,他提供了我们很多优秀的模拟环境.我们的各种RL算法都能使用这些环境.。不过OpenAIgym暂时只支持MacOS和Linux系统，如果是

DerryChan·2020-08-25 09:23

codeforces C. Frog Jumps

题目题意：给你一个L,RL,RL,R序列，如果青蛙在LLL上就最多往左边跳d个格子，如果是RRR就最多往右边跳d个格子，问青蛙跳到最右边的格子需要的最小的d是多少。

忘梦心·2020-08-25 05:37

数据结构学习笔记之二叉排序树、平衡二叉树和最优带权二叉树

二叉树应用一、二叉排序树1、定义2、构造3、查找4、插入5、删除7、二叉排序树的效率二、平衡二叉树1、定义2、插入2.1、LL平衡旋转2.2、RR平衡旋转2.3、LR平衡旋转2.4、RL平衡旋转3、生成

御承扬·2020-08-25 04:35

JZOJ 1265. Round Numbers

然后我们可以先计算1∼r1∼r，然后减去1∼l−11∼l−1就是l∼rl∼r这个区间内的数量。我们考虑计算：如一个数12，我们将它转换为二进制10010。我们先计算1∼100001∼10000中的数

滑稽大佬·2020-08-25 04:32

Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels

这是一篇迟来很久的关于增强学习（ReinforcementLearning,RL）博文。增强学习最近非常火！

曾先森~~·2020-08-25 01:00

强化学习之Policy Gradient

morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/5-1-policy-gradient-softmax1/Policygradient是RL

ZONG_XP·2020-08-25 01:57

力扣（十八）四数之和（双指针）

题目描述解题思路：①与之前三数之和类似的题目，多一位则多做一步循环；②双指针法，for循环中采用首尾两位循环，在三数之和基数上在尾端添加新一位；③首位for循环，四数为首（i），首+1（L），尾巴（RR），尾-1（RL

昨晚早睡了没·2020-08-25 01:22

深度强化学习之策略梯度和优化(一) — PolicyGradient

策略梯度策略梯度是强化学习(RL)中一种令人惊叹的算法，可通过一些参数直接优化参数化的策略。在此之前，已学习了利用Q函数来寻

北木.·2020-08-25 01:06

2018年强化学习领域十篇重要论文（附源码）

RL一直以来只成功地应用于那些可以根据需要生成大量模拟数据的领域，比如游戏和机器人。尽管RL在解决业务用例方面存在局限性，但一些AI专家认为，这种方法是实现人工或超人类人工通用智能(Artifici

喜欢打酱油的老鸟·2020-08-25 01:29

强化学习(Reinforcement Learning)学习笔记DAY01（RL分类和Q Learning简单例子）

分类可以把所有的强化学习分成两类：Model-FreeRL和Model-BasedRL。还可以分成以下两类：基于概率（Policy-BasedRL）和基于价值（Value-BaesdRL）。还有另外一种分类：回合更新（Monte-Carloupdate）和单步更新（Temporal-Differenceupdate）。要说的最后一种分类：在线学习（On-Policy）、离线学习（Off-Polic

沙鳄鱼·2020-08-25 01:28

深度学习和强化学习的关系

但有时候，并不知道标注是什么，即一开始不知道什么是“好”的结果，所以RL不是给定标注，而是给一个回报函数，这个回报函数决定当前状态得到什么样的结果（“好”还是“坏”），其数学实质是一个马尔可夫决策过程。

weixin_34324081·2020-08-25 01:14

[Reinforcement Learning] 强化学习介绍

强化学习定义先借用维基百科上对强化学习的标准定义：强化学习（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。

weixin_34245749·2020-08-25 01:42

《Benchmarking Model-Based Reinforcement Learning》阅读笔记

文章主要内容：1：强化学习介绍1)无模型（RL）通过与环境的交互直接学习一个值函数或者策略。高样本复杂度限制了其在仿真领域的应用2）基于模型（MBRL）通过与环境的交互学习一个模型。

最爱吃蒜苔炒肉·2020-08-25 01:18

「off-policy强化学习」被低估！Google Brain等提出使用off-policy算法的「机器人抓取」任务基准

无模型深度强化学习（RL）已经在一系列具有挑战性的环境中得到了成功应用，但算法的激增使得我们难以辨别出哪种特定的方法最适合于执行一个丰富的、多样化的任务，例如抓取。

深度学习世界·2020-08-25 01:55

David silver 强化学习公开课笔记（二）：MP、MRP、MDP

还是看下面的定义式：所有的RL的问题都能表示为一个MDP。关于什么是MDP，下面再说。1.2状态转移矩阵从状态s转移到状态s'的定义式为：

taoyafan·2020-08-25 01:54

三分钟简易入门“强化学习 (Reinforcement Learning)”

本文包括以下内容：概述详介总结一、概述强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的三个大类（有监督学习、无监督学习和强化学习）之一，其基本思想是通过最大化智能体(agent)

Shannon1234·2020-08-25 01:34

强化学习RL实战篇

动手实现RL运行一个环境（environment）运行一维一级倒立摆环境：importgymenv=gym.make('CartPole-v0')env.reset()for_inrange(1000)

丫头片子不懂事·2020-08-25 01:46

【强化学习】Policy Gradient

原文链接：https://www.yuque.com/yahei/hey-yahei/rl-policy_gradient参考：机器学习深度学习（李宏毅）-DeepReinforcemenLearning3

hey-yahei·2020-08-25 01:45

Diversity-Driven Exploration Strategy for Deep Reinforcement Learning

Diversity-DrivenExplorationStrategyforDeepReinforcementLearning文章来自清华大学，主要解决的问题是RL的探索问题，文中的方法对拥有largestatespace

HoJ Ray·2020-08-25 01:12

A thorough understanding of on-policy and off-policy in Reinforcement learning

我这篇文章主要想借着理解on-policy和off-policy的过程来加深对其他RL算法的认识。

qiusuoxiaozi·2020-08-25 01:39

《强化学习》第一讲简介

不同于其他机器学习，RL有几个特点：1.没有监督者，只有奖励信号（reward）2.反馈是延迟的，不一定是实时的3.时间序列是一个非常重要的因素4.代理者（agent）的行为动作（action）影响后续接收到的数据奖励

hoohaa_·2020-08-25 01:34

《reinforcement learning：an introduction》第五章《Monte Carlo Methods》总结

由于组里新同学进来，需要带着他入门RL，选择从silver的课程开始。对于我自己，增加一个仔细阅读《reinforcementlearning：anintroduction》的要求。

mmc2015·2020-08-25 00:58

[文献提炼] 车联网中资源分配的问题建模三篇

SpectrumSharinginVehicularNetworksBasedonMulti-AgentReinforcementLearning本文是19年使用RL解决V2X资源分配问题的经典开源论文链路的表示

Love_marginal·2020-08-25 00:23

[代码解读]基于多代理RL的车联网频谱分享_Python实现

论文原文：SpectrumSharinginVehicularNetworksBasedonMulti-AgentReinforcementLearning论文翻译&解读：[论文笔记]SpectrumSharinginVehicularNetworksBasedonMulti-AgentReinforcementLearning代码地址：https://github.com/le-liang/MA

Love_marginal·2020-08-25 00:50

强化学习之PILCO (一)：引入

Introduction说明1.强化学习(RL)2.强化学习的问题3.PILCO概览说明这一系列博客是根据PILCO算法(Probabilisticinferenceforlearningcontrol

lyl1621·2020-08-25 00:18

强化学习论文推荐OpenAI

此外SpinningUp包含清晰的RL代码示例、习题、文档和教程可供参考。

刘子毅·2020-08-25 00:38

强化学习实践（1）：简单介绍

文章目录从监督学习到强化学习RL算法有哪些（我们要实践哪些）Model-free和Model-based基于概率(Policy-Based)和基于价值(Value-Based)回合更新(Monte-Carloupdate

专业渡劫修仙·2020-08-25 00:26

通过自动强化学习实现远距离机器人导航

研究表明，深度强化学习(RL)善于将原始感官输入映射到动作，例如学习抓取物体和机器人运动，但RL智能体通常不能理解大型物理空间，因而无

谷歌开发者_·2020-08-25 00:52

Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels翻译和简单理解

原文链接：http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/文章目录原文链接：前言Policy-Gradient结构流程图DeepReinforcementLearning

hehedadaq·2020-08-25 00:34

强化学习 - Deep RL开源项目总结

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24392239一.Lua语言的程序包（运用框架：Torch7）：1.相关论文：Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearningCODE链接（需）另外的链接（不需要）：kuz/DeepMind-Atari-Deep-Q-Learner实现的算法名称：DeepQ-Networks（DQN）推

born-in-freedom·2020-08-25 00:25

深度学习（四十二）——深度强化学习（5）PPO, IMPALA, Hierarchical RL, OpenAI

PPO（ProximalPolicyOptimization）PPO是2017年由OpenAI提出的一种基于随机策略的DRL算法，也是当前OpenAI的默认算法。PPO是一种Actor-Critic算法。它的主要改进在它的Actor部分。我们知道，PolicyGradient算法的训练过程中，始终存在着newPolicy和oldPolicy这样一对矛盾。一方面，我们需要newPolicy和oldP

antkillerfarm·2020-08-25 00:19

(转) Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels

AndrejKarpathyblogAboutHacker'sguidetoNeuralNetworksDeepReinforcementLearning:PongfromPixelsMay31,2016ThisisalongoverdueblogpostonReinforcementLearning(RL

a1424262219·2020-08-25 00:12

Stable Baselines/RL算法/Policy Networks

StableBaselines官方文档中文版GithubCSDN尝试翻译官方文档，水平有限，如有错误万望指正Stable-baselines提供一系列默认策略（policies），可与大部分行动空间同用。你可以指定所用模型类的policy_kwargs参数来更改默认策略。然后这些kwargs参数会传给实例化的策略（参见案例：CustomPolicyNetwork）如果你希望控制更多策略架构，你也可

Quant_Learner·2020-08-25 00:32

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