DRL

0day搜索引擎

cat=4QQT:限于论坛内部人员使用DRL:限于论坛内部
chenronghua·2020-06-22 22:51

使用 Drools 规则引擎实现业务逻辑,可调试drl文件

http://www.srcsky.com/tech/arts/389.html代码下载http://download.csdn.net/detail/zhy011525/2462313使用Drools规则引擎实现业务逻辑时间:2010-04-02来源:ibm作者:Ricardo阅读:0次字体:[大中小]要求施加在当今软件产品上的大多数复杂性是行为和功能方面的，从而导致组件实现具有复杂的业务逻辑。
caolaosanahnu·2020-06-22 20:11

MYSQL 学习笔记 之 数据库基本操作2

http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4028178.html【正文】主要内容：一、cmd命令行的常用命令二、数据定义语言（DDL）三、数据操纵语言（DML）四、数据查询语言（DRL
believexfr·2020-06-22 17:25

Drools规则引擎 系列教程（二）Drools规则语法 & LHS 条件

Drools规则语法&RHS动作&header详解Drools规则引擎系列教程（四）Drools主要API&决策表教程代码已提交到ytooo-drools，欢迎star文中代码方法均基于上一篇教程1..drl
我是大月饼·2020-06-22 09:48

Ubuntu16.04 升级Python3.5到Python3.6,以及Linux下python各版本之间的切换

最近在学习DRL的一些内容，本来打算用一下gym环境中的mujoco，但是在安装时总是报错，后来找度娘了解，貌似是因为pyhton版本低，mujoco需要python3.6以上的版本，于是乎，操作一波，
EdenJin·2020-06-21 05:00

Drools入门（一）——环境搭建

Drools支持以drl文件结尾的文件作为规则文件，也支持其他结尾的文件作为规则文件比如gdrl、rdrl、dsl等（详情可见ResourceType.class），Drools还支持工作流等其他功能，
IT那些事儿·2020-06-12 09:23

深度强化学习理论速成 (1)

欢迎大家FollowGithub:huangyz0918本文目录前言DRL中的PolicyGradient更精准的RewardFunction改进的添加BaselineOn-Policy到Off-PolicyOn-Policy
蒋古申·2020-04-24 12:34

灯塔

可以肯定的是，未来会沿着以DeepReinforcementLearning（DRL）为核心力量，DeepLearning（DL）为辅助技术的研究路线
徐志远__·2020-04-13 23:07

drools 如何动态加载规则

drools版本：7.0语言：java8描述：动态从数据库中加载规则，并且加载到工作内存中最终实现效果：从数据库中读取数据生成drl格式的字符串以后，可以一次性加载到工作内存中，也可以逐次加载到内存中进行
每天都懒得减肥·2020-04-10 06:24

DRL rebt

实验部分R11.Table1:totalrank(解释50%就是sota)/baseline/othercandidateselectionapproaches(注明，但是他是不是想说有一些可以用unknownr%的方法我们没有比较)2.FRRNablationstudy3.Table3(transferlearning):fromscratchandfine-tuningfromImageNet
土拨大软鼠·2020-03-24 19:52

机器学习简介2020-03-15

感知机、模式识别70s，符号归纳、专家系统、决策树、AM80s，高级决策树、EBL、反向传播90s，数据挖掘、RL、文本学习、SVM00s，统计关系、图模型、机器人、计算机系统10s，深度学习、GPU、DRL
_a30a·2020-03-15 07:29

2017年5月26日

包括但不限于薛勇gitlab以及了解诸多操作和概念、尝试用java的反射机制修改原有的drl代码、以及新的关于额度（？）和PBOC详单（？）的任务。另外可能是最近睡得晚+补觉不顺，两条腿酸了一整天。
真昼之月·2020-03-15 07:48

2017年6月7日

下午的主要任务是导入学长的drl文件，中途由于配置问题又调了好久bug
真昼之月·2020-03-07 17:47

AuTO：扩展深度强化学习以启用数据中心级自动流量优化--论文阅读笔记

sigcomm'18--香港科技大学摘要：目前DRL（深度强化学习）算法的时延过大，不能直接应用于处理流级别的数据中心流量优化，因为短流在决策未生成之前已经结束了。
JennyLQ·2020-03-07 09:32

[5月7日下午] 人工智能论文精英研讨会--深度强化学习 DRL 的现在和未来

深度强化学习（DeepReinforcementLearning）可以说是人工智能领域现在最热门的方向，吸引了众多该领域优秀的科学家去发掘其能力极限。而深度强化学习本身也由于其通用性备受各个应用领域推崇，从端对端游戏控制、机器人手臂控制、推荐系统，甚至也来到了自然语言对话系统。然而如何在日新月异，几乎每日都在更新迭代的深度强化学习的进展中保持好节奏，需要我们认真地去学习和实践相关的方法和技术。**
朱小虎XiaohuZhu·2020-02-25 20:18

菜鸟实习日记~day5(VGG+video feature flow PPT)

中午吃的那个炸鲜奶挺好吃的~科研：1.VGG：详解CNN五大经典模型:Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，DRL基于CNN经典的五大模型在上面的链接里都简单介绍啦，下面主要说VGG和
飞翔的小瓜瓜·2020-02-16 00:09

DeepReinforcementLearning 学习资源

**DavidSilver课程主页**ReinforcementLearning**DavidDilver关于DRL的**lectureRLAI资源ReinforcementLearning:AnIntroductionBerkeleyCS29
Martin729·2020-02-12 08:29

深度增强学习（DRL）漫谈 - 从DQN到AlphaGo

【嵌牛正文】：深度增强学习（Deepreinforcementlearning,DRL）是DeepMind
墨翎_·2020-02-11 19:14

《简单粗暴TensorFlow2.0》—学习笔记

TensorFlow基础TensorFlow模型建立与训练模型（Model）与层（Layer）多层感知机（MLP）信息论机器学习中交叉熵的应用卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL
studyeboy·2020-01-15 17:56

磐创AI - 专注机器学习技术分享

原创内容还涵盖深度强化学习（DRL）、弱监督
算法channel·2020-01-07 18:51

2018-02-13 腿机器人的内部耗散，并联电机的运动优化(机器翻译)

http://mime.oregonstate.edu/research/drl/publications/_documents/abatea_2016.pdf简介-在这项工作中,我们使用运动学的第一个原理
hydro·2019-12-29 04:15

2017年5月25日

地铁上继续看PM动画，怎么感觉火箭队三人组打霸主宝可梦比小智轻松多了（……）上午凑活着写完了消歧drl，然后就偷得浮生半日闲，开始愉快地摸鱼，比如在群里吹水啊、写写严肃文学啊、帮老虎STK潜在对象之类的
真昼之月·2019-12-28 22:32

Drools 规则文件语法概述

概述(Overview)以.drl为扩展名的文件，是Drools中的规则文件，规则文件的编写，遵循Drools规则语法。下面详细介绍一下Drools规则文件语法。
圈圈_Master·2019-12-28 22:34

2018-02-13 励磁 被动 双足机器人 （翻译为中文）

http://mime.oregonstate.edu/research/drl/publications/_documents/renjewski_2015.pdf双足机器人的励磁工程被动动力学DanielRenjewski
hydro·2019-12-28 17:54

TalkingData 锐眼看世界 2017-07-17

锐眼视点：三星安装了世界上第一块LED电影屏幕，影院投影仪将退出舞台;Box推出BoxElements工具，使开发者能在Box平台上更容易地创建app;DRL团队的无人机RacerX时速高达179.3英里
锐眼看世界·2019-12-17 23:59

读论文Target-driven Visual Navigation in Indoor Scenes using Deep Reinforcement Learning

那么对于基于DRL的算法，确实存在论文指出的的缺点：1、对目标的泛化能力比较弱；2、数据的低效性，无法从模拟环境转移到真实世界（deepmind在今年发表了一篇论文，用transferlearning的办法实现从模拟环境到真实环境
吕鹏_hunhun·2019-12-08 07:07

深度强化学习落地方法论（6）——回报函数篇

reward和稀疏回报问题目标分解和辅助reward目标分解实例杜绝异常行为贪婪胆怯鲁莽RewardShapingOptimalRewardProblem总结参考文献前言回报函数（reward）设计在DRL
wyjjyn·2019-12-05 21:14

读论文Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets

但是，深度增强学习DRL的样本获取比一般的深度学习（比如收集图片、打标签，当然也很费劲，很多实际的工程问题第一个难题就是收集样本）还要昂贵的多，不仅仅是费时费力，还要昂贵。
吕鹏_hunhun·2019-11-28 05:18

drools规则语言指南（二）在DRL中类型和元数据定义

在DRL中类型和元数据定义结构类型声明结构：元数据结构：两种用途new一个新的fact使用元数据@key(value)这种方式，关联新的或已存在的fact不带有元数据的类型声明：一个新fact的定义可以不需要元数据
yejunwei·2019-11-19 21:00

drools规则语言指南（四）规则属性

DRL中的规则属性如下图所示，规则的所有属性都在里面了规则的属性是对规则行为的额外声明。
yejunwei·2019-11-19 15:51

drools规则语言指南（一）

简介：DRL(DroolsRuleLanguage)是drools规则语言的简称，在使用drools规则引擎的时候，我们经常把写好的规则放在.drl文件中，然后规则引擎再去加载规则，那么一个drl文件基本组成是什么样子的呢
yejunwei·2019-11-02 00:02

极简深度强化学习实现-DDPG-TD3-SAC

SAC文章目录极简深度强化学习实现-DDPG-TD3-SACgithub地址basedon实现目的和学习建议：下一步打算github地址https://github.com/kaixindelele/DRL-tensorflow
hehedadaq·2019-10-21 10:14

分析一套源代码的代码规范和风格并讨论如何改进优化代码

我的工程实践选题是《基于深度强化学习的智能控制系统设计》，主要知识背景是深度强化学习，我从GitHub上找了一份关于DRL(deepreinforcementlearning)的例程。
langerZeit·2019-10-09 19:00

规则引擎 - drools 使用讲解（简单版） - Java

drools规则引擎项目链接现状：运维同学（各种同学）通过后台管理界面直接配置相关规则，这里是通过输入框、下拉框等完成输入的，非常简单；规则配置完毕后，前端请求后端，此时服务端根据参数（即规则）生成drl
HoLoong·2019-09-30 11:00

DeepMind悄咪咪开源三大新框架，深度强化学习落地希望再现

作者|JesusRodriguez译者|夕颜出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）【导读】近几年，深度强化学习（DRL）一直是人工智能取得最大突破的核心。
AI科技大本营·2019-09-17 18:15

DeepMind悄咪咪开源三大新框架，深度强化学习落地希望再现

作者|JesusRodriguez译者|夕颜出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）【导读】近几年，深度强化学习（DRL）一直是人工智能取得最大突破的核心。
AI科技大本营·2019-09-17 18:15

磐创AI往期系列文章汇总 | 核弹

原创内容还涵盖深度强化学习（DRL）、弱监督学习、知识图谱（K
磐创 AI·2019-09-16 23:29

深度强化学习（DRL）专栏（一）

目录：1.引言专栏知识结构从AlphaGo看深度强化学习2.强化学习基础知识强化学习问题马尔科夫决策过程最优价值函数和贝尔曼方程3.有模型的强化学习方法价值迭代策略迭代4.无模型的强化学习方法蒙特卡洛方法时序差分学习值函数近似策略搜索5.实战强化学习算法Q-learning算法MonteCarloPolicyGradient算法ActorCritic算法6.深度强化学习算法DeepQ-Networ
磐创 AI·2019-08-29 21:33

基于Drools的人群推荐实现方案

业务上运营提前建好规则，根据广告主等级、业务类型等属性给广告主推荐不同的人群，通过规则引擎来实现，可避免代码中出现过多的ifelse判断加载规则1、从ClassPath下加载DRL文件头，比如引入的类型
ImproveJin·2019-08-07 00:00

Learning to Navigate in Cities Without a Map 理解

问题解决使用DRL，定义状态：当前视觉输入；定义动作：五个离散动作，快慢向前，这个应该是由GoogleMap采集地图的摄像头确定的；奖励：最开始的是由当前
Snail_Walker·2019-05-27 05:33

《剑指Offer》Java版中篇（面试题23-44，多种解题思路）

解题思路一：根据源二叉树和镜像二叉树的对应关系，可以根据源二叉树的DRL得到镜像二叉树的先序遍历；根据源二叉树的RDL得到镜像二叉树的中序遍历，
Kevin He·2019-05-03 18:13

deep learning入门（四）

DL入门（四）poweredby@李宏毅第十课（DRL概念）1ProximalPolicyOptimization(PPO,近端策略优化)(1)PolicyGradient如上图所示：policy为一个
AndyViky·2019-04-26 17:52

深度强化学习--TRPO与PPO实现

PPO是2017年由OpenAI提出的一种基于随机策略的DRL算法，它不仅有很好的性能（尤其是对于连续控制问题），同时相较于之前的TRPO方法更加易于实现。
洛荷·2019-03-29 13:48

深度强化学习--TRPO与PPO实现

PPO是2017年由OpenAI提出的一种基于随机策略的DRL算法，它不仅有很好的性能（尤其是对于连续控制问题），同时相较于之前的TRPO方法更加易于实现。
洛荷·2019-03-29 13:48

Drools学习

2.1DRL解释执行流程2.2规则引擎工作方式2.3drools规则引擎的执行过程3.为什么要使用drools？4.如何应用drools？
AC_great·2019-02-15 10:02

TensorFlow 2.0深度强化学习指南

在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性
云栖社区v·2019-02-01 23:47

TensorFlow 2.0深度强化学习指南

在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性
阿里云云栖社区·2019-01-28 00:00

深度强化学习系列之(9): 深入浅出解读"多巴胺（Dopamine）论文"、环境配置和实例分析

github.com/google/dopamine论文的首页明显告诉我们，这是一篇Google出的论文（所以值得一读），该文作者提出了一种新的深度强化学习研究框架：多巴胺（Dopamine），旨在于丰富DRL
J.Q.Wang的blog·2019-01-10 13:20

Keras深度强化学习-- Policy Network与DQN实现

最近在接触一些关深度强化学习(DRL)的内容，本文是学习DRL过程中对Demo的复现与理解。相关原理推荐李宏毅的Q-Learning强化学习和深度强化学习课程。
Daisy丶·2019-01-03 20:42

基于Python对数据shape的常见操作详解

这一阵在用python做DRL建模的时候，尤其是在配合使用tensorflow的时候，加上tensorflow是先搭框架再跑数据，所以调试起来很不方便，经常遇到输入数据或者中间数据shape的类型不统一
敲代码的quant·2018-12-25 15:50
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