GAN-强化学习第20页

强化学习中值函数应用示例

一、GridworldGridworld是一个用于教授强化学习概念的简化的电子游戏环境。它具有一个简单的二维网格，智能体可以在其中执行动作并获得奖励。

渣渣威的仿真秀·2023-10-31 08:51

马尔可夫决策过程及典型例子（一）

一、马尔科夫决策过程满足马尔可夫性质的强化学习任务被称为马尔可夫决策过程(MDP,Markovdecisionprocess,)。如果状态和动作空间是有限的，那么它被称为有限马尔可夫决策过程。

渣渣威的仿真秀·2023-10-31 08:20

最优值函数

一、最优状态值函数解决强化学习任务大致上意味着找到一种政策，能够在长期内实现很多奖励。对于有限MDPs，我们可以精确地定义一种最优政策，其定义如下。值函数定义了政策的一种部分排序。

渣渣威的仿真秀·2023-10-31 08:19

连续状态和连续动作的强化学习问题

一、连续状态和连续动作问题的主要难点连续状态和连续动作强化学习问题是指智能体在连续状态空间和连续动作空间中进行决策的问题。

渣渣威的仿真秀·2023-10-31 08:48

AI：41-基于基于深度学习的YOLO模型的玉米病害检测

本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长

一见已难忘·2023-10-31 06:25

强化学习系列 - 刘建平Pinard

强化学习（一）模型基础强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)强化学习（三）用动态规划（DP）求解强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解强化学习（五）用时序差分法（TD）求解强化学习（六）时序差分在线控制算法

yuzhounh·2023-10-31 03:45

强化学习--Prioritised Replay DQN

系列文章目录强化学习提示：写完文章后，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系列文章目录前言一、强化学习是什么？

百度pkq·2023-10-31 03:14

强化学习------DDQN算法

前言DQN算法DQN算法有一个显著的问题，就是DQN估计的Q值往往会偏大。这是由于我们Q值是以下一个s’的Q值的最大值来估算的，但下一个state的Q值也是一个估算值，也依赖它的下一个state的Q值…，这就导致了Q值往往会有偏大的的情况出现。所以出现了对DQN算法的改进算法DoubleDQN(DDQN)算法。一、DDQN算法原理DDQN算法和DQN算法一样，也有一样的两个Q网络结构。在DQN算法

韭菜盖饭·2023-10-31 03:11

【伤寒强化学习训练】打卡第八十一天一期90天

8.4.2桂枝龙骨牡蛎汤&天雄散&小建中汤桂枝龙骨牡蛎汤桂枝三两芍药三两甘草二两（炙）生姜三两大枣十二枚龙骨三两牡蛎三两右七味，以水七升，煮取三升，去滓，分温三服。一个人的体质上面的阴阳调和的所谓的核心的部分，当然在比较浅表的诠释法；桂枝龙骨牡蛎汤方剂的结构会有意义：龙骨、牡蛎，都比较是镇定神经的药物，桂枝龙牡汤的虚劳是神经型的虚劳；以中医的讲法就是桂枝汤的营卫之间走一圈的时候，龙骨把全身的元气、

A卐炏澬焚·2023-10-31 02:10

DAY30 2018-08-15 开始的结束

facts:练习全文，通读全文，慢慢读每个句子，看看自己哪些发音还不自觉使用以前的发音标准，找出自己掌握的不好的音标，单词，再强化学习。听写了强化练习的材料。

socialization·2023-10-31 00:04

Large Language Models as Generalizable Policies for Embodied Tasks

我们的方法被称为大型语言模型强化学习策略（LLaRP），它采用预先训练的冻结LL

UnknownBody·2023-10-30 16:14

【伤寒强化学习训练】打卡第十六天一期90天

11.7.2麻黄升麻汤与干姜芩连人参汤麻黄升麻汤【11.77】伤寒六七日，大下后，寸脉沉而迟，手足厥逆，下部脉不至，咽喉不利，唾脓血，泄利不止者，为难治，人参附子汤主之。不差，复以人参干姜汤与之。人参附子汤方人参二两附子一枚干姜二枚（炮）半夏半升阿胶二两柏叶三两右六味，以水六升，煮取二升，去滓，纳胶烊消。温服一升，日再服。人参干姜汤方人参二两附子一枚干姜三两桂枝二两（去皮）炙草二两（炙）右五味，以

A卐炏澬焚·2023-10-30 15:45

【伤寒强化学习训练】打卡第八十二天一期90天

桂枝龙骨牡蛎汤&天雄散&小建中汤（续）血痹虚劳篇条文【13.26】【13.26】男子平人，脉虚弱细微者，喜盗汗也。营卫之气里面营气比较虚的人是睡着了容易出一身汗，所以是盗汗，卫气虚的话是自汗；桂枝加附子汤可以补到卫气之虚，临床上治盗汗经方来说桂枝龙骨牡蛎汤，时方的世界有一些特效药，比如说桑叶是治盗汗的特效药，在不妨碍药性的前提下也会用，要加一点也没关系；一个人神经紧张在人醒的时候，两种紧张还会互相

A卐炏澬焚·2023-10-30 07:33

【伤寒强化学习训练】打卡第二十七天一期90天

桂枝汤证的病机与治则《伤寒论》标准的桂枝汤证，外症：头痛，主要是脉浮缓，恶风寒，出得了汗；从外症来讲，脉浮缓而出得了汗，会有怕风的感觉，病机就是有风气伤到了卫气治则就是治疗的原则，要把一些什么样的东西送到我们的卫气的范围，而且还要卫气里面的风邪打出去，这就是一个我们要做的事情。治疗的原则是这样肺主皮毛，肺跟皮肤跟卫气是有相关的。肺的气主要是来自于命门之火，蒸动肾水之气，从三焦输布到我们胸中，这是卫

A卐炏澬焚·2023-10-30 01:16

有了GPT-4之后，机器人把转笔、盘核桃都学会了

GPT-4和强化学习强强联合，机器人的未来将是什么样子？在学习方面，GPT-4是一个厉害的学生。在消化了大量人类数据后，它掌握了各门知识，甚至在聊天中能给数学家陶哲轩带来启发。

疯狂创作者·2023-10-29 21:31

深度强化学习用于博弈类游戏-基础测试与说明【1】

深度强化学习用于博弈类游戏-基础【1】1.强化学习方法2.强化学习在LOL中的应⽤2.1环境搭建2.2游戏特征元素提取1)小地图人物位置：2)人物血量等信息3)在整个图像上寻找小兵、防御塔的位置4）自编码器提取

cnjs1994·2023-10-29 17:56

AI：40-基于深度学习的森林火灾识别

本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长

一见已难忘·2023-10-29 16:40

【强化学习】DDPG

DeepDeterministicPolicyGradient算法随机策略与确定性策略DPG与DDPG深度确定性策略梯度算法DDPG概述对比DDQNDDPG网络功能：网络软更新：引入噪声：两个网络的损失函数：DDPG算法流程小结强化学习笔记

最忆是江南.·2023-10-29 16:01

【强化学习】09——价值和策略近似逼近方法

文章目录前言对状态/动作进行离散化参数化值函数近似值函数近似的主要形式IncrementalMethodsGradientDescentLinearValueFunctionApproximationFeatureVectors特征化状态TableLookupFeaturesIncrementalPredictionAlgorithmsMonte-CarlowithValueFunctionApp

yuan〇·2023-10-29 09:30

【强化学习】07——规划与学习（Dyna-Q）

文章目录前置知识回顾策略值函数估计（PolicyEvaluation）策略提升（PolicyImprovement）模型（Model）规划(Planning)规划与学习(PlanningandLearning)Dyna(集成规划、决策和学习）Dyna的框架Dyna伪代码Example1：DynaMazeExample2：BlockingMazeExample3：ShortcutMaze代码结果参考

yuan〇·2023-10-29 09:00

【强化学习】10 —— DQN算法

文章目录深度强化学习价值和策略近似RL与DL结合产生的问题深度强化学习的分类Q-learning回顾深度Q网络（DQN）经验回放优先经验回放目标网络算法流程代码实践CartPole环境代码结果参考深度强化学习价值和策略近似我们可以利用深度神经网络建立这些近似函数深度强化学习使强化学习算法能够以端到端的方式解决复杂问题

yuan〇·2023-10-29 08:56

论文笔记-Deep Learning on Graphs: A Survey（上）

在这篇文章中，作者根据模型架构和训练策略将现有方法分为五类：图循环神经网络、图卷积网络、图自动编码器、图强化学习和图对抗方法，并以系统的方式全面概述这些方法。

升不上三段的大鱼·2023-10-29 04:34

牢记使命勇于作为

强化学习教育，坚定初心使命。要从革命先烈的执著信仰

YANG0996·2023-10-29 03:56

关于我自学基于深度强化学习后课评

随着科技的发展和社会的进步，这个世界变得越来越神奇，我们大家看到了围棋高手和“阿尔法围棋”的人机大战，我们也见识到了人工智能、无人驾驶、语音识别、移动支付等等各种各样最新的技术和概念，这一切都是创造精神带给我们的，也让我们对未来充满了更多的`期待欢迎大家和我一起探讨自动驾驶相关技术，没学习之前我也很好奇这种无人驾驶是怎样实现的？我目前也发过上百个无人驾驶相关数据，大家有需要可以下载来看，下载都是免

面试题库test·2023-10-28 21:28

最优控制: LQR

在最优控制领域中，它的使用频率非常高，并且还指明了最优控制和最近很火的强化学习之间的相似之处。它们两者都用来解决顺序决策过程中相似的问题，但有趣的是命名却不同。

初七123·2023-10-28 14:40

机器学习(四)机器学习分类及场景应用

机器学习分类及场景应用1.7.1监督学习(1)利用分类对类标进行预测(2)利用回归预测连续输出值(3)标注问题1.7.2无监督学习(1)通过聚类发现数据的子群(2)数据压缩中的降维1.7.3半监督学习1.7.4强化学习

大模型Maynor·2023-10-28 08:25

ChatGLM-6B的安装和使用最全面细节讲解

该模型使用了和ChatGPT类似的技术进行优化，经过1T标识符的中英双语训练，同时辅以监督微调、反馈自助和人类反馈强化学习等技术，共有62亿参数。

驹意心猿·2023-10-28 06:44

【详解+推导！！】Policy Gradient 策略梯度法

PolicyGradient，策略梯度法是强化学习中的一种常用方法。

志远1997·2023-10-27 23:19

强化学习------PPO算法

目录简介一、PPO原理1、由On-policy转化为Off-policy2、ImportanceSampling（重要性采样）3、off-policy下的梯度公式推导二、PPO算法两种形式1、PPO-Penalty2、PPO-Clip三、PPO算法实战四、参考简介PPO算法之所以被提出，根本原因在于PolicyGradient在处理连续动作空间时Learningrate取值抉择困难。Learnin

韭菜盖饭·2023-10-27 23:36

《动手学深度学习 Pytorch版》 10.7 Transformer

尽管Transformer最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。

AncilunKiang·2023-10-27 23:45

大语言模型(LLM)综述(四)：如何适应预训练后的大语言模型

5.1.1格式化实例构建5.1.2指导调优策略5.1.3指导调优的效果5.1.4指导调优的实证分析5.2对齐调优5.2.1Alignment的背景和标准5.2.2收集人类反馈5.2.3根据人类反馈进行强化学习

青云遮夜雨·2023-10-27 20:25

RLHF系统设计关键问答及案例

算法有哪些类别，各有什么优缺点RLHF采用人类反馈会带来哪些局限如何降低人类反馈带来的负面影响案例RLHF介绍RLHF（ReinforcementLearningwithHumanFeedback，人类反馈强化学习

北岛末巷·2023-10-27 15:47

论文摘要_论文摘要：发现强化学习代理

论文摘要介绍(Introduction)Althoughthefieldofdeeplearningisevolvingextremelyfast,uniqueresearchwiththepotentialtogetusclosertoArtificialGeneralIntelligence(AGI)israreandhardtofind.Oneexceptiontothisrulecanbe

weixin_26726011·2023-10-27 07:37

[PyTorch][chapter 58][强化学习-1]

前言：RL(ReinfocementLearning)强化学习是机器学习，深度学习一个重点。后面20章将重点结合一些例子回顾一下经典的强化学习算法。

明朝百晓生·2023-10-27 04:29

马尔可夫决策过程

马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProgress，MDP）可以用来描述绝大部分的机器强化学习，其过程为：机器处于一个环境中，有不同的动作可以执行，每执行一个动作都会以一定概率将当前环境的状态转移到另一个状态

小傻黑·2023-10-27 01:01

ChatGLM系列一：ChatGLM的介绍及代码实践

经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B虽然规模不及千亿模型，但大大降低了用户部署的门槛，并且已经能生成相当符合人类偏好的回答

永胜永胜·2023-10-26 21:57

OPENCHAT: ADVANCING OPEN-SOURCE LANGUAGE MODELS WITH MIXED-QUALITY DATA

最近的发展结合了监督微调（SFT）和强化学习微调（RLFT

UnknownBody·2023-10-26 18:07

【伤寒强化学习训练】打卡第十五天一期90天

11.6.2条文11.73至11.76讲解及天门冬的药性*当归四逆汤的主证抓法*1）血虚：嘴唇惨白，脸色不红润2）体质：血虚而冷，处在大发炎的状态，因此脉不一定是冷的3）痛：少阴病的桂林本说身体会掣痛（血分寒的人，有的变成掣痛，也有的是抽筋）《黄帝内经》里面有一个条文，“病腰痛不可以俛仰”：感冒传过厥阴，得过当归四逆汤证的，腹部侧面发痛，痛勾到肾脏、腰眼，肝经出了问题，腰椎就会不舒服，坐骨神经痛，

A卐炏澬焚·2023-10-26 12:52

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第11天，一期目标90天

【3.17】尺寸俱弦微者，厥阴受病也，当六七日发，以其脉循阴器络于肝，故烦满而囊缩。此三经受病，已入于腑者，皆可下而已。厥阴病跟少阳病的脉都是偏弦的，少阳病的脉像一条绳索一样绷起来的；厥阴病的脉像那条绳索被剪断了，垮下去了；同样是弦脉，少阳病是绷上来有力的厥阴病是垮下去比较沉的。得厥阴病：高烧、燥热，高烧五天后手脚冰冷，拉肚子五六天，忽冷忽热。【3.23】传厥阴，脉沉弦而急，发热时悚，心烦呕逆，宜

最闪亮的那颗星_b02d·2023-10-26 11:00

Python-股票市场用于算法交易的人类反馈强化学习 (RLHF)

ChatGPT的成功使人类反馈强化学习(RLHF)技术成为人们关注的焦点。RLHF是一种机器学习方法，它结合了强化学习(RL)和人类反馈(HF)来改进学习过程。

Omer_·2023-10-26 11:22

【强化学习】08——规划与学习（采样方法|决策时规划）

文章目录优先级采样Example1PrioritizedSweepingonMazes局限性及改进期望更新和采样更新不同分支因子下的表现轨迹采样总结实时动态规划Example2racetrack决策时规划启发式搜索Rollout算法蒙特卡洛树搜索参考先做个简单的笔记整理，以后有时间再补上细节优先级采样均匀随机采样（uniformlysampling）会使得部分采样的结果对实际的更新毫无作用。如下图

yuan〇·2023-10-26 07:21

AI 编程与研发效能论坛笔记摘录

LLM涉及到的领域NLP/ML提示工程知识工程多任务调度算法优化LLM涉及到的技术算法:深度学习、强化学习、迁移学习大语言模型预训练技术,包括构建预训练系统参数高效微调技术数

恭仔さん·2023-10-26 01:26

强化学习代码实战(3) --- 寻找真我

前言本文内容来自于南京大学郭宪老师在博文视点学院录制的视频，课程仅9元地址，配套书籍为深入浅出强化学习编程实战郭宪地址。

笑傲江湖2023·2023-10-25 22:03

探索随机森林: 机器学习中的集成学习神器

机器学习第七课随机森林概述机器学习机器学习的主要分类监督学习无监督学习强化学习集成学习提高准确性增强稳定性提升泛化能力集成学习的主要方法BaggingBoostingStacking随机森林的理论基础决策树的基本原理随机森林的生成过程随机森林的优势与局限性随机森林的实际应用通过

我是小白呀·2023-10-25 14:41

AI_Papers周刊：第五期

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理2023.03.06—2023.03.12TopPapersSubjects:cs.CL1.Largerlanguagemodelsdoin-contextlearningdifferently

AiCharm·2023-10-25 06:02

从零开始的强化学习笔记1（结合书本与网上的多篇资料总结）

当我打开一个机械臂的强化学习教程：让我们从零开始做一个机械手臂(强化学习)-知乎(zhihu.com)发现其中使用了DDPG算法。

CGEFAstro·2023-10-25 04:01

在Win10上安装Pytorch0.4.0及其他相关安装包（基于《深度强化学习入门与实践指南》）

最近在学习《深度强化学习入门与实践指南》，书中给出了其所有代码所用的安装包及版本如下图：但是这些版本代码比较老了，特别是Pytorch的0.4.0版本在官网上一直没找到，折腾了好一段时间。

CGEFAstro·2023-10-25 04:31

中国大学出品的人工智能精品之作视频课程

01-复杂系统02-大数据与机器学习03-人工智能的三个阶段04-高等数学—元素和极限05-复杂网络经济学应用06-机器学习与监督算法07-阿尔法狗与强化学习算法08-高等数学—两个重要的极限定理09-

陈南云·2023-10-24 23:01

Q-Learning 、Sarsa与 DQN算法

Q-Learning、Sarsa与DQN算法Q-Learning算法Sarsa算法DQN算法Q-Learning算法一、算法思想：QLearning是强化学习算法中value-based的算法，Q即为Q

何处微尘·2023-10-24 20:35

强化学习基础

强化学习基础强化学习的几个基本要素贝尔曼方程序列决策问题①动态规划法（DP）：②蒙特卡罗法（MC）：③时间差分法（TD）强化学习的几个基本要素1）sts_tst：ttt时刻环境的状态2）ata_tat：

何处微尘·2023-10-24 20:34

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