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GAN-强化学习
Docker实操4——Stable Baselines3强化算法库
setup.py2.2package的基本信息2.3RLBaselinesZoo[^2]2.4PyBullet[^3]2.5Atari三、总结概述上一篇文章里制作好了一个强化环境的镜像Docker实操3——配置
强化学习
环境镜像
Nemo555
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2023-09-11 01:56
环境配置
docker
强化学习
Docker实操3——配置
强化学习
环境镜像
手动配置一遍docker中的强化环境一、安装基本操作1.1查看基础信息1.2国内换源1.3安装nvidia-docker二、docker基本操作三、例子:
强化学习
库的docker环境搭建四、亲手制作专属的
强化学习
镜像
Nemo555
·
2023-09-11 01:56
环境配置
docker
强化学习环境搭建
厉害了!高考后,这所大学最让人羡慕向往!
通过2年的
强化学习
,学生留学海外后,
苏大留学基地
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2023-09-10 23:31
【伤寒
强化学习
训练】打卡第四十七天 一期90天
3.6.1-药解之细辛篇小青龙汤续讲小青龙汤是一个一直喝的药,就而不是一个发汗剂小青龙汤药物的配比做的不够好的话,有可能会做出一碗变成发汗剂的小青龙汤,邪气没办法很正确的被打到另外,小青龙汤症状上面有好几种加减法的兼症,比如说小青龙汤的条文,“干呕发热而咳”,就是以咳为主症的,咳得唏哩呼噜的时候,看起来跟呕吐很像,并不会真的把胃液挤出来所谓的“姜辛味结构”:细辛、干姜、五味子这三味药的结构。而姜辛
A卐炏澬焚
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2023-09-10 11:18
神经网络与
强化学习
:揭示AI的超能力
文章目录神经网络:模拟人脑的工具
强化学习
:通过试错学习结合神经网络和
强化学习
价值网络策略网络结合训练应用领域游戏机器人控制金融交易未来趋势自动化和自主系统个性化和自适应系统跨学科研究结论欢迎来到AIGC
IT·陈寒
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2023-09-10 09:42
AIGC人工智能
机器学习入门
人工智能
神经网络
深度学习
DQN算法概述及基于Pytorch的DQN迷宫实战代码
在现实中很多情况下,
强化学习
任务所面临的状态空间是连续的,存在无穷多个状态,这种情况就不能再使用表格的方式存储价值函数。
毒爪的小新
·
2023-09-10 03:20
#
DL
算法
pytorch
DQN
深度学习
【论文阅读笔记】车辆重识别
(肖等人)
强化学习
以弱监督的方式自适应地在细粒度域中找到区分区域。3.(赵等人)多元化的视觉注意网络减轻依赖强烈监督的信息,学习局部关键区域4.ZhongdaoWang发表的车辆
菜菜子-
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2023-09-09 21:24
车辆重识别
机器学习
干货| ICML2023:作为自适应自进化规划器的扩散模型
报告题目作为自适应自进化规划器的扩散模型内容简介扩散模型已经在许多任务中展示了其作为生成模型的强大能力,进而具有作为离线
强化学习
范式的巨大潜力。然而,扩散模型的质量受到训练数据多样性不足的限制
AITIME论道
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2023-09-09 13:29
人工智能
计算机视觉
斯坦福 CS229 机器学习中文讲义 翻译完成
机器学习中文讲义第一部分到第三部分第四部分生成学习算法第五部分支持向量机第六部分学习理论第七部分正则化与模型选择感知器和大型边界分类器K均值聚类算法混合高斯和期望最大化算法第九部分期望最大化算法第十部分因子分析第十一部分主成分分析第十二部分独立成分分析第十二部分
强化学习
和控制线性二次调节
布客飞龙
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2023-09-09 04:59
2018-04-21
入门|通过Q-learning深入理解
强化学习
学界|UberAI论文:利用反向传播训练可塑神经网络,生物启发的元学习范式业界|OpenAI提出新型元学习方法EPG,调整损失函数实现新任务上的快速训练Collabbing-Ideas
hzyido
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2023-09-08 10:34
[PyTorch][chapter 54][
GAN-
1]
前言:GANplayground:ExperimentwithGenerativeAdversarialNetworksinyourbrowser生成对抗网络(GenerativeAdversarialNets,GAN)是一种基于对抗学习的深度生成模型,最早由IanGoodfellow于2014年在《GenerativeAdversarialNets》中提出.生成对抗网络(GenerativeAd
明朝百晓生
·
2023-09-08 05:35
pytorch
生成对抗网络
人工智能
深度学习系列——6、深度
强化学习
强化学习
问题包含三个主要概念:环境状态行动奖励
强化学习
(ReinforcementLearning,RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent
数据科学家修炼之道
·
2023-09-08 05:35
#
DL
深度学习
强化学习
[machine Learning]
强化学习
强化学习
和前面提到的几种预测模型都不一样,reinforcementlearning更多时候使用在控制一些东西上,在算法的本质上很接近我们曾经学过的DFS求最短路径.
强化学习
经常用在一些游戏ai的训练,
ViceMusic5
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2023-09-08 02:19
机器学习
人工智能
机器学习A-Z~Thompson抽样算法
本文继续讲一个
强化学习
的算法,叫做Thompson抽样算法。这个算法的数学理论基础要用到的是贝叶斯推断(BayesianInference)。我们先谈谈这个算法的基本原理。
Carey_Wu
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2023-09-07 19:53
机器学习简介
机器学习中所用算法大致分为监督学习(SupervisedLearnings)无监督学习(UnsuoervisedLearning)
强化学习
(ReinforcementLearning)一
白杨Cc
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2023-09-07 06:40
从机器学习基础到深度学习
机器学习
人工智能
深度学习
【大魔王送书第二期】搞懂大模型的智能基因,RLHF系统设计关键问答
RLHF(ReinforcementLearningwithHumanFeedback,人类反馈
强化学习
)虽是热门概念,并非包治百病的万用仙丹。
德宏大魔王
·
2023-09-06 21:21
图书赠送
人工智能
深度
强化学习
算法的参数更新时机
深度
强化学习
算法的参数更新时机深度
强化学习
中往往涉及到多个神经网络来拟合策略函数、值函数等,什么时候更新参数因算法而异,与具体算法架构/算法思想紧密相关。
红烧code
·
2023-09-06 20:09
强化学习
强化学习
人工智能
算法
大模型
强化学习
之奖励模型的训练
在OpenAI的InstructGPT论文中,SFT是训练的第一步,第二步是训练一个奖励模型,使得可以根据人类的偏好来对模型的回答进行评分,然后在第三步就可以通过
强化学习
的方式,通过奖励模型给出的奖励来对模型进行进一步的训练
gzroy
·
2023-09-06 08:44
Python编程
人工智能
机器学习
人工智能
RLHF不再需要人类,AI 实现标注自循环
从人类反馈中
强化学习
(RLHF)在使大型语言模型(LLMs)与人类偏好保持一致方面非常有效,但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。
AI 研习所
·
2023-09-06 06:42
大模型训练
AIGC
人工智能
人工智能
AIGC
ai
强化学习
与马尔可夫决策
在上一篇文章
强化学习
的基本概念中,用大白话介绍了
强化学习
的一些基本概念,尤其是
强化学习
的基本过程。
bdqfork
·
2023-09-06 00:16
【赠书活动|第六期《
强化学习
:原理与Python实战》】
强化学习
利用奖励信号训练智能体。有些任务并没有自带能给出奖励信号的环境,也没有现成的生成奖励信号的方法。为此,可以搭建奖励模型来
鹤冲天Pro
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2023-09-05 20:45
#
Python
博主活动
python
人工智能
开发语言
计算机视觉:轨迹预测综述
轨迹预测综述轨迹预测的定义轨迹预测的分类基于物理的方法(Physics-based)基于机器学习的方法(ClassicMachineLearning-based)基于深度学习的方法(DeepLearning-based)基于
强化学习
的方法
cv-player
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2023-09-05 16:09
计算机视觉
计算机视觉
人工智能
轨迹预测
2020-09-19-统计学反思Statistical Rethinking
前言最近专注于贝叶斯方法的学习,发现在
强化学习
领域有一本入门书籍,统计学反思未来时间会将这本书的学习笔记持续上传至我的博客等地方StatisticalRethinking1.布拉格魔像TheGolemofPrague
Soliva
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2023-09-05 11:43
表示学习与深度学习
然而很多知识的理解并不透彻,因此接下来会根据一些并不主流的书籍或材料进行查漏补缺,有些内容之前未能细看或者干脆跳过的诸如概率图模型、
强化学习
等内容也会一一补上。闲言少叙,说回表示学习与深度学习。
单调不减
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2023-09-05 11:43
【AI】机器学习——绪论
三要素SML步骤1.2分类1.2.1参数化/非参数化方法1.2.2按算法分类1.2.3按模型分类概率模型非概率模型逻辑斯蒂回归1.2.4基本分类监督学习分类符号表示形式化特征无监督模型特征符号表示形式化
强化学习
半监督学习主动学习
AmosTian
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2023-09-05 11:00
AI
#
机器学习
人工智能
机器学习
AI
AI篇-什么是ChatGPT?
它建立在OpenAI的GPT-3.5大型语言模型之上,并采用了监督学习和
强化学习
技术进行了微调。ChatGPT是一种聊天机器人,允许用户与基于计算机的代理进行对话。
Mr_wilson_liu
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2023-09-05 10:24
ai
人工智能
chatgpt
ai
服务运营 | MS文章精读:基于
强化学习
和可穿戴设备的帕金森治疗方案
本文通过患者的可穿戴传感器收集数据,提出了一个基于
强化学习
的帕金森药物治疗方案。这是第一篇关于可穿戴治疗设备在慢性疾病管理中的应用研究。原文于2023年4月发表于ManagementScience。
运筹OR帷幄
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2023-09-05 03:21
人工智能
算法
机器学习的练功心法(一)——机器学习概述
1机器学习概述文章目录1机器学习概述1.1学习方法1.2什么是机器学习1.3监督学习1.4无监督学习1.5
强化学习
1.6机器学习的开发流程1.1学习方法引入:对于机器学习来说,我们需要有一个大局观,什么是大局观
ArimaMisaki
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2023-09-05 01:50
机器学习
机器学习
人工智能
如何有效进行RLHF的数据标注?
编者按:随着大语言模型在自然语言处理领域的广泛应用,如何从人类反馈进行
强化学习
(RLHF)已成为一个重要的技术挑战。并且RLHF需要大量高质量的人工数据标注,这是一个非常费力的过程。
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2023-09-04 23:10
python
强化学习
--gym安装与使用
最近开始学习
强化学习
,第一步肯定是要学会安装和使用pym,原本以为很简单,事实上确实很简单,但是遇到一个小问题,就是安装gym之后,在应用的过程中,游戏界面没有显示出来,了解后才知道是gym版本不对。
wzg2016
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2023-09-04 14:49
python
开发语言
调研笔记01-认知无线网络(Cognitive Radio Ad Hoc Networks)或者车联网(VANETs)下的频谱感知和频谱共享研究
CognitiveRadioAdHocNetworks)或者车联网(VANETs)下的频谱感知和频谱共享研究引言以下是阅读认知无线网络相关书籍的一些笔记:认知无线网络中频谱感知技术的研究_黄博基于深度
强化学习
的动态频谱分配方法研究
lonyhai
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2023-09-04 14:56
吊儿郎当搞科研
学习
笔记
学习方法
信号处理
信息与通信
机器学习入门笔记(一)
一、无监督学习、监督学习和
强化学习
监督学习:在给定的一些数据下,已经告诉你这些数据的特性,并且让你分类,然后给你一个数据让你根据图来推出其他的数据(给定一个坐标系,上面有相应的图像,给你x数据让你预测y
君莫舞丶无念
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2023-09-04 11:37
1.统计学习及监督学习概论
线性代数,概率论,一门基础编程语言(python)统计学习的步骤:有限数据-》假设空间-》学习策略-》实现算法-》选择最优-》预测新数据1.2统计学习的分类基本分类:监督学习,无监督学习,半监督学习,
强化学习
监督学习
徴徴南风
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2023-09-03 23:55
聊聊具身智能怎么实现?
GPT的诞生要归功于NLP技术的快速发展,从2018年到2021年,是第一代大语言模型的“技术爆炸”期,人们逐渐适应了通过海量的无标签数据来训练这些“涌现”智能的大模型,之后OpenAI采用
强化学习
技术
技术修行者
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2023-09-03 21:25
AI大模型
AI大模型
AIGC
人工智能
LLM
【
强化学习
】贝尔曼公式 - bellman equation
return作用还是用这个迷宫游戏说。首先明确,不撞墙到终点比撞墙到终点好。路径越短到终点越好。不撞墙到终点比撞墙到终点好。你可以把撞墙这个reward设置成负数,不撞墙设置成0。那么在最终return进行累加的时候,不撞墙的return就会大。路径越短到终点越好。我们计算return的时候还会乘上一个discountrate。介于0~1之间。走了几步这个rate就几次方再乘上reward进行求和
猫毛已经快要掉光的小猫
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2023-09-03 16:50
强化学习
机器学习
【
强化学习
】MDP马尔科夫链
基本元素状态集:表示智能体所处所有状态的全部可能性的集合。类似的集合,行为集,回报集决策:规定我在某个状态下,我做出某个action马尔可夫链:学术上来说是无记忆性质。说白了就是我只在乎我目前的状态。比如说我有一个trajectory,他走到了某个状态s1.那我只关心他目前已经到了s1,并且我考虑的也只有s1这个状态,至于他怎么到的s1我不关心。也就是跟到s1的过去无关,所以叫无记忆性质。例子用迷
猫毛已经快要掉光的小猫
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2023-09-03 16:48
强化学习
机器学习
Gazebo仿真环境下的
强化学习
实现
Gazebo仿真环境下的
强化学习
实现主体源码参照《Goal-DrivenAutonomousExplorationThroughDeepReinforcementLearning》文章目录Gazebo仿真环境下的
强化学习
实现
Moresweet猫甜
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2023-09-03 14:17
科研
机器人
Gazebo
RL
强化学习
机器学习
仿真
关于Policy Gradient的理解
PolicyGradient的基础是
强化学习
理论,同时我也发现,由于
强化学习
的术语众多,杂乱的符号容易让我迷失方向,所以对我自己而言,很有必要重新确立一套统一的符号使用习惯。
6e845d5ac37b
·
2023-09-03 13:48
一文读懂
强化学习
:RL全面解析与Pytorch实战
目录一、引言
强化学习
的核心组成为什么
强化学习
重要?
TechLead KrisChang
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2023-09-03 12:00
人工智能
人工智能
深度学习
机器学习
pytorch
神经网络
新教育随笔
就学习数学而言,学生一旦学会,享受到教学活动的成功喜悦,便会
强化学习
动机,从而更喜欢数学。因此,教学设计要促使学生的情感和兴趣始终处于最佳状态,从而保证施教活动的有效性和预见性。
a45b810200c6
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2023-09-03 07:25
基础论文学习(6)——BeiT
BERT:Bidiractional(双向)EncoderRepresentationsfromTransformersSSL自监督学习:机器学习分为有监督学习,无监督学习和
强化学习
,Sel
Yuezero_
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2023-09-03 01:53
人工智能
学习
2019-11-29 啥是
强化学习
问题来源昨天和同学一起去听了一位老师的
强化学习
讲座,老师从AlphaGo引起人们对
强化学习
的关注讲起,一直讲到OpenAIFive在Dota这一非完全信息场景下击败人类顶尖选手。
松山剑客
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2023-09-02 22:51
Pytorch 的基本概念和使用场景介绍
Autograd)3.计算图(ComputationGraph)4.动态计算图(DynamicComputationGraph)5.变量(Variable)二、使用场景1.深度学习(DeepLearning)2.
强化学习
智驾
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2023-09-02 09:43
AI
pytorch
人工智能
python
用深度
强化学习
来玩Chrome小恐龙快跑
目录实机演示代码实现实机演示用深度
强化学习
来玩Chrome小恐龙快跑代码实现importosimportcv2frompygameimportRLEACCELfrompygame.imageimportloadfrompygame.spriteimportSprite
timberman666
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2023-09-02 08:03
Pytorch个人学习记录总结
chrome
pygame
前端
人工智能
python
娱乐
pytorch
【机器学习】机器学习中的最优化算法总结
对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习、无监督学习,还是
强化学习
,最后一般都归结为求解最优化问题。因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。
风度78
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2023-09-02 07:47
机器学习
算法
人工智能
10月5日
强化学习
第四天
麻附辛、麻附甘、朱鸟汤的用法麻黄附子细辛汤临床使用:扁桃腺立刻开始刺痛,脉沉,感冒什么症状都没有,他就是尿不出来。而这个尿不出来,并不会让你很清楚地觉得小便淋涩。那麻附辛它通鼻涕、通尿,咳嗽气喘之类的病,也有开麻附辛的时候。因为它也是一个调血压的药,那高血压我们不用麻附辛,但是低血压是用麻附辛。也包括到嗜睡症,通常是用麻附辛的。肾脏忽然绞痛了,那也是麻附辛可以医的。那你说如果一个人以调体质来讲,一
b9ee5d4ed792
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2023-09-02 05:00
【深度学习】ChatGPT
完整的视频在文末,直接拖到文章底部),主要分为2大部分:1.如何训练GPT(可以理解为AIAssistant)2.如何使用GPTGPTassistant的训练过程可以分为四个阶段:「预训练、监督微调、奖励建模和
强化学习
DonngZH
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2023-09-02 04:39
人工智能
深度学习
深度学习
chatgpt
人工智能
Exception: ROM is missing for breakout
python
强化学习
时可能会遇到环境模拟的异常env=gym.envs.make("Breakout-v0")ExceptionTraceback(mostrecentcalllast)in---->1env
浩豪
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2023-09-01 23:18
问题汇总
强化学习
:Actor-Critic (AC)算法
Actor-Critic是现在
强化学习
当中最流行的方法之一,它和policygradient实际上是一种方法,只是它把基于value的方法引入到policygradient当中。
~hello world~
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2023-09-01 22:02
强化学习
算法
python
人工智能
强化学习
:策略梯度法
策略梯度法的思路 之前我们是用表格的形式来表达策略,现在我们同样可以用函数来表达策略。之前学的所有的方法都是被称为value-based,接来下学的叫policy-based。接下来我们来看一下策略梯度法的思路。之前学的的策略全都是用表格来表示的,如下: 现在,我们把表格改成函数,那么πππ的写法也会发生改变,如下:其中,θθθ是一个向量可以用来表示πππ这个函数里边的参数。 用表格与函数表
~hello world~
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2023-09-01 22:01
强化学习
python
算法
人工智能
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