GAN-强化学习第31页

人工智能研究的主流方法

符号主义人工智能（SymbolicAI）为核心的逻辑推理数据驱动（data-driven）为核心的机器学习探索与利用（explorationandexploitation）为核心的强化学习人工智能主流三种方法区别学习模式优势不足用规则教与人类逻辑推理相似

迎风布阵x·2023-08-08 01:22

编织人工智能：机器学习发展历史与关键技术全解析

早期突破支持向量机神经网络初探3.21世纪初期的发展3.1集成学习方法随机森林XGBoost3.2深度学习的崛起卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）4.当代机器学习4.1迁移学习Fine-Tuning预训练模型4.2强化学习

TechLead KrisChang·2023-08-07 11:20

这就是ChatGPT阅读有感

ChatGPT是由OpenAI于2022年11月推出的一个人工智能聊天机器人程序，该程序基于大型语言模型GPT-3.5，使用指令微调（InstructionTuning）和基于人类反馈的强化学习技术（RLHF

zheng823602·2023-08-07 11:16

强化学习——价值学习

价值学习首先引入折扣回报的概念，Ut=Rt+γRt+1+γ2Rt+2+...U_t=R_t+\gammaR_{t+1}+\gamma^2R_{t+2}+...Ut=Rt+γRt+1+γ2Rt+2+...，因此它依赖于action序列At,At+1,At+2,...A_t,A_{t+1},A_{t+2},...At,At+1,At+2,...以及状态序列St,St+1,St+2,...S_t,S_{

u小鬼·2023-08-07 08:35

强化学习算法总结（一）——从零到DQN变体

这是新开的一个系列，将结合理论和部分代码（byElegantRL）介绍强化学习中的算法，将从基础理论总结到现在常用的SAC,TD3等算法，希望能帮助大家重温知识点。

CristianoC·2023-08-06 18:20

使用强化学习破解迷宫实战

大家好，本文将实现一种强化学习算法来解决迷宫问题，并完成以下步骤：创建迷宫环境、定义迷宫类，以及使用值迭代算法（ValueIterationalgorithm）找到穿越迷宫的最优策略。

python156·2023-08-06 15:21

【伤寒强化学习训练】打卡第六十五天一期90天

太阳病方证总结一、太阳病经证1.太阳病中风表虚证：桂枝汤证、桂枝汤兼证（1）桂枝汤证：组成：桂枝3两（去皮），芍药3两，甘草2两（炙），生姜3两（切），大枣12枚。桂枝汤煎煮法：用七碗水煮成四五碗这样，去渣后就大概是三碗了，分三次喝；桂枝汤要及时服用，所以煮之前可以不泡。桂枝汤是发散的药，不是补药，发散的药煮久了辛辣的东西会蒸发掉，药性变弱，所以煮二三十分钟即可（有大黄的承气汤也不能煮太久）桂枝汤

A卐炏澬焚·2023-08-06 11:19

【伤寒强化学习训练】打卡第二十五天一期90天

一、【6.7】病有发热恶寒者，发于阳也，无热恶寒者，发于阴也。发于阳，七日愈，发于阴，六日愈，以阳数七，阴数六故也。1.《伤寒论》和《辅行诀》的源头都是《汤液经法》，条文里面提到的6和7的数字可以结合《辅行诀》里的五行成数来理解。2.五行的生数：天一生水，地二生火，三生木，四生金，五生土，然后转完一圈又回到六是水，七是火……3.阳进为补，其数七火数也，阴退为泻其数六水数也——6的意义除了水以外，还

A卐炏澬焚·2023-08-06 00:47

强化学习的应用领域和案例

你好，我是zhenguo(郭震)今天总结强化学习第四篇：强化学习的应用领域第一：游戏领域。强化学习在游戏领域有很多应用，如围棋、象棋、扑克等游戏的AI对战。

算法channel·2023-08-05 19:43

强化学习案例_强化学习系列案例 | 蒙特卡洛方法实现21点游戏策略

快速获取案例方式：数据酷客公众号内发送“强化学习”。蒙特卡洛方法(MonteCarlomethod)是20世纪40年代中期提出的一种以概率统计为指导的重要数值计算方法。

weixin_39928099·2023-08-05 19:42

强化学习（四） - 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）及实例

强化学习（四）-蒙特卡洛方法（MonteCarloMethods）及实例4.蒙特卡洛方法4.1蒙特卡洛预测例4.1:Blackjack(21点)4.2动作价值的蒙特卡洛估计4.3MonteCarlo控制例

Stan Fu·2023-08-05 19:12

强化学习入门例子

flappybird为例子来讲看完这个我好像脑子里有个程序了：https://www.zhihu.com/question/26408259小鸟飞例子-建模关键点：增强学习有三个要素：状态S，动作A，奖惩R的策略QS：d(x,y)表示小鸟离下一根柱子的距离和高度差A：飞一下或者不飞，两种可选动作Q（S+A->R）：为一个策略表，也称之为Q，其实就是我们最终想学到的东西。就是在某状态S下采用不同动作

井底之蛙-hzq·2023-08-05 19:41

强化学习实战-吃豆人Pacman经典案例分析

本文是转载文章：原文来源于知乎KingJames大神的文章：策略产品经理必读系列—第三讲强化学习实战-知乎前言：上篇介绍了什么是强化学习，本篇实战讲解强化学习，提供所有的实战代码，可以自行下载运行。

seaside2003·2023-08-05 19:41

强化学习主要算法原理及代码示例

强化学习算法包括以下几种：Q-learning：基于值函数的强化学习算法，通过学习最优策略来最大化累积奖励。

打入凡间的zhu·2023-08-05 19:41

7个最流行的强化学习算法实战案例（附 Python 代码)

大家好，目前流行的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。

Python数据开发·2023-08-05 19:41

强化学习总结

强化学习主要分为两个分支，一个是Q-Learning，一个是policygradientdecent，还有一个目前的主流研究就是把二者合并本文所有图片和文字来自https://mofanpy.com/tutorials

SimonLiu000·2023-08-05 16:27

01统计学习及监督学习概论

分类1.主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习监督学习的主要任务有回归问题和分类问题，回归问题中，输出是连续的值，分类问题中，输出是分类标签监督学习和无监督学习的区别是有无预先标记的训练实例半监督学习

查理的小号·2023-08-05 12:45

机器学习---概述(一)

特征工程2.3.1特征提取2.3.2特征预处理2.3.3特征降维2.4机器学习2.5模型评估3.机器学习的算法分类3.1监督学习3.1.1回归问题3.1.2分类问题3.2无监督学习3.3半监督学习3.4强化学习

肥大毛·2023-08-05 03:59

【学习强化学习】六、DQN算法原理及实现

文章目录参考资料前言1.StateValueFunction1.1StateValueFunctionEstimation1.1Monte-Carlo(MC)-based1.2TD-based1.3MC跟TD有什么样的差别1.3.1方差1.3.2评估结果不同2.State-actionValueFunction(Q-function)2.1Q函数作用机理分析2.2通过Q函数找最优策略2.2.1为什

CHH3213·2023-08-04 14:23

[强化学习实战]深度Q学习-DQN算法原理

深度Q学习深度Q学习将深度学习和强化学习相结合，是第一个深度强化学习算法。

如果我变成回忆l·2023-08-04 14:52

零基础强化学习入门分享

（一）前言：强化学习入门顺序。以前主要学习硬件PCB单片机等知识，后来接触的项目也大多与电气相关，从一窍不通到稍微找到点门道，中间走过不少弯路，误打误撞中，也留下了一些经验。

YWXonline·2023-08-04 14:22

【强化学习】DQN（Deep Q network）原理及实现

神经网络应用到强化学习中时，输入为状态和动作，价值作为其输出，或者输入为状态，输出为最大值的动作，省略了需要用表格记录动作及状态的过程，可更好的应用于复杂状态下的处理。DQN中还有两种机理用于提升。

cc街道办事处·2023-08-04 14:50

强化学习分享（一） DQN算法原理及实现

（一）强化学习算法介绍DQN，顾名思义，DeepQLearning;在传统强化学习Q-Learning的基础之上，用深度学习的神经网络来拟合函Q值函数，从而达到更好的学习效果。

YWXonline·2023-08-04 14:46

2019-05-05人生算法

4、该算法采用了强化学习——

玉如于成·2023-08-04 10:47

感恩日记133

1.感恩每天的强化学习，有点吃不消，但也硬着头皮去听去学。谢谢、谢谢、谢谢。2.感恩今天又学会存生命之细胞体，感慨时代技术进步之飞速。谢谢、谢谢、谢谢。

宜蔓·2023-08-04 09:47

强化学习(DQN）教程

强化学习(DQN）教程本教程介绍了如何使用PyTorch在OpenAIGym上的CartPole-v0任务上训练深度Q-learning(DQN)智能体。

yanglamei1962·2023-08-04 08:15

python sns绘制回归线_使用seaborn绘制强化学习中的图片

本篇用绘制强化学习中的rewards举例，实际上也可以用来机器学习中的loss曲线，原理类似。

weixin_39814378·2023-08-04 06:37

9月1日一92天中医强化群学习总结（韦爱琪）

2.92天的强化学习，也让自己养成了每天大量看书学习的习惯，也影响到了孩子喜欢看书学习。一路走来，感受到了老师说过的晴耕雨读，一样的时间，不日进则日退。体会

韦爱琪·2023-08-03 23:05

无界AI：2023年AIGC之AI绘画行业发展研究报告（附下载）

关于报告的所有内容，公众【营销人星球】获取下载查看核心观点在赋予NPC更高智能的道路-上，还存在一种更先进的基于强化学习的混沌球算法。

insightortop·2023-08-03 23:35

面向金融科技方向选手！一级学会背书，AI选股与可视分析大赛来啦

在深度学习、强化学习和自然语言处理等技术取得不断突破和创新的今天，AI如何赋能量化投资领域，助力开发者打造表现优异，更加安全可靠的量化模型？

飞桨PaddlePaddle·2023-08-03 20:18

【AI底层逻辑】——篇章6：人工神经网络（深度学习算法）

目录引入一、深度学习算法1、人工神经网络结构2、卷积神经网络3、循环神经网络：模拟记忆①循环神经网络②长短时记忆网络（LSTM）4、强化学习①强化学习的控制论②强化学习的反馈机制③马尔可夫决策过程④强化学习的重要地位往期精彩

柯宝最帅·2023-08-03 14:23

今天继续研究floating base

今天回家看完两个强化学习的视频。

音乐大森林一株小树·2023-08-03 14:12

详解近端策略优化(ppo，干货满满)

在强化学习里面，我们需要学习的其实就是一个智能体。如果要学习的智能体跟和环境互动的智能体是同一个的话，称之为同策略。如果要学习的智能体跟和环境互动的智能体不是同一个的话，称之为异策略。

行者AI·2023-08-03 08:53

Python tqdm的两种用法【教程】

Pythontqdm的两种用法本文记录一下在学习深度强化学习过程中遇到tqdm库显示进度条的用法，以供大家交流。

木心·2023-08-02 17:09

[论文笔记] chatgpt系列 2.6 DeepSpeed-chat 数据集

一、FT数据集&Rewardmodel数据集Deepspeed-chat源代码的数据集：Dahoas/rm-static:这是一个用于强化学习的静态环境数据集，包含了一个机器人在一个固定环境中的运动轨迹

心心喵·2023-08-02 08:05

全职带孩子，这么做，才会与职场同步

担心与职场脱轨，担心变成了中年大妈的模样，再次寻找工作，就非常的困难，所以很焦虑，做到这几点，你就会与职场同步，再次找工作，也会变得简单1.有针对性的学习，阅读与自己工作有关的书籍，文章，工作中需要用到的软件，强化学习

职场的一团绵·2023-08-02 01:59

强化学习笔记

强化学习笔记1.环境配置2.CartPole游戏参考工作需要，可能要自己了解一些DQN方面的知识，所以记录一下自己的学习笔记吧。

我是小z呀·2023-08-02 00:45

【伤寒强化学习训练】打卡第三十七天一期90天

JT·伤寒论慢慢教（第二期）2.4.12.3.2桂麻各半汤&桂二麻一汤&白虎汤&桂二越一汤&去桂加茯苓白术汤桂麻各半汤桂枝汤：风邪没有在体表束住的前提下把风邪扫出去麻黄汤：寒邪已经穿透到血液、骨节里面了，把寒气以开汗孔，出大汗的形式从皮肤表面逼出去桂麻各半汤：（桂枝汤三合，麻黄汤三合）汉代一升是200cc（十合），三合＝60cc，三分之一碗的桂枝汤跟三分之一碗的麻黄汤合起来，弄一个三分之二碗的很小

A卐炏澬焚·2023-08-01 23:31

机器学习：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习

机器学习分为监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning）、强化学习（ReinforcementLearning

智慧医疗探索者·2023-08-01 21:12

如何在矩池云复现开源对话语言模型 ChatGLM

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

机器学习是魔鬼·2023-08-01 12:20

伤寒强化学习训练打卡第六天一期90天

附子汤【11.24】少阴病，得之一二日，口中和，其背恶寒者，当灸之，附子汤主之。附子汤方附子二枚（炮去皮，破八片）茯苓三两人参二两白术四两芍药三两右五味，以水八升，煮取三升，去滓。温服一升，日三服。肾阳不足，背后的阳气转不上来（背发冷），通常都是附子汤证。特别强调是“口中和”，嘴巴还没有渴。因为《伤寒论》有另外一条是白虎加人参汤证也是背发冷。《伤寒论》有三条讲到背冷：①“背冷如巴掌大”是痰饮②“背

A卐炏澬焚·2023-08-01 05:32

【神经网络搜索】DARTS: Differentiable Architecture Search

https://arxiv.org/pdf/1806.09055v2.pdf1.简介此论文之前的NAS大部分都是使用强化学习或者进化算法等在离散的搜索空间中找到最优的网络结构。

pprpp·2023-07-31 21:32

Centos7.9 离线部署ChatGLM-6B

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

科技资讯早知道·2023-07-31 12:26

【Machine Learning 系列】一文详解有监督学习(Supervised Learning)

前言机器学习主要分为三类：有监督学习、无监督学习和强化学习。本篇主要介绍有监督学习(SupervisedLearning)的原理、算法及应用。

陈橘又青·2023-07-31 11:38

强化学习资料

在老师的指导下最近开始看一些关于强化学习的东西，加上一些自己找到的资料记录在此，方便以后查看。以后不定期更新。

Maybemust·2023-07-31 11:37

【Machine Learning 系列】一文详解强化学习(Reinforcement Learning)

前言机器学习主要分为三类：有监督学习、无监督学习和强化学习。在本文中，我们将介绍强化学习(ReinforcementLearning)的原理、常见算法和应用领域。

陈橘又青·2023-07-31 11:06

强化学习（PPO,DQN,A3C）

目录1.强化学习和深度学习的区别2.强化学习思路3.baseline4.PPO4.1on-policy和off-policy简单理解4.2actotcritic5.DQN（回归问题）4.1公式4.2Q表参考文献

笑傲江湖2023·2023-07-31 10:51

强化学习（EfficientZero）（应用于图像和声音）

目录摘要1.背景介绍2.MCTS（蒙特卡洛树搜索）（推理类模型，棋类效果应用好，控制好像也不错）3.MUZERO4.EfficientZero（基于MUZERO）展望参考文献摘要在文中，基于传统强化学习在数据训练方面的局限性