文章目录0要点0要点说明：本文在于能够让大家能够更加快速地了解MIL这个领域，因此将从以下几个方面重点介绍MIL：MIL背景介绍；理论MIL概述：注意力网络；对比学习；介入学习；强化学习；GAN；应用MIL

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。

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RL基本框架、MDP概念MDP是强化学习的基础。MDP能建模一系列真实世界的问题，它在形式上描述了强化学习的框架。RL的交互过程就是通过MDP表示的。

文章目录1.是什么2.为什么直接估计Q而不是V2.根据多条完整轨迹计算Q(s,a)3.初访法和每访法哪个更好？1.是什么智能体利用完整轨迹数据估计出Qπ(s,a)Q_\pi(s,a)Qπ(s,a)的过程2.为什么直接估计Q而不是V因为策略评估的目的在于改进现有策略π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)，而改进策略就涉及到选取最优行为a，Q(s,a)a，Q(s,a)a，Q(s,a)刚好能衡量状态s

这个文集是关于《深入浅出强化学习原理入门》郭宪方勇纯一书的个人笔记。如有错误，欢迎讨论，恳请指正，谢谢！

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1.Seq2seq模型2.2.强化学习和序列生成2.3.自动文本摘要三.本文方法四实验效果

1、区块链新闻印度拟法案：购买持有比特币等数字货币可判10年监禁【IT之家】2、谷歌造了个虚拟足球场，让AI像打FIFA一样做强化学习训练【量子位】3、亚马逊创建详细3D郊区地图训练递送机器人【腾讯】亚马逊在印度

actor：策略critic：评估价值Actor-Critic是囊括一系列算法的整体架构，目前很多高效的前沿算法都属于Actor-Critic算法，本章接下来将会介绍一种最简单的Actor-Critic算法。需要明确的是，Actor-Critic算法本质上是基于策略的算法，因为这一系列算法的目标都是优化一个带参数的策略，只是会额外学习价值函数，从而帮助策略函数更好地学习。1核心在REINFORCE

策略学习的意思是通过求解一个优化问题，学出最优策略函数π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)或它的近似函数（比如策略网络）。一、策略网络在Atari游戏、围棋等应用中，状态是张量（比如图片），那么应该如图7.1所示用卷积网络处理输入。在机器人控制等应用中，状态s是向量，它的元素是多个传感器的数值，那么应该把卷积网络换成全连接网络。二、策略学习的目标函数状态价值既依赖于当前状态st，也依赖于策略网

目录Actor-Critic算法概述可选形式算法流程小结强化学习笔记，内容来自刘建平老师的博客Actor-Critic算法概述Actor-Critic包括两部分：演员(Actor)、评价者(Critic

提出理由：：REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励G，方差大，学习效率低。G随机变量，给同样的状态s，给同样的动作a，G可能有一个固定的分布，但是采取采样的方式，本身就有随机性。解决方案：单步更新TD。直接估测G这个随机变量的期望值，拿期望值代替采样的值基于价值的(value-based)的方法Q-learning。Actor-Critic算法，结合策略梯度+时序差分的方

深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记文章目录深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记前言：Actor-Critic架构简介：critic的更新逻辑actor的更新逻辑：前言

一、本文概要：actor是策略网络，用来控制agent运动，你可以把他看作是运动员，critic是价值网络，用来给动作打分，你可以把critic看作是裁判，这节课的内容就是构造这两个神经网络，然后通过环境给的奖励来学习这两个网络1、首先看一下如何构造价值网络valuenetwork：Π和QΠ这两个函数我们都不知道，应该怎么办呢？》可以用两个神经网络分别近似这两个函数，然后用actor-critic

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文章目录1.MC学习中的策略控制是什么2.基于贪心算法的策略改进的基本描述3.MC学习中完全使用贪心算法可行否4.如何改进完全贪心算法5.何谓ε−\varepsilon-ε−贪心算法5.1基本思想5.2基于ϵ−贪心算法\epsilon-贪心算法ϵ−贪心算法的策略控制的形式化描述5.3ϵ−贪心法\epsilon-贪心法ϵ−贪心法能保证策略收敛到最优否1.MC学习中的策略控制是什么根据策略评估阶段得到

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文章目录1.什么是在线MC强化学习2.什么是离线MC强化学习3.在线MC强化学习有何缺点1.什么是在线MC强化学习在线强化学习（on-policyMCRL），是指：智能体在策略评估时为获取完整轨迹所采用的采样策略

2.3种框架完全分布式这种算法框架和单智能体强化学习一样，每个个体都根据自身观测进行训练学习。个体之间没有交流。这种效果通常不好，因为没有考虑智能体动作选择互相影响的关系。

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。

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一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。

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一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。

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资源文档：https://qlib.readthedocs.io/en/latest/component/rl/toctree.html

强化学习中迁移学习描述强化学习中的迁移问题强化学习中迁移学习的分类强化学习中的迁移应用最新进展描述强化学习中的迁移问题强化学习是一种根据环境反馈进行学习的技术。

基于Q-learning的无人机三维路径规划（含完整C++代码）_q-learning无人机路径规划代码-CSDN博客基于Q-Learing的路径规划MATLAB仿真系统_强化学习MATLAB资源-CSDN

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击败8名人类规划师：清华团队提出强化学习的城市空间规划模型https://mp.weixin.qq.com/s/GkL5peKCOJLh4pLjiTeIFw近年来，以更加宜居为导向，「15分钟城市」概念得到了更多关注

文章目录强化学习强化学习解决的是什么样的问题？举出强化学习与有监督学习的异同点。有监督学习靠样本标签训练模型，强化学习靠的是什么？强化学习的损失函数（lossfunction）是什么？

模型：针对上述问题，我们提出了一种创新的强化学习（RL）方法来解决比例计算问题。我们考虑了一种常见的卸载场景，该场景具有

我将从三个方面为大家简明阐述什么是强化学习，首先从强化学习的定义大家的了解强化学习的特点，其次学习强化学习里特殊的术语加深对强化学习的理解，最后通过和监督学习与无监督学习的比较，通过对比学习来了解强化学习

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今天，我们继续Redis的拓展应用，继续深化了解、强化学习效果。拓展4：朝生暮死——过期策略Redis所有的数据结构都可以设置过期时间，时间一到，就会自动删除。

目录一.内容概述二.激励性实例（Motivatingexamples）三.Robbins-Monro算法（RM算法）：1.算法描述2.说明性实例（llustrativeexamples）3.收敛性分析（Convergenceanalysis）4.在平均值估计中的应用（Applicationtomeanestimation）四.随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SDG

目录一.内容概述1.第三章主要有两个内容2.第二章大纲二.激励性实例（Motivatingexamples）三.最优策略（optimalpolicy）的定义四.贝尔曼最优公式（BOE）：简介五.贝尔曼最优公式（BOE）：公式右侧求最大化的最优问题六.贝尔曼最优公式（BOE）：改写为v=f(v)七.收缩映射定理（Contractionmappingtheorem）八.贝尔曼最优公式（BOE）：解决方

目录一.内容概述二.值迭代算法（valueiterationalgorithm）1.第1步：策略更新（policyupdate）2.第2步：价值更新（valueupdate）3.流程总结，程序概要，并写成伪代码4.举例三.策略迭代算法（policyiterationalgorithm）1.算法介绍2.policyiterationalgorithm的具体实现3.例子（1）例子1（2）例子2四.截断

原文：原创|一文读懂ChatGPT中的强化学习ChatGPT基于OpenAI的GPT-3.5创造，是InstructGPT的衍生产品，它引入了一种新的方法，将人类反馈纳入训练过程中，使模型的输出与用户的意图更好地结合

11.3.1木通的药性与桃花汤讲解肾阳不够导致免疫力低落，引发一些细菌感染或发热的现象，看起来是温病，其实体质上是少阴会得厥阴病，多半是跟个性有关系，要一个人整套做人做事的方法有所转变，是一件很不容易的事情当归四逆汤的名称定义当归四逆汤是桂枝当归汤系，不是四逆汤系无论是当归四逆汤或是四逆汤，都是治“四肢厥逆”中国古时候的古方，张仲景所命名的方剂，是以它的药味、样子来命名或者用这个汤的功能来命名有柴

了解更多公众号：芝士AI吃鱼在讨论大型语言模型（LLM）时，无论是在研究新闻还是教程中，经常提到一个称为“带有人类反馈的强化学习”（RLHF）的过程。

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Normal-formgame（标准博弈）根据奖励的不同分类repeatedNormal-formgame有限重复博弈与无限重复博弈更复杂的策略2.随机博弈马尔科夫性repeated标准博弈、随机博弈图示前言多智能体强化学习

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