Reward

【JAVA】发奖金进阶版(工厂模式)

文章目录题目项目层级结构解答UML核心代码快照Staff接口StaffFactory接口PrimaryTecFactor类Primary_technology类Techonolgy抽象类main函数代码Offer_reward.javaStaff.javaStaffFactory.javaIntermediate_management.javaIntermediate_technologicalM
hiddenSharp429·2023-07-13 15:28

【JAVA】发奖金

文章目录题目项目层级结构解答程序的流程UML图代码部分Offer_reward.javaStaff.javaTechology.javaManagement.javaTechological_Management.javaIntermediate_management.javaIntermediate_technologicalManagement.javaIntermediate_technol
hiddenSharp429·2023-07-13 15:58

【算法】Mice and Cheese 老鼠和奶酪 Greedy

下标为i处的奶酪被吃掉的得分为：如果第一只老鼠吃掉，则得分为reward1[i]。如果第二只老鼠吃掉，则得分为reward2[i]。
Eric.Cui·2023-06-23 04:32

强化学习实践（一）基于MDP策略迭代计算Frozenlake问题

RunsanepisodeandreturnthetotalrewarddefRun_episode(env,policy,gamma=1.0,render=False):obs=env.reset()total_reward
Mariooooooooooo·2023-06-21 23:16

2018-06-20 新员工，没有收获的一天

今日感恩感谢今天自己能够品尝到的美味美食今日感想今天是没有收获的一天工作生活上都是的完全不知道自己在做什么不能在这样下去了今日学习reward回报，报酬今日成就俯卧撑背单词每日一事明天去姐姐哪里拿东西简历发上去
让风吹过·2023-06-19 14:22

什么是人工智能领域的强化学习

它的核心思想是，在学习过程中，在一个状态（State）下，智能体采取一个动作（Action），然后环境会给予一个奖励（Reward），
·2023-06-19 12:24

David Silver Lecture 8: Integrating Learning and Planning

1Introduction1.1ModelbasedReinforcementLearning1.2modelbasedandmodelfreeRL2Model-BasedReinforcementLearning2.1outline2.2Learningamodel2.2.1whatisamodelmodel主要是指，statetransitions和相应的reward
expectmorata·2023-06-19 06:45

2023-06-07 LeetCode每日一题（老鼠和奶酪）

下标为i处的奶酪被吃掉的得分为：如果第一只老鼠吃掉，则得分为reward1[i]。如果第二只老鼠吃掉，则得分为reward2[i]。
HEU_firejef·2023-06-16 20:06

Pycharm一次性替换全部变量(可操作)

左键确定变量周围出现红色框(如下图所示)，修改变量，确定其他位置的该变量会被同时修改方法二：查找替换注意：某个变量(如，sum_qos)如果包含当前变量(如，qos)，那么在修改当前变量时(qos>>>reward
北木.·2023-06-16 00:24

大模型的三大法宝：Finetune, Prompt Engineering, Reward

编者按：基于基础通用模型构建领域或企业特有模型是目前趋势。本文简明介绍了最大化挖掘语言模型潜力的三大法宝——Finetune,PromptEngineering和RLHF——的基本概念，并指出了大模型微调面临的工具层面的挑战。以下是译文，Enjoy!作者|BenLorica编译|岳扬随着语言模型越来越流行，采用一套通用的方法和工具来充分释放语言模型的潜力就变得至关重要。这些方法中最重要的是提示工程
·2023-06-15 20:51

第十二篇：强化学习SARSA算法

你好，我是郭震（zhenguo)今天强化学习第二十篇：强化学习SARSA算法1历史SARSA（「State-Action-Reward-State-Action」）算法是一种经典的强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程
算法channel·2023-06-14 06:48

强化学习Sarsa算法实践

lesson2\sarsa源码分析包含三个文件：gridworld.py、agent.py、train.pyGRIDWORLD提供寻路游戏的虚拟环境Environment，封装了State、Action、Reward
Eliza_Her·2023-06-13 05:53

LeetCode解法汇总2611. 老鼠和奶酪

下标为i处的奶酪被吃掉的得分为：如果第一只老鼠吃掉，则得分为reward1[i]。如果第二只老鼠吃掉，则得分为reward2[i]。给你一个
失落夏天·2023-06-11 10:57

刷题记录：贪心 | leetcode-2611. 老鼠和奶酪 2023/6/7

简单先贴一下代码吧，后续有空再来补记录~~classSolution{publicintmiceAndCheese(int[]reward1,int[]reward2,intk){intlen=reward1
碳基肥宅·2023-06-09 01:25

【2611. 老鼠和奶酪】

下标为i处的奶酪被吃掉的得分为：如果第一只老鼠吃掉，则得分为reward1[i]。如果第二只老鼠吃掉，则得分为reward2[i]。
千北@·2023-06-07 18:48

强化学习基础篇[2]：SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析

强化学习基础篇[2]：SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析1.SARSASARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法
·2023-06-06 22:17

大模型的三大法宝：Finetune, Prompt Engineering, Reward

编者按：基于基础通用模型构建领域或企业特有模型是目前趋势。本文简明介绍了最大化挖掘语言模型潜力的三大法宝——Finetune,PromptEngineering和RLHF——的基本概念，并指出了大模型微调面临的工具层面的挑战。以下是译文，Enjoy!作者|BenLorica编译|岳扬随着语言模型越来越流行，采用一套通用的方法和工具来充分释放语言模型的潜力就变得至关重要。这些方法中最重要的是提示工程
·2023-04-18 22:49

20190412复盘

1，从本篇文章／音频／视频中我学到的最重要的概念：成功不仅仅需要勇气，还要有坚持到底的决心2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词：prospect期望，展望reward报酬，报答rolemodel
土管2班47闫静思·2023-04-18 05:18

Policy Gradient Methods, DPG 和 DDPG

增强学习的基础那一套这里就不说了，策略梯度允许我们直接通过参数对策略建模，并且通过reward来直接对策略进行更新，以最大化，也就是累积reward。
Junr_0926·2023-04-16 12:53

强化学习稀疏奖励问题（sparse reward）及解决方法

参考《EasyRL》1.稀疏奖励通常在训练智能体时，我们希望每一步动作都有相应的奖励。但是某些情况下，智能体并不能立刻获得奖励，比如全局奖励的围棋，最终获胜会得到奖励，但是人们很难去设定中间每步的奖励，这会导致学习缓慢甚至无法进行学习的问题。2.解决方法2.1设计奖励(rewardshaping)除了最终要学习到的目标外，可以额外添加一些奖励用于引导智能体。比如ViZDoom射击游戏，杀了敌人得到
bujbujbiu·2023-04-15 03:23

Python-DQN代码阅读(9)

目录1.代码阅读1.1代码总括1.2代码分解1.2.1replay_memory.pop(0)1.2.2replay_memory.append(Transition(state,action,reward
天寒心亦热·2023-04-15 02:06

dqn系列梳理_莫烦python强化学习系列-DQN学习(代码)

1)#DeepQNetworkoff-policyclassDeepQNetwork:def__init__(self,n_actions,n_features,learning_rate=0.01,reward_decay
weixin_39909212·2023-04-14 14:41

ChatGPT的Reward模块的可能替代方案

RewardModel是用PolicyModel的预测结果再人工标注得到的训练数据训练的，这个训练RewardModel数据也可以是text-generation格式的。替代方案1PolicyModel的预测结果再人工标注得到的（本来给RewardModel的）训练数据直接用来训练PolicyModel，把这部分数据汇入PolicyModel的训练数据，就能取消RewardModel模块了。替代方
CoderOnly·2023-04-07 17:48

强化学习中对on-policy和off-policy的理解

就是更新piSarsa更新的过程：Q1A1/S1Q2A3/S3Q3A4/S4Q4A5/S5Q5A2/S2可以看出来，计算一个actionvalue需要知道s,a,s’,a’四个数据，其中s,a是用来算reward
HGGshiwo·2023-04-07 05:21

策略梯度算法(Policy gradient,PG)

强化学习有三个组成部分：演员，环境和奖励函数，演员是我们的智能体，环境就是对手，奖励就是没走出一步环境给我们的reward，环境和奖励是我们无法控制的，但是我们可以调整演员的策略，演员的策略决定了演员的动作
LyaJpunov·2023-04-04 23:55

强化学习入门《Easy RL》

什么是强化学习强化学习关注的是智能体（Agent）在复杂的环境（Environment）中如何最大化获得的奖励（Reward）。
tiantizzz·2023-04-03 05:35

ChatGPT原理解读

目录GPT痛点基于人类反馈的强化学习机制（ChatGPT）step1：Fine-tuneSFT模型step2：训练Reward模型step3：强化学习训练PPO模型一些技术问题猜想ChatGPT的多轮对话能力
muyuu·2023-04-01 19:15

小程序激励式视频广告使用

文档：https://wximg.qq.com/wxp/assets/pdf/reward0415.pdf注意：一个页面只能创建一个广告对象以下是封装的方法exportdefaultfunction(adUnitId
_conquer_·2023-03-30 08:35

incoPat新科技检索大赛题目解析PK：答案

命中专利号为：CN102422893B注释：REWARD-NAME=(中国专利奖)在P
simtech2win·2023-03-30 06:03

一、RL基础概念介绍

1.基本概念Agent：智能体SystemEnvironment：系统环境/实验的操控者Observation/State：观察值（Agent眼中环境的状态）Action：行动/Agent的反映Reward
开发小白宋大喵·2023-03-26 01:23

系列论文阅读——DQN及其改进

先前，将RL和DL结合存在以下挑战：1.deeplearning算法需要大量的labeleddata，RL学到的reward大都是稀疏、带噪声并且有延迟的（延迟是指action和导致的reward之间）
想学会飞行的阿番·2023-03-23 15:49

极易出错的500个字（一）

500个字（一）（每个条目后括号内列出的字是正确的）01·爱带(戴)loveandesteem白晰(皙)white-skinned,fair-skinned爆乱(暴)riot,rebellion报筹(酬)reward
周柯楠·2023-03-11 03:36

关于强化学习中Q-learning和DQN的原理以及在论文中应用

SpectrumSharinginVehicularNetworksBasedonMulti-AgentReinforcementLearning》，对于应用场景和其他公式的分析见我的此篇文章强化学习的基本概念：强化学习的主体：环境、代理agent强化学习中的数据量：状态state、动作/行为action、奖励reward
x_fengmo·2023-02-25 07:10

【Saras算法】TD Learning的一种

Av374239425,P7)_哔哩哔哩_bilibiliSarsa算法是TD算法的一种,名字来源于需要观测的五元组（s(t),a(t),r(t),s(t+1),a(t+1)）,即State-Action-Reward-State-Action
庄园特聘拆椅狂魔·2023-02-24 07:18

13. POWER

Dependencyisincreasedwhentheresourceofyourcontrolis:important,scarce,and/ornon-substitutable3.SOURCEOFPOWER•REWARD
Novazyyy·2023-02-19 07:24

2019-05-25

AMAR模型：Action，行动Motivation，动力Ability，能力Reward，激励天才和普通人的差别在于两者对待学习的态度不同，普通人学习是将其当做自己出人头地和解决衣
最爱可乐·2023-02-17 18:41

得先弄明白Reward Model怎么训（附源码）

©作者|潘柯宇研究方向|内容理解、信息抽取随着最近ChatGPT的大火，越来越多人开始关注其中用到的RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）这一核心思想。使用强化学习（而非监督学习）的方式更新语言模型，最大的优势是在于能够使得「模型更加自由的探索更新方向，从而突破监督学习的性能天花板」。关于为什么使用RL技术能够达到更好的效果，可以参考下面这个视频中
PaperWeekly·2023-02-17 07:51

强化学习个人学习总结

RL是利用奖励（reward）驱动代理（agent）在获取环境（env）的状态（state/obs）后做出一些列行动(action)，导致环境到达下一个状态并给出这次行动的奖励，以驱动代理进行下一次决策
MindAndHand·2023-02-07 10:38

零基础机器学习做游戏辅助第十课--强化学习DQN（二）

defmemorize(self,state,action,reward,next_state,
kfyzjd2008·2023-02-07 10:06

【强化学习纲要】学习笔记之Model-free Prediction and Control

【强化学习纲要】学习笔记系列引入model-free模型可以针对未知的MDP问题已知的MDPPolicy和Reward都是exposetoagent，因此，可以方便地进行policyiteration和
洌泉_就这样吧·2023-02-06 08:08

PAL 正在bibox上投票上币，成本价，buy more and more

BIBOXVoteends:15thJune201813:00SGT(GMT+8)Reward:2,000,000PALspoolVotenow➡️https://w
炒币的李太白·2023-02-05 08:23

Deep Q-learning的发展及相关论文汇总(DQN、DDQN，Priority experience replay 等)

DQN做了以下改进：（1）使用memoryreplay和targetnetwork稳定基于DL的近似动作值函数；（2）使用reward来构造标签，解决深度学习需要大量带标签的样本进行监督学习的问题标准DQN
码丽莲梦露·2023-02-04 22:06

2021-04-16 二单元复盘

Part11，从本单元中我学到的最重要的概念精读定语从句和宾语从句视听说要适应美式听力慢慢多联系2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词精读reward视听说respect3，在本片文章／音频
行管一班33赵添鹰·2023-02-04 14:06

强化学习蘑菇书Easy RL 第四五章

RL有三个组成部分：演员actor环境environment奖励函数rewardfunction其中，环境和奖励函数是无法控制的，而是开始学习之前给定的，所以，只能做的就是调整演员的policy，使得reward
rainbowiridescent·2023-02-03 16:21

Policy Gradient

唯一能调整的是actor的policy，使actor能获得最大的reward。PolicyofActorPolicy是一个参数为的网络input：以向量或矩阵表示的机器的obser
六回彬·2023-02-03 01:33

马尔可夫决策过程

也就是说，在马尔可夫决策过程中，要有强化学习的组成部分(如：policy,action,reward等)
倒着念·2023-02-03 01:09

gym-Pendulum v1 + DDPG(PyTorch)

Pendulum环境定义了坐标系、动力学方程等，还有state，action，reward。需要自己写的部分是网络结构和更新算法。
sc0024·2023-02-02 12:34

DDPG框架的搭建&pendulum-V0环境构建

DDPG框架的搭建&pendulum-V0环境构建一、pendulum-v0环境的搭建1.系统示意图2.拉格朗日方程3.状态方程4.仿真方程5.reward定义6.python程序二、DDPG的实现1.
断情冢·2023-02-02 12:03

论文《Proximal Policy Optimization Algorithms》即PPO算法的代码及解读

https://github.com/openai/lm-human-preferences在train_policy.py文件看出有一个ref_policy作为ground-truth在train_reward.py
罗斯威少合体·2023-02-02 10:05

【Pytorch项目实战】之强化学习：Q-Learning、SARSA、DQN

文章目录强化学习（ReinforcementLearning）算法一：Q-Learning算法二：SARSA（State-Action-Reward-State-Action）算法三：DQN（DeepQ-Network
胖墩会武术·2023-02-01 20:44
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