reward

喜欢买衣服有错吗？

01我们人类最基本的神经认知系统里，有一个简单的学习过程：「Trigger-Behavior-Reward」即「诱因-行为-奖励」。这类奖励为本的学习过程是这样
Annabixin·2019-11-04 12:10

内心小孩究竟在想什么

人类本质模型分析问题Trigger-Behavior-Motivation-Reward-Trigger'ssensitivity（甜面包热汤模型）触发器一旦触发，动机就会出现，接着采取行为，行为发生之后
北方荣荣·2019-11-04 01:20

#30天专注橙长计划#+写作/中英文朗读

新概念英语》第一册第11课/唐诗《画》《山中》《山居秋暝》作者：朱燕飞2016年9月18日养成好习惯成长更容易好习惯TR（触发器和奖励）分析表：我想养成的好习惯记录总结如下：T：Trigger（触发器）；R：Reward
朱燕飞·2019-11-03 07:54

hexo的next主题打赏

欢迎访问我的个人博客网站：http://www.yanmin99.com/hexo的next主题打赏增加打赏配置1、准备支付宝和微信二维码微信生成二维码教程地址支付宝生成二维码地址2、在_config.yml中配置图片reward_comment
IT教程·2019-11-02 15:00

简单粗暴理解Q-Learning

首先强化学习有四个参数，分别是agent：智能体、state：状态、action：动作、reward：奖励。整个过程就是不断做动作拿奖励（或者惩罚）到最后学习到一个能拿到最多奖励的动作序列。
带带吴腾跃·2019-11-01 21:58

码字5/100 甜面包热汤

甜面包热汤模型:甜(trigger)面(motivation)包(behavior)热(reward)汤(sensitiveoftrigger)这个原理可以帮助我们建立我们的习惯习惯，是指积久养成的生活方式
一只永不止步的龙·2019-11-01 02:28

go switch 例

returnconfig.Privatecase"comment"://评论/回复okreturnconfig.Commentcase"like"://赞okreturnconfig.Likecase"reward
wangfy_·2019-10-15 21:56

Sparse Reward

稀疏奖励该怎么办？SparseReward强化学习，一切都基于奖励。往往，在现实世界中，奖励并不是实时的，有可能是在最后才出现。人们是如何应对的，这种应对方法对机器学习有何启示？1.奖励重塑RewardShaping我们考虑这样的一个问题，对于孩子来说，学习还是玩耍，这是一个问题。应为玩耍缺失比学习有意思。现在学习的奖励为-1，玩耍的奖励为+1。但是就长期奖励来说，学习能够得到好成绩，比玩耍的长期
人工智能插班生·2019-09-26 18:56

day06 作业

用户可以猜三次年龄2.年龄猜对，让用户选择两次奖励3.用户选择两次奖励后可以退出'''importrandomage=random.randint(18,40)#随机数字，范围18-40count=0reward_dict
SetCreed·2019-09-14 19:00

Day 06 作业

你一共有三次机会哦')time.sleep(1)num=18reward_d
MrBigB·2019-09-12 20:00

强化学习——入门

一种解释：人的一生其实都是不断在强化学习，当你有个动作（action）在某个状态（state）执行，然后你得到反馈（reward），尝试各种状态下各种动作无数次后，这几点构成脑中的马尔可夫模型，使你知道之后的行为
虔诚的树·2019-09-12 11:00

记一次Python导包经历

最近由于需要写一个脚本调用另一个文件里面的一个方法，试了很久都导包失败，特此记录一下问题背景1）脚本文件为send_reward.py，要调用public_model_func.py里面的一个类方法2）
liuzz07·2019-08-31 14:00

微信小程序实现中奖公告栏滚动轮播效果

HTML公告栏{{item.time}}分钟前{{item.nickName}}提现了{{item.reward}}元css.
喜欢前端的小北·2019-08-16 17:23

李宏毅教授强化学习sparse reward课程笔记总结

SparseReward在实际生活中，reward通常都非常稀疏，只对某一特定行为有reward，而其余的exploration均为0，因此agent往往难以训练RewardShaping(参考莫烦)区别于真实环境中的
lueluewaaa·2019-07-27 10:44

什么是Sparse Reward

小朋友可能觉得这个是负面的反馈而不去写作业（做作业让我觉得很痛苦qwq），而没有意识到以后会获得的巨大回报：写完作业后成绩提高，考上好大学，成为高富帅，从此走向巅峰赢取白富美...这个一开始的暂时的小的reward
不一样的烟火___·2019-07-18 14:19

OpenAI Gym 是一个优秀开发和比较强化学习算法的工具

step(self,action)：推进一个时间步长，返回observation，reward，done，inforender(self,mode=’human’,close=False)：重绘环境的一帧
ejinxian·2019-06-30 11:55

ws：OpenAI Deep RL

reward是衡量state-action对。Val
Zichen_195d·2019-06-03 11:16

强化学习 Q-learning及python例子

Q-learning原理我们以一个走迷宫的小游戏为例：让探索者学会走迷宫.黄色的是天堂(reward1),黑色的地狱(reward-1).大多数RL是由reward导向的,所以定义reward是RL中比较重要的一点
free-dong·2019-05-29 10:24

chapter-14-强化学习

深度Q学习以上是一个强化学习的标准模型，其逻辑为环境(Environment)给出状态(State)，智能体(agent)按照状态做出动作(Action)，环境根据动作给予反馈(Reward)，并更新状态
JachinMa·2019-05-26 22:30

tp5 where多条件

tp5下where条件需要同时满足多条时：（reward_time大于等于$a[且/或]小于$b）//默认and$andWhere['reward_time']=array(['egt',$a],['lt
默先森-Jan·2019-05-13 16:27

强化学习初实践

importnumpyasnpimportpandasaspdimporttime#1.定义Q表2.定义action3.定义action的选择4.定义Q的更新（涉及reward的定义，以及greedy参数定义
致敬图灵·2019-05-10 21:33

GridMap: 一个用于强化学习 (reinforcement learning) 训练的二维连续坐标栅格地图

reinforcementlearning)算法验证.在GridMap中,用户可以创建一个起始block和一个终止block,另加多个障碍block.虽然称为栅格图,但agent坐标是连续值.用户可以定义不同block类型的reward
风海流·2019-05-10 12:29

强化学习（三）——Policy Gradients、Actor Critic、DDPG、A3C四种算法思想

利用reward值来引导某一个动作是否应该增加被选的概率（基于概率的算法
colourgxk·2019-04-25 21:05

monte_carlo方法（maze代码实现）

来模拟随机动作，这好像就是所谓的重要性采样方法吧）#续Maze#随机取样defgen_randompi_sample(self,num):state_sample=[]action_sample=[]reward_sample
oO蛋蛋Oo·2019-04-11 21:59

复盘日志

怦然心动的单词：prospect期望，展望，reward报酬，报答rolemodel榜样，楷模概念：每个人都有自己的梦想，可能在实现梦想的过程中会遇到坎坷，但是只要不忘初心，终究会有机会。
土管241谢虎·2019-04-11 14:18

Actor Critic算法简要理解

问题：给定一个state，如何找到一个action，使得这个action带来的reward最大？ActorCritic算法：网络定义Actor和critic分别是两个结构不同神经网络。
Site1997·2019-04-08 13:32

一种强化学习在新闻推荐领域的应用

从整个发展趋势来看，强化学习最近无论是在学术界还是工业界都越来越火了，而由于强化学习框架中包含的实体概念比较多（Agent，State，Action，Reward）等，所以
guoyuhaoaaa·2019-04-07 19:33

强化学习基础与马尔科夫决策

强化学习：智能体（agent）状态（state）行为（action）奖励（reward）策略（policy）每一个动作（action）都能影响代理将来的状态（state），通过一个标量的奖励（reward
JimmyGoong·2019-03-25 15:35

policy gradient为什么要减去一个均值 baseline

因为对于不同的state网络估计的reward值相差很大，而本质上来说reward可以看做是更新的步长，所以我们要求，训练的时候至少更新的步长是差不多的，这样才能高效的进入极值点。
VanJordan·2019-03-14 22:03

Actor-Critic框架

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportgymnp.random.seed(2)tf.set_random_seed(2)#reproducible#SuperparametersOUTPUT_GRAPH=FalseMAX_EPISODE=3000DISPLAY_REWARD_THRESHOLD
Levy_Y·2019-03-13 20:28

Multi-Hop Knowledge Graph Reasoning with Reward Shaping

Multi-HopKnowledgeGraphReasoningwithRewardShaping来源背景motivation:模型改进实验代码来源2018EMNLPXiVictoriaLinRichardSocherCaimingXiongSalesforceResearch{xilin,rsocher,cxiong}@salesforce.com背景大型的知识图谱可以支持下游的许多NLP应用，
damuge2·2019-03-06 10:03

强化学习PolicyGradients

PolicyGradients通过奖惩机制reward，来对选择进行反向传递，从而确定是否需要进行加大，或者减小选择的力度因为PolicyGradients是回合更新，不是每步更新，所以是在回合进行结束后
JasonSparrow_1·2019-03-05 17:12

强化学习-利用Q-Learning算法玩走方格游戏（C++）

强化学习是一种无监督学习，通过智能体（Agent）自行根据现实世界及自身的状态（state），决定策略（action），与现实世界交互，改变自身及现实世界的状态（state），并从状态中获取本次执行的策略的奖励（reward
WilliamCode·2019-02-25 20:13

Pendulum_DDPG代码走读之pendulum.py

Pendulum_DDPG.py中引入：#初始化环境状态state=env.reset()#获取当前时刻的状态state_next,reward,terminal,_=env.step(action)#
PilviMannis·2019-01-20 11:11

从Q-learning到DQN的理解

先理解Q-Learning：https://www.jianshu.com/p/29db50000e3fQ-Learning中的Q表是根据Reward更新的python代码实现importnumpyasnpimportrandom
Levy_Y·2019-01-07 10:51

信息基础

1.强化学习定义：决策过程依赖于环境给出的反馈AgentEnviromentStateActionReward希望Reward最大脉冲神经网络SpikingNN脉冲函数不可微分，无法使用梯度下降，不可使用无监督学习
DafengChi·2018-12-24 11:54

传入参数判断是否包含在枚举类中

枚举类：publicenumUserRewardTaskType{UPDATE_NAME_REWARD_MONEY("1000","测试1"),UPDATE_HEAD_REWARD_MONEY("1001
Drikay·2018-12-12 17:08

传入参数判断是否包含在枚举类中

枚举类：publicenumUserRewardTaskType{UPDATE_NAME_REWARD_MONEY("1000","测试1"),UPDATE_HEAD_REWARD_MONEY("1001
Drikay·2018-12-12 17:08

机器学习与深度学习系列连载： 第三部分 强化学习（十五) 深度强化学习- Actor-Critic的集大成者：A3C

Actor-Critic的集大成者：A3C首先，我们重温下策略梯度和Q-learning算法策略梯度我们在梯度下降的过程中，对于reward函数的估计是极其不稳定的GtG_tGt=GtG_tGt是从实际环境中交互进行估计
人工智能插班生·2018-12-09 11:08

读NeurIPS 2018 accepted paper list的十点感想

四.强化学习的文章也比较多，41篇reinforce，5篇reward，22篇policy和5篇ImitationLearning。五.11篇元学习（meta-learnin
fuxin607·2018-11-30 16:23

强化学习导论笔记——第一章 介绍

第一章介绍什么是强化学习强化学习的几个要素什么是强化学习强化学习的目标是如何将状态situation与动作action关联起来，以便取得最大的收益reward，即收益最大化。
haimizhao·2018-11-29 10:57

RL关键概念

智能体会从环境中获得奖励（reward），奖
csdnqixiaoxin·2018-11-18 23:56

解决跨域问题

https://blog.csdn.net/saytime/article/details/74937204packagecom.xhsr.reward.configurator.web.filter;
qq_35666577·2018-10-29 10:35

Python collections 里面的namedtuple

Transition=namedtuple('Transition',('state','action','next_state','reward'))t=Transition(1,2,3,4)print
VanJordan·2018-10-20 22:19

强化学习(一) - 基础认知

强化学习-基础认知强化学习是想让一个智能体(agent)在不同的环境状态(state)下，学会选择那个使得奖赏(reward)最大的动作(action)。
EmilyGnn·2018-10-16 21:08

Reward Book-Record helper

Thisisanenterpriseperformancemanagementappthathelpsmanagersusedatatomeasureemployeeperformanceandmotivateemployeestotaketheinitiativetocompletetasks.Userscanaddthenamesofemployeesintheapp,andusuallysc
Green_Mage·2018-10-12 18:44

用一个小游戏入门深度强化学习

如图所示，agent收到环境的状态state，做出行动action，行动后会得到一个反馈，反馈包括奖励reward和环境的下一个状态next_state。推荐阅读：一文了解强化学
机器学习X计划·2018-10-05 08:00

连续点赞异步触发计数

阅读更多防止连续触发异步请求，2秒发送一次计数varview_count_num=0;varview_count_status=true;$('.journal-reward').on('click',
scholltop·2018-09-30 22:00

GAN(9)——sequence generation

seq2seq的模型训练传统方法的问题——RL中不存在标准回答，用Reward标识每个样本的权重，迭代更新两者其实不是矛盾的，maximumlikelihold作为判别器，RL本身作为生成器？
chen5561·2018-09-30 20:35

深度强化学习—DQN

二、DL与RL结合问题：1、DL需要大量带标签的样本进行监督学习；RL只有reward返回值，而且伴随着噪声，延迟（过了几十毫秒才返回），稀疏（很多State的reward是0）等问题；2、DL的样本独立
EmilyGnn·2018-09-17 10:41
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