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基于蒙特卡洛的强化学习方法【附带代码实现】
基于蒙特卡洛的强化学习方法 蒙特卡洛方法 Monte Carlo methods 也被称为统计模拟方法 是一种基于概率统计的数值计算方法 运用蒙特卡洛方法时 我们通常使用重复随机抽样 然后运用概率统计方法来从抽样结果中归纳出我们想求的目标的
Reinforcement Learning
算法
强化学习
蒙特卡罗
强化学习笔记
强化学习笔记 简介 本文是根据 Sutton的经典书籍 Reinforcement Learning An Introduction 前三章内容整理的笔记 枯燥预警 本文侧重对强化学习概念的理论分析 在基本概念上的剖析较为详细 也就是说会比
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强化学习:玩转Atari-Pong游戏
玩转Atari Pong游戏 该项目基于PaddlePaddle框架完成 详情见玩转Atari Pong游戏 Atari 雅达利 最初是一家游戏公司 旗下有超过200款游戏 不过已经破产 在强化学习中 Atari游戏是经典的实验环境之一 因
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Docker实操6——配置好的强化学习Dockerfile
自定义专属的强化环境 环境概述 一 文件内容 1 1 sh文件 1 2 换源的txt文件 1 3 测试环境的py文件 终 完整的Dockerfile 小坑 环境概述 基本信息 具体版本 系统 Ubuntu 18 04 LTS 用户 密码 p
环境配置
Docker
强化学习
【Pytorch】第 4 章 :时间差异和 Q 学习
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Pytorch的强化学习
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强化学习领域有哪些最热门和最有前途的研究课题
文章目录 写在前面 问题 回答 写在后面 写在前面 最近几年来 强化学习应该是人工智能领域相当热门的领域 但是 对于刚入门的学生来说 看了一些基础的课程资料 花了很长时间掌握了基本的算法 也做了一些自己领域的应用 但是对于这个领域的热门方向
强化学习
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手把手教SYSU_2023SpringRL之实践作业二 (期末):Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
手把手教SYSU 2023SpringRL之实践作业二 期末 Multi Agent Reinforcement Learning MARL 0 前言 最终成绩90 1 环境概述 观测空间 动作空间 奖励函数 2 代码实战 训练环境配置 训
扩散模型CV与NLP科研笔记
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有模型强化学习总结
有模型和无模型的区别 1 有了模型 我们可以干哪些事呢 第一 利用模型和基于模型的优化算法 我们可以得到回报高的数据 也就是好的数据 有了好的数据 我们就可以对策略网络进行稳定的训练了 第二 有了模型 我们可以充分地利用示例 demonst
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强化学习PPO:Proximal Policy Optimization Algorithms解读
PPO算法是一类Policy Gradient强化学习方法 经典的Policy Gradient通过一个参数化决策模型来根据状态确定动作 其参数更新是通过下式进行的 用于衡量决策模型的优劣目标 决策模型的优化目标为寻找最优决策 使得该决策下
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有模型强化学习和免模型强化学习有什么区别?
有模型强化学习 Model Based Reinforcement Learning 和无模型强化学习 Model Free Reinforcement Learning 是两种不同的强化学习方法 有模型强化学习是指 智能体在学习过程中能够
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1 强化学习(Reinforcement Learning, RL)初步介绍
下一篇 2 从Multi arm Bandits问题分析 RL进阶 当前的机器学习算法可以分为3种 有监督的学习 Supervised Learning 无监督的学习 Unsupervised Learning 和强化学习 Reinforc
强化学习
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强化学习奖励和状态设计
奖励 1 稀疏奖励问题 2 奖励模式化问题 3 奖励不能太过于全局化 4 记住一些常用的奖励设置方式 5 逆向强化学习自动涉及回报函数 6 避免奖励异常问题 贪婪 来回踱步 胆怯 不敢走 主线奖励太小 鲁莽 惩罚不够 7 采用reward
RL
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强化学习
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强化学习算法 Sarsa 解迷宫游戏,代码逐条详解
本文内容源自百度强化学习 7 日入门课程学习整理 感谢百度 PARL 团队李科浇老师的课程讲解 强化学习算法 Sarsa 解迷宫游戏 文章目录 一 安装依赖库 二 导入依赖库 三 智能体 Agent 的算法 Sarsa 四 训练和测试语句
强化学习
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强化学习-稀疏奖励
稀疏奖励 出现的原因 训练agent的时候 多数时候agent获取不到reward 没有奖励或惩罚 乱探索什么也学不到 这是不是奖惩设置不合理的一种体现 解决方案 Reward Shaping Reward shaping 的思想是说环境有
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【重磅推荐】哥大开源“FinRL”: 一个用于量化金融自动交易的深度强化学习库
深度强化学习实验室 官网 http www neurondance com 论坛 http deeprl neurondance com 编辑 DeepRL 一 关于FinRL 目前 深度强化学习 DRL 技术在游戏等领域已经取得了巨大的成
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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 本文作者在数据标注领域具有丰富经验 他在本文深入探讨了RL
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爬虫学习笔记,从基础到部署。
爬虫基础知识 笔记中出现的代码已经全部放到了github上https github com liangxs0 python spider save git 1 http基本原理 http 协议 在HTTP之上添加了安全协议的叫https s
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高级人工智能课程笔记
课程部分笔记 依据 人工智能 一种现代化方法 第三版 目录 智能概述 搜索search Uninformed Search Informed Search 约束满足问题CSP MDP 值迭代方法 策略迭代 RL 朴素贝叶斯 其他 智能概述
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基于百度飞桨PaddlePaddle和PARL复现PPO强化学习算法
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