?1 概述遗传算法是一种基于选择搜索的全局寻优算法，模拟了遗传和选择过程中的繁殖、杂交和突变现象。在遗传算法开始的时候会随机产生一 个体，根据在GA算法里自定义的适应度函数分别对每一个个体进行计算评估,给出一个适应度值。基于此适应度值，选择一些个体用来产生下一代，然后选择出来的个体再经过交叉和变异进行再组合从而生成新的一代，以此类推朝着最优解的方向进化。全局寻优算法GA的模型流程如图1所示。&nb
### LSTM网络是强化学习还是深度学习
在深度学习领域中，长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它具有记忆单元和门控机制，可以有效解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以学习长期依赖关系。但是，关于LSTM网络是属于强化学习还是深度学习，却是一个容易让人产生混淆的问题。
首先，我们来理解一下强化学习和深度学习的概念。强化学习是一种通过智能体与环境之间的
https://www.toutiao.com/a6652493457161978376/2019-01-31 11:12:13深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输入的图像进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。简介 深度强化学习的框架深度学习具有较强的感知能力，但是缺乏一定的决策能力;而强化学习具有决策能力，对感知问题束...
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2019-02-04 11:18:35
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value-based，价值学习：DQN。构建一个神经网络，输入是state，有多个输出对应采取每个action到最后所能获得的累加奖励Q-value。一开始这个网络估计出来的Q-value很差，我们使用TD算法，让 \[ target = r(a_t|s_t) + \lambda Q(s_{t+1 ...
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2021-07-14 16:08:00
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深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（R
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2022-07-29 09:09:25
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程序麻雀搜索算法是2020提出的一种新的优化算法,在此不对具体原理进行分析,针对代码实操.SSA麻雀算法代码简介class SSA():
def __init__(self, func, n_dim=None, pop_size=20, max_iter=50, lb=-512, ub=512, verbose=False):
self.func = func
最近在学习一个课程，课程里一个项目就是看图说话，需要提起使用CNN提取图像特征，然后使用LSTM进行文本特征提取，然后将图像特征和文本特征进行合并，扔到网络里面进行训练，完成看图说话的训练，CNN很熟悉，LSTM第一次接触，记录下新手使用 LSTM 的过程。一、RNN下图是RNN模型的结构图上图的RNN 的工作模式是这样的：假如更定"the students opened their"四个单词，预
一文了解强化学习，Q-learning,DQN，DDPG等。
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2022-10-17 12:14:15
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强化学习的理论框架——马科夫决策过程（MDP）强化学习，本质上是让计算机学会自主决策的方法论。而马可夫决策过程（Markovdecisionprocess,MDP）则是强化学习中，对现实问题进行建模的数学模型，它把所有的现实问题都抽象为：智能体与环境的互动过程；在互动过程中的每个时间步，智能体都收到环境的状态（环境向智能体呈现一种情况），智能体必须选择相应的响应动作，然后在下一个时间步，智能体获得
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2018-05-02 10:57:54
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深度强化学习算法ACTOR-CRITIC复习一下经典的Policy-Gradient：先让agent和环境互动一下，最后一项某时刻t，做出动作at，可以计算出这个状态st，再看出奖励r多大。把这些奖励从t到T加起来。r前面的系数γ可以抛弃一些时间轴上久远的值，可以设0.9到1之间。b是基线，这项的目的是括号中的值有正有负。如果正数，要增加在这个状态采取这个动作的几率。这就是策略梯度（Policy-
从离散空间到连续空间在之前提到的强化学习任务中，都是有限的MDP框架，即动作空间及状态空间的个数都是有限个。然而，现实生活中的很多问题动作空间与状态空间并非离散的，而是连续的。那么如何用强化学习的理论基础去解决问题呢？主要有两种思路：离散化处理、函数逼近。离散化处理：指的是把连续空间用区域o化的方式划分成有限的个数。具体的处理手法有Tilecoding及Coarsecoding。函数逼近：指的是把
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2018-05-02 11:08:53
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深度强化学习简述 0 写在前面 主要参考《A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning》 1 引言 如今广泛意义上的机器学习既包括传统的偏向数理统计方面的机器学习，也包含基于神经网络的深度学习，也有基于奖励机制的半监督式机器学习，即强化学习，它是一类特殊
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2019-12-29 22:34:00
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文章目录 0 写在前面 1 推荐书籍 2 入门简介 2.1 机器学习 2.1 RL的特点 2.3 实例 3 rewards 3.1 奖励假设 3.2 举例 4 Sequential Decision Making(序列决策制定) 4.1 两个基本问题 4.1.1 强化学习 4.1.2 规划 5 智能
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2020-03-04 12:26:00
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DQN直接训练一个Q Network 去估计每个离散动作的Q值，使用时选择Q值大的动作去执行（贪婪策略）DQN可以处理每个离散的动作，对于连续动作空间上，虽然可以细分步长转化为更多的离散动作来做，但效果不好且训练成本倍增，由此学者们想到了Policy Gradient 确定策略梯度。一、PG Policy Gradient策略梯度算法是一种更为直接的方法，它让神经网络直接输出策略函数
深度强化学习将深度学习的感知（预测能力）与强化学习的决策能力相结合，利用深度神经网络具有有效识别高维数据的能力，使得强化学习算法在处理高纬度状态空间任务中更加有效一、DQN算法简介1：核心思想深度Q网络算法（DQN）是一种经典的基于值函数的深度强化学习算法，它将卷积神经网络与Q-Learning算法相结合，利用CNN对图像的强大表征能力，将视频帧视为强化学习中的状态输入网络，然后由网络输出离散的动
1. Q-Learning回顾 上一期我们讲了Q-Learning以及Sarsa的算法流程，同时我们还手写了基于Q-Learning以及Sarsa来解决OpenAI gym中的FrozenLake问题。今天，我们将借助神经网络来重新解决这个问题。（FrozenLake问题简单来说就是走迷宫，走错了将不会有任何奖励，走到了目标位置就会获得1的奖励。关于FrozenLake问题的更多描述，请参阅ht
[toc] 强化学习在情感分析中的应用 随着人工智能技术的发展，情感分析已成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。情感分析是一种从图像或视频中识别人类情感或情感状态的方法，可以用于许多应用场景，如自然语言处理、智能推荐、医疗保健等。在情感分析中，强化学习算法被广泛应用，这是因为强化学习算法可以提供一种
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2023-06-24 07:17:57
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1. 深度学习：基于卷积神经网络的深度学习（包括CNN、RNN），主要解决的领域是图像
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2023-07-05 12:10:37
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2022-11-02 09:51:54
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物联网应用创新了社会治理模式，促进了各领域的绿色低碳发展和社会资源的共建共享。但同时，我国物联网发展仍存在核心技术受制于人、网络安全问题延伸、物联网管理制度不健全等问题，尚需继续在打造自主可控的物联网产业生态圈、加强物联网安全监管等方面下功夫。“十三五”国家信息化规划提出了数字中国建设目标，大力发展物联网是推进数字中国建设的关键。物联网发展加速了万物互联时代的到来，深刻地影响着整个经济社会的变革创
