http://pytorch.org/docs/0.3.0/distributions.htmlprobs = policy_network(state)m = Categorical(probs)action = m.sample() # 抽样一个actionnext_state, reward = env.step(action) # 得到一个rewardloss = -m.l
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2022-07-19 11:49:11
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https://github.com/yrlu/reinforcement_learning/tree/master/policy_gradient
原创
2022-07-19 19:44:12
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梯度不可导的情况出现：一般为强化学习中select_action这步，比如从输出的action_prob里比如argmax出
原创
2022-07-19 11:35:47
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IRGAN里的上面这个推导用了policy gradient based reinforcem的参数
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2022-07-19 19:48:17
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本文相关的博客：（预先知识） 强化学习中经典算法 —— reinforce算法 —— （进一步理解， 理论推导出的计算模型和实际应用中的计算模型的区别）
原创
2022-05-18 09:06:17
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详细内容简介根据维基百科对强化学习的定义：Reinforcement learning (RL) is an area of machine learning inspired by behaviorist psychology, concerned with how software agents ought to take actions in an environme
在上篇文章强化学习——Policy Gradient 公式推导我们推导出了 Policy Gradient：
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2023-01-12 07:08:22
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本文代码地址： https://gitee.com/devilmaycry812839668/final_-version_-parallelism_-reinfo
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2022-05-19 21:06:21
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首先注意区分“最小路径覆盖”(minimum path cover)和“最小边覆盖”(minimum edge cover)以及“最小点覆盖”(minimum vertex cover)之间的区别。详细资料可以查询Wiki。 最小路径覆盖可以转化为二分图的最大匹配（maximum bipartite matching） 。公式为最小路径覆盖数=原图节点数-二分图最大匹配数。求最大匹配的方法有两种：
什么是强化学习？强化学习（英语：Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。核心思想：智能体agent在环境environment中学习，根据环境的状态state（或观测到的observation），执行动作action，并根据环境的反馈 reward（奖励）来指导更好的动作。注意：从环境中获取的状态，有时候叫st
1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系nn和nn.functional之间的差别如下，我们以conv2d的定义为例torch.nn.Conv2d import torch.nn.functional as F
class Conv2d(_ConvNd):
def __init__(self, in_channels, out_chann
文章目录来自于 https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/官方文档 https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html一、创建tensor二、数据操作索引，共享内存改变形状 view,虽然改变了形状，但共享data内存返回新的副本，即不共享内存三、广播机制运算内存开销四、Tensor 和 NumPy 相互转换所
# MADDPG算法在PyTorch中的实现
## 引言
MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）算法是一种用于解决多智能体协同决策问题的强化学习算法。在多智能体系统中，每个智能体需要根据自身的观测和其他智能体的行为来进行决策，以达到整体系统的最优效果。MADDPG算法通过使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法为每个智能体建立
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2023-11-30 16:17:51
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在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类：第一个是个体学习器之间存在强依赖关系；另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系。前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法。在boosting系列算法中， Adaboost是最著名的算法之一。Adaboost既可以用作分类，也可以用作回归。本文就对Adaboost算法做一个总结。一 回顾boosting算
项目实现功能1. 搭建一个简单的图片分类器，完成训练和测试2. 转换pytorch的pth模型到ONNX格式，加载ONNX并测试项目结构images 目录下存放训练和测试数据集，本例使用了kaggle竞赛的猫狗数据集，统一resize到了120*120大小；TrainTestConvertOnnx.py TestOnnx.cpp 是onnx的加载和测试代码。文件概览：（注：方便
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2024-10-25 08:44:37
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# 使用 PyTorch 实现推荐算法
推荐系统在现代互联网中扮演着重要角色，能够为用户提供个性化的内容和产品推荐。PyTorch 是一个深度学习框架，因其灵活性和强大的计算能力而受到广泛欢迎。本文将介绍如何使用 PyTorch 构建一个简单的推荐系统，并结合代码示例进行讲解。
## 推荐系统的基本概念
推荐系统主要分为三类：基于内容的过滤、协同过滤和混合推荐系统。协同过滤是最常用的方式，它
# PyTorch中的RAdam算法
在深度学习领域，优化算法的选择对模型的训练效果至关重要。目前，常用的优化算法有SGD、Adam等。本文将重点介绍一种变体——RAdam（Rectified Adam），并通过代码示例详细解析其实现。
## RAdam算法简介
RAdam是对Adam优化算法的一种改进，其核心思想是通过对自适应学习率进行修正，以提高收敛速度和稳定性。RAdam 主要解决了A
概述前面介绍了Prophet算法，Prophet在商业时间序列预测上有很大的优势，但是存在以下缺点：时间t上的观测值的分布只能是高斯分布无法高效处理大量相关时间序列下面开始介绍一种新的算法：亚马逊于2017年发表论文。DeepAR（Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent），这是一种将深度学习和概率模型结合起来的自回归模型。主要
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2023-08-31 21:59:08
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目录1.ppo算法概述2.Pendulum-v03.代码实现1.ppo算法概述 PG算法 上图表示actor与环境交互的一次经过，从开始的状态s1，actor输出a1到环境状
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2024-06-11 06:54:46
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# BCQ算法在Pytorch中的实现
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何在Pytorch中实现BCQ（Bootstrap Confidence Q-Iteration）算法。BCQ算法是一种用于解决强化学习中的连续动作空间问题的方法。它通过使用一个离线经验池和一个生成模型来优化动作选择策略，并且在训练中使用了一个生成器函数。
## BCQ算法流程
下面是BCQ算法的整体流程：
| 步骤
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2023-09-15 04:18:19
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