导数导数就是描述某个事物的变化速率。
举个最常见的例子，当人从某地移动到另一地点的时候，速度就是这个移动的导数，因为它描述了移动的变化速率；再继续看，加速度就是速度的导数，因为加速度描述了速度的变化速率。当加速度恒定的时候，我们可以想到，速度就是一条斜线，再进一步就能想到移动的距离是一个抛物线。距离曲线速度曲线在数学中，先举一个简单的例子，比如 y=3x+5y=3x+5 这个函数，它的导数是 y
1. 概述 势函数属于物理学原理，我们主要使用势函数控制游戏里单位的行为。例如，我们可以使用势函数，建立成群结队的单位，仿真群体移动，处理追逐和闪躲，以及避开障碍物问题。我们专门研究的势函数叫做Lenard-Jones势函数。 物理学中，Lenard-Jones势能代表
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2024-07-17 14:11:43
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迁移强化学习自从Alphago风靡全球以来，强化学习就成为了人工智能领域炙手可热的研究方向。然而，AlphaGo虽然功能强大，但是其仅适用于围棋这专门领域，甚至我们只需把围棋的棋盘从19×19改成21×21，就能使它的现有算法失效。因此，研究者们开始思考，如何利用已经学到的知识，来帮助它学习更多的其他相似任务？这就是迁移强化学习（transfer reinforcement learning）。迁
强化学习中迁移学习描述强化学习中的迁移问题强化学习中迁移学习的分类强化学习中的迁移应用最新进展 描述强化学习中的迁移问题强化学习是一种根据环境反馈进行学习的技术。其辨别自身所处的状态()，按照某种策略决定动作()，并根据环境反馈的奖励来调整策略，直至达到最优。马尔科夫决策是强化学习任务的标准描述，我们定义一个任务，用四元组表示，其中是状态空间，是动作空间，是状态转移概率，是奖励函数。空间定义了任
题目：AutoAugment：Learning Augmentation Strategies from Data出处：IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR，2019），计算机视觉顶级会议。摘要：数据增强是提高现代图像分类器精度的有效技术。然而，当前的数据增强实现是手动设计的。在本文中，我们描述了一个称为Au
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
原创
2023-07-05 12:10:37
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人工智能现在越来越火，很多非行业内的人对深度学习，强化学习，迁移学习等概念会感到很陌生，同时各种偏理论性和学术性的解释也会显得很晦涩难懂。 其实这类机器学习的机制和人类的学习机制其实很相似，因此本文会列举一些日常中人们是如何学习的例子来说明深度学习，强化学习和迁移学习等概念。 &n
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2024-08-21 11:16:53
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摘要本文综述了迁移学习在强化学习问题设置中的应用。RL已经成为序列决策问题的关键的解决方案。随着RL在各个领域的快速发展。包括机器人技术和游戏，迁移学习是通过利用和迁移外部专业知识来促进学习过程来帮助RL的一项重要技术。在这篇综述中，我们回顾了在RL领域中迁移学习的中心问题，提供了一个最先进技术的系统分类。我们分析他们的目标，方法，应用，以及在RL框架下这些迁移学习技术将是可接近的。本文从RL的角
上文提到，到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法：Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"),AdaDelta (type: "AdaDelta"),Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"),Adam (type: "Adam"),Nesterov’s Accelerated Gradient (type: "Nester
关于非线性优化fminbnd函数的说明（仅供新手参考）初学matlab优化，迭代中止后，经常一头雾水。参看帮助后仍似懂非懂。下面关于fminbnd函数的说明（也可作为fmincon函数的参考）对于新手也许会有帮助，不当之处请指正。 目标函数fun:需要最小化的目标函数。fun函数需要输入标量参数x，返回x处的目标函数标量值f。可以将fun函数指定为命令行，如x = fminbnd(inline('
文章目录什么是强化学习？（主要的强化学习概念）4.主要的强化学习概念4.1 基于模型与无模型(Model-based vs. Model-free)4.2 预测(prediction)和控制(control)4.3 On-policy vs. Off-policy4.4 主要的强化学习技术4.4.1 蒙特卡洛学习（(Monte-Carlo learning, MC）4.4.2 时间差分学习（tem
强化学习中的策略梯度法（PG）不直接使用Q函数作为值函数来进行计算已经在Sutton的PG公式证明中提出，主要作用就是减少方差，因此使用优势函数进行计算。作为PG算法类中最常见的AC类算法有着较多的使用，尤其是PPO算法作为目前效果最好的强化学习算法更有着广泛使用，但是这些算法都是使用状态值函数V来进行计算优势函数A，而没有使用动作值函数Q来计算优势函数，那么为什么呢，这里给出了些解释。 
原创
2023-12-04 10:25:08
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我在奖惩中枢与学习、注意力问题的系统讨论等等文章中都系统的讨论了奖惩及奖惩预期的问题。下面讨论的是如何编程获得奖惩与奖惩预期。其代码来源于： #region //1211奖赏参数
if (ydsrvalue == 30)
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2024-08-10 11:15:46
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文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
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在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？工业界中很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征，这样做的优点可以归纳为以下几点：1. 特征鲁棒性更强离散化后的特征对异常值有很强的鲁棒性。
比如对于一个连续特征：年龄，如果直接将其作为特征，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；如果离散为年龄>30为1，否则0。离散化后年龄300岁
文章目录一、Sparse Reward1.Reward ShapingICM(intrinsic curiosity module)2.Curriculum LearningReverse Curriculum Generation3.Hierarchical RL二、Imitation Learning1.行为克隆（Behavior Cloning）2.反强化学习（Inverse RL）3.T
近期，“夺回秋雅”的主线任务火遍了全网，各种flag又立下了。咱项目经理也不能怂，但不是去“夺回秋雅”，而是要找到自己的进阶转型之路，立下合适的主线任务，这可以从找到项目的价值开始。 项目管理的重要作用是：企业将业务通过项目的形式管理来实现商业价值，并逐步达成企业战略目标。PMBOK第七版中的12条项目管理原则也有“聚焦于价值”这一原则，在企业数字化转型的背景下，基于目标以结果为导向正在
强化学习的故事强化学习是学习一个最优策略(policy)，可以让本体(agent)在特定环境(environment)中，根据当前的状态(state)，做出行动(action)，从而获得最大回报(G or return)。有限马尔卡夫决策过程马尔卡夫决策过程理论定义了一个数学模型，可用于随机动态系统的最优决策过程。强化学习利用这个数学模型将一个现实中的问题变成一个数学问题。强化学习的故事1：找到最
#### 任务与奖赏 #### “强化学习”(reinforcement learning)可以讲述为在任务过程中不断摸索，然后总结出较好的完成任务策略。 强化学习任务通常用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process，简称MDP)来描述：机器处于环境E
E
中，状态空间为XX，其中每个状态x∈X
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2024-09-27 13:19:11
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机器学习 知识点补充特征、样本、数据集特征(Feature)：特征是用来描述机器学习系统处理的对象或事件的特性。样本(Sample)：样本是指我们从某些希望机器学习系统处理的对象或事件中收集到的已经量化的特征的集合。数据集(Dataset)：数据集是指很多样本组成的集合。有时我们也将样本称为数据集中的数据点(Data Point) 。大部分机器学习算法可以被理解为在数据集上获取经验。监督学习算法
