TCP/IP 协议族里重要的一点就是分层。TCP/IP 协议族按层次分别分为以下 4 层：应用层、传输层、网络层和数据链路层。 把 TCP/IP 层次化是有好处的。比如，如果互联网只由一个协议统筹，某个地方需要改变设计时，就必须把所有部分整体替换掉。而分层之后只需把变动的层替换掉即可。把各层之间的接口部分规划好之后，每个层次内部的设计就能够自由
0 为什么要分级柔性作业车间调度问题(Flexible job-shop scheduling problem, FJSP)是传统作业车间调度问题(Job-shop scheduling problem, JSP)的扩展。在作业车间调度问题中，每道工序仅能选择一台设备加工，加工时间也是固定的，调度只需要确定工序的先后顺序。而在求解柔性作业车间调度问题时，每道工序可以有多台可选设备，并且在不同的设备
摘要：随着教育的发展，课改的需要。分层走班制在我国有些地区的实验有几年的时间了，我校也根据自身的情况在初三年级采取了这一教学模式。我也有幸参与其中，本文试从其内涵、运行模式、利弊及措施作一简单论述，使之能更好地推广使用。关键词：分层走班制 物理 个体差异 因材施教 效率一．分层走班制的背景一直以来，学校
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
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2021-06-21 15:33:36
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目录一.强化学习1.1定义1.2组成二.应用2.1初出茅庐2.2无人驾驶2.3游戏示意图如下所示： 强化学习的各个组成元素的
强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。**
原创
2019-04-09 12:52:33
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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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强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
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2021-08-02 15:00:43
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强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
原创
2021-08-02 14:21:53
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【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
原创
2022-01-12 09:38:08
937阅读
【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
原创
2021-09-23 04:02:53
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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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博弈智能是一个涵盖博弈论, 人工智能等方向的一个交叉领域, 重点研究个体或组织间的交 互作用, 以及如何通过对博弈关系的定量建模进而实现最优策略的精确求解, 最终形成智能化决策和 决策知识库. 近年来, 随着行为数据的海量爆发和博弈形式的多样化, 博弈智能吸引了越来越多学者 的研究兴趣, 并在现实生活中得到广泛应用. 本文围绕博弈智能这一研究领域, 分别从三个方面进行 了系统的调研. 首
一、前述本文通过一个案例来讲解Q-Learning二、具体1、案例假设我们需要走到5房间。转变为如下图：先构造奖励，达到5，即能够走得5的action则说明奖励比较高设置成100，没有达到5说明奖励比较低，设置成0。Q-learning实现步骤：2、案例详解：第一步的Q(1,5)：最开始的Q矩阵都是零矩阵，迭代完之后Q（1,5）是...
原创
2022-12-30 16:49:04
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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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、强化学习入门简介强化学习是一种非监督学习的机器学习方法，对比监督学习，强化学习
原创
2023-06-25 07:22:18
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摘 要：计算机的应用水平直接影响着学生的社会分工。因此该文简要阐述了教学中应用分层教学法的优势，并从学生、备课、教学目标、授课以及考核分层方面分析了分层教学法在计算机应用基础教学中的有效应用，以供参考。关键词：分层教学法 大学 计算机应用基础中图分类号：G642 &n
