# 强化学习简介及python代码示例
## 强化学习介绍
强化学习是一种机器学习方法，它通过观察环境的反馈来学习如何做出决策，以最大化获取奖励的策略。与监督学习和无监督学习不同，强化学习是通过试错的方式进行学习，不需要标记好的训练数据。
在强化学习中，有一个智能体（agent）和一个环境（environment）。智能体通过观察环境的状态（state），选择一个行动（action），然后环
原创
2023-08-13 06:24:20
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# 强化学习入门指南：Python实现
在机器学习领域，强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是一种重要的方法。它主要通过与环境的交互来学习如何采取行动，以最大化累积奖励。对于刚入门的小白来说，理解和实现强化学习的基本步骤至关重要。本文将带你了解如何用Python实现强化学习，并提供代码示例供参考。
## 强化学习开发流程
下面是一个简单的强化学习开发流程表格，概
四类小球，挑战不同决策路径Go-Bigger采用Free For All（FFA）模式来进行比赛。比赛开始时，每个玩家仅有一个初始球。通过移动该球，玩家可吃掉地图上的其他单位来获取更大的重量。每个队伍都需和其他所有队伍进行对抗，每局比赛持续十分钟。比赛结束后，以每个队伍最终获得的重量来进行排名。在一局比赛中共有分身球、孢子球、食物球、荆棘球四类球。分身球是玩家在游戏中控制移动或者技能释放的球，可以
电梯的一点浅优化1、调度方案的选择第六次作业要做一个可捎带的电梯，如何呢？指导书给了ALS，我觉得ALS也有固有弊端，比如可能会在有乘客时掉头。从用户体验上，这是极差的，而且一般情况下（除非是这一层刚走了狼半秒钟又来了虎，比如某组变态的数据）这种掉头会增加时间开销。所以，我采取了贴近生活的look算法，就是咱们楼道里那个电梯的调度算法。查了一下，电梯的几种调度算法，包括：scan算法，look算法
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2024-11-01 14:28:48
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# 强化学习在自然语言处理中的代码示例
## 引言
随着人工智能的迅速发展，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）成为了研究和应用的热点领域。强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种机器学习方法，也在NLP中展示出了强大的潜力。本文将介绍强化学习在NLP中的应用，并提供相关的代码示例。
## 强化学习介绍
强化学习是一种
原创
2023-07-23 07:58:46
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advantage优势值，是指该状态写做出该动作相比于其他动作而言有多好。在之前做强化学习的时候用了ppo2算法，由于是将多个智能体同时并行计算，需要对网上单个智能体的算法更新部分做一个改动，因此在之前自己写的算法中出现了错误：在执行到需要更新的时候，计算优势函数使用了每个回合每一步的动作与奖励值，然后计算了总的Rt与At（advantage），然后计算损失函数的时候一直用的是这个Rt与At，但是
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2024-10-31 08:04:54
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创建线程：int pthread_create(pthread_t *thread, const pthread_attr_t *attr, void *(*start_routine)(void*), void *arg);接下来要说的是：创建线程后，设置线程优先级的问题。获取/设置当前线程使用的调度策略：函数： int pthread_attr_getschedpolicy(const pth
# Python 强化学习科普
## 简介
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，其核心思想是让智能体（Agent）在环境中通过试错法学习如何做出决策，以达到最大化累积奖励的目标。与监督学习不同，强化学习不需要标注数据，而是通过与环境的交互获得经验，从而不断优化策略。
## 强化学习的基本概念
在强化学习中，所有问题都可以用马尔可夫决策过程
开始学 Python 的时候，我们的目标是实现功能，少出bug。但当有了一定经验之后，就会对代码规范和风格有更高的要求。这样既能提升代码的质量，也更易于后期的维护和扩展，尤其在与他人协作开发时非常重要。今天我们在此分享一些 Python 编程中的经验建议，希望对各位 Python 的学习者和使用者有帮助。引论建议1、理解 Pythonic 概念—-详见 Python 中的《Python之禅》建议2
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
pytorch版DQN代码逐行分析前言入强化学习这个坑有一段时间了，之前一直想写一个系列的学习笔记，但是打公式什么的太麻烦了，就不了了之了。 最近深感代码功底薄弱，于是重新温习了一遍几种常用的RL算法，并打算做一个代码库，以便之后使用。正文这是第一站-----DQN的代码解读 源代码：https://github.com/higgsfield/RL-Adventure 无奈，这个代码库里的代码实在
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原创
2024-09-01 06:19:29
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2024-07-24 16:44:06
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