各自摘抄整合，大多来自互联网，链接已全部放出来1.MIPS-Based XBurst® cores (up to 1.0GHz) 基于MIPS的XBurst®核(最高可达1.0GHz)MIPS架构 XBurst是北京君正针对移动多媒体便携产品推出的一种创新的32位嵌入式CPU技术，它重新定义了32位嵌入式微处理器核心的性能、多媒体能力、功耗和尺寸标准。XBurst各种性能指标远远领先于现有工业界
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2023-06-25 09:42:18
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本文介绍 OpenAI gym 环境套件的安装、基础使用方法及核心API，附代码示例
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2022-11-22 10:45:10
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通过构造经典的悬崖漫步(Cliff Walking)环境，来说明 gym 中环境的自定义和使用方法
原创
2022-11-22 10:23:31
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本文介绍如何在 gym 套件中训练向量化的环境，并通过异步向量化多进程并行运算提高训练效率
原创
2022-11-22 10:56:13
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本篇主要从代码角度介绍了RL的一些基本组件，以及Gym的基类，后面会提供实际代码，从实战中才能掌握Gym框架。
文章目录Torch 入门教程Torch 的基础知识torch和PyTorch什么区别？TensorAutogradOptimizer举例一模型定义模型训练模型保存和加载模型评估举例二数据载入模型定义和训练模型测试总结 Torch 入门教程这是一篇针对 Torch 框架的入门教程，主要介绍 Torch 的基础知识、数据载入、模型定义和训练，以及模型测试。Torch 的基础知识Torch 是一个基于
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2023-08-10 11:00:12
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在当今的技术环境下，使用人工智能工具如 PyTorch 变得越来越普遍。然而，对于 ARM 架构的支持，依旧是一个需要解决的问题。本篇博文将深入探讨“torch arm 架构”相关的挑战与解决方案。
四象限图可以帮助我们理解应用 PyTorch 在 ARM 架构上的优缺点，如图所示：
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quadrantChart
title 四象限图：torch arm架构的挑战与
昨天听了曾两度夺得NeurIPS强化学习赛事冠军的飞桨强化学习PARL团队核心成员科老师的课程,不得不 摸索中去前进和环境交互、探索举个例子，一个
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2023-03-17 18:59:26
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( 一） Grep函数grep有2种表达方式：
grep BLOCK LIST grep EXPR, LISTBLOCK表示一个code块，通常用{}表示；EXPR表示一个表达式，通常是正则表达式。原文说EXPR可是任何东西，包括一个或多个变量，操作符，文字，函数，或子函数调用。
LIST是要匹配的列表。
grep对列表里的每个元素进行
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2024-05-06 09:41:12
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# 理解 PyTorch 模型架构及其输出
在深度学习领域，了解模型架构对于构建和优化模型至关重要。PyTorch 是一个灵活且强大的深度学习框架，它允许用户轻松地定义和输出模型结构。本文将探讨如何在 PyTorch 中构建一个简单的神经网络模型，并输出其架构，同时展示序列图与甘特图，帮助读者更好地理解模型的构建过程。
## 创建模型
首先，我们需要定义一个神经网络模型。这里我们以一个简单的
❀DQN算法原理DQN，Deep Q Network本质上还是Q learning算法，它的算法精髓还是让尽可能接近，或者说是让当前状态下预测的Q值跟基于过去经验的Q值尽可能接近。在后面的介绍中也被称为TD Target再来回顾下DQN算法和核心思想相比于Q Table形式，DQN算法用神经网络学习Q值。我们可以理解为神经网络是一种估计方法，神经网络本身不是DQN的精髓，神经网络可以设计成MLP也
在现代计算机视觉和深度学习领域，利用 Arm 架构的设备（如智能手机与嵌入式设备）加速图像处理愈发重要。在这个背景下，如何有效使用 PyTorch 框架处理图像向量成为许多开发者关注的重点。本文旨在深入探讨“Arm 架构 Torch 图片向量”的相关技术，力求给大家提供一个全面有效的解决方案。
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flowchart TD
A[背景] --> B[技术原理]
B
1.Robot gains Social Intelligence through Multimodal Deep Reinforcement Learning 这篇文章使用DQN去训练一个机器人，使其能够模仿人类的交际。作者认为可以通过多模态学习来提高性能，作者用了灰度图和深度图分别训练两个神经网
原创
2022-07-15 16:51:27
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1.Delayed, sparse reward(feedback), Long-term planning Hierarchical Deep Reinforcement Learning, Sub-goal, SAMDP, optoins, Thompson sampling, Boltzman
原创
2022-07-15 21:16:24
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1. http://rll.berkeley.edu/adversarial/ Adversarial Attacks on Neural Network Policies 就是对test时候的policy进行构造对抗样本，方法还是用的分类对抗样本的方法，对于DQN，把Q value做个softma
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2022-07-16 00:19:44
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文章目录1. 强化学习的应用场景1.1. 四个成熟场景1.2. 几个强化学习仿真环境1.2.1. Gridworld1.2.2. Neural MMOs1.2.3. Lab2. 强化学习的基础知识和常用术语2.1. 常用术语表2.2. 强化学习的目的2.3. 两个基本模型2.3.1. 多臂赌博机2.3.2. 马尔科夫决策过程3. 经典强化学习算法和深度强化学习3.1. 经典强化学习算法3.2.
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2024-03-14 10:10:04
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1.Gym是什么我们为什么要用gym呢？因为gym中封装了很多强化学习的环境，我们在入门或者研究DRL时可以轻视调用gym中写好的环境，帮助我们快速完成任务。 OpenAI Gym 是一个环境仿真库，里面包含了很多现有的环境。针对不同的场景，我们可以选择不同的环境，主要有两类环境一类是离散的，一类是连续的。2.Gym怎么安装安装的话很容易，在终端中输入以下命令即可pip install gym在使
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2023-11-21 21:03:00
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# Python强化学习与RLBrain库
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是一种机器学习范式，用于训练智能体通过与环境的交互学习如何做出最优决策。Python作为一种灵活且易学的编程语言，广泛应用于各种领域，包括强化学习。RLBrain是一个Python库，专门用于实现强化学习算法，提供了丰富的工具和接口，使开发者可以轻松构建和调试强化学习模型。
## RL
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2024-05-17 04:17:00
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1.Le, Tuan Anh, et al. "Auto-encoding sequential monte carlo." arXiv preprint arXiv:1705.10306 (2017).
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2022-07-16 00:19:30
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2022-07-16 00:20:06
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