目录摘要文献阅读1、题目和摘要2、数据的选取和处理3、搭建预测网络4、引入GRU重构预测模型RNN结构原理1、RNN和标准神经网络的对比2、前向传播和反向传播3、RNN的缺点4、简单的代码示例总结摘要本周在论文阅读方面，阅读了一篇基于GRU改进RNN神经网络的飞机燃油流量预测的论文，了解了RNN的缺点以及其改进方法。在深度学习上，对RNN的数学原理进行了学习，了解它与普通神经网络的特点，并尝试复现
对于一个对代码整洁规范的一枚程序媛，是万万不能允许冗余代码的存在，即便是组件，我们总是在寻求更好的方法来让组件开发的更完美，且复用度更高。如下，是我最近开发的两个功能，功能相似，由于开发时间紧张，一开始分为两个组件开发，功能测试完成后开始考虑其优化，并且已经成功优化成一个组件。解决办法简单来说就是：利用传参为函数的方式，进行回调函数的调用；组件内的内容改变，通过一个组件内的全局变量，父组件在传递参
CPU内部，多个核心之间有一条环形总线，当有某一个核心需要锁住cache的时候，这个总线会通知所有的核心，所以只要有某个核心使用了cmpxchg，那么其它的核肯定都会停下来，不会出现并发的情况。 重要的是这个缓存一致性协议是如何工作的，查阅了资料发现确实在缓存一致性协议这里一笔带过了（“缓存一致性协议使得不存在两个cpu同时写内存”）大致意思为多cpu的架构下每个cpu都有一组cache
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
# 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
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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# 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
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2023-07-23 07:58:46
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# 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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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
简介LSTM(Long short-term memory,长短期记忆)是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题。以下先从RNN介绍。 简说RNNRNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一种处理序列数据的神经网络。下图是它的结构： 从上图可以看出，RNN循环获取输入序列，并保存上一次输入的计算结果，与当前输入进行计算后，
本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏。1.简述通常，在自然语言生成任务（机器翻译
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2024-04-24 15:57:12
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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
一、前言MMO游戏无论是回合制、策略类、即时战斗等等类型都需要有相应的技能系统，所以技能系统有一定的通用性和可复用性，但每种类型的游戏也会有自己的特点，不过万变不离其宗，本文结合自己参与开发并在公网运营两年以上的两款游戏，分别为一款SLG策略游戏和一款即时战斗类游戏，阐述下技能系统的实现方法，方法并不是最优的，但已经实现并经过外网运营几年时间的检验，相信会有一定的参考性。重点讲述即时战斗类的技能实
使用并行计算训练倒立摆系统行动者的并行训练创建Cart-Pole MATLAB环境接口创建AC智能体并行训练选项训练智能体AC智能体仿真参考文献 此示例显示了如何通过使用异步并行训练来训练actor-critic（AC）智能体以平衡在MATLAB®中建模的小车系统。 有关显示如何在不使用并行训练的情况下训练智能体的示例，请参阅训练AC智能体以平衡倒立摆系统。matlab版本2020b。行动者的并
# 实现 PPO 强化学习算法与 PyTorch 代码指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何用 PyTorch 实现“PPO（Proximal Policy Optimization）”强化学习算法。作为一名刚入行的开发者，理解每一步的必要性和实现过程至关重要。以下是我们将遵循的流程：
| 步骤 | 描述
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2024-09-01 06:19:29
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企业微电网能耗管理平台在配电房智能母线监测中的应用一、Acrel-EMS企业微电网能耗管理平台系统结构AcrelEMS企业微电网能效管理平台，采用B/S架构，集成Acrel-1000变电站综合自动化系统与Acrel-2000Z电力监控系统，企业微电网能效管理平台实现了从35kV配电到0.4kV用电侧的整体监控，提供变电站综自系统，电力监控，电能质量监测，电气安全保护，电能统计。对企业的用电管理起到
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2024-07-24 16:44:06
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笔者在翻阅了一天网上关于模型预测控制的讲解资料后，觉得绝大部分的讲解都没有讲解的很清楚，没有很清晰的展现模型预测这样设计的原理和目的到底是什么。于是决定自己理一理思路。目录一、引言二、MPC是什么？预测模型：滚动优化：反馈矫正：约束：控制时域：预测时域：模型预测控制：三、MPC数学公式推导公式推导部分四
