深度强化学习（二）统计、概率与随机过程普及

最新推荐文章于 2025-08-13 12:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-13 12:00:00 发布 · 221 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度强化学习

本文概述了随机过程中的关键概念，包括随机实验、随机事件、条件概率、独立事件、随机变量的期望和方差、概率分布以及大数定律（如弱大数定律和伯努利大数定律）。重点讨论了随机过程的平稳分布特性。
最低0.47元/天 解锁文章
我持续更新的机器学习、概率模型与深度学习讲义及演示（2000 + 幻灯片）
08-10
机器学习、概率模型与深度学习作为人工智能领域的三大核心分支，在当今科技发展中扮演着至关重要的角色。随着数据量的指数级增长以及计算能力的飞速提升，这些技术正在逐步渗透到医疗、金融、交通、教育等多个行业，...
一种简单的使用pandas DataFrame划分训练集、测试集、验证集的方法
学者的博客
10-29 6331
例如划分训练集、测试集、验证集比例为 6：2：26： 2： 26：2：2, 代码如下： import pandas as pd """ 此脚本将数据集分为训练集和测试集和验证集 """ if __name__ == "__main__": data = pd.read_csv("corpus-model-filtered.csv", header=None) #加载数据 data:pd.DataFrame = data.sample(frac=1.0)
强化学习(Reinforcement Learning)
extremecold
03-12 3万+
背景当我们思考学习的本质时，我们首先想到的可能是我们通过与环境的互动来学习。无论是在学习开车还是在交谈，我们都清楚地意识到环境是如何回应我们的行为的，我们试图通过行为来影响后续发生的事情。从互动中学习几乎是所有智能系统的理论基础。Reinforcement learning 是机器学习里面的一个分支，善于控制一个能够在某个环境下 自主行动 的个体，通过和 环境 之间的互动，不断改进它的 行为。强化学
深度强化学习：原理、挑战与应用
沛哥儿的专栏
03-13 3473
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是将深度学习与强化学习相结合的一种机器学习方法。深度强化学习结合了深度学习的特征表示能力和强化学习的决策能力，使得智能体能够处理更加复杂和高维度的任务。在深度强化学习中，深度神经网络被用作函数逼近器，以逼近强化学习中的值函数或策略函数。一种典型的深度强化学习算法是深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）。
强化学习极简入门：通俗理解MDP、DP MC TD和Q学习、策略梯度、PPO
热门推荐
结构之法 算法之道
02-10 11万+
强化学习里面的概念、公式，相比ML/DL特别多，初学者刚学RL时，很容易被接连不断的概念、公式给绕晕，而且经常忘记概念与公式符号表达的一一对应(包括我自己在1.10日之前对好多满是概念/公式的RL书完全看不下去，如今都看得懂了，故如果读文本之前，你正在被RL各种公式困扰，相信看完这篇RL极简入门后就完全不一样了)。
深度强化学习在机器人自主学习中的突破
AI天才研究院
10-28 1279
文章标题 深度强化学习在机器人自主学习中的突破 关键词： 深度强化学习、机器人、自主学习、路径规划、操作控制、AI应用 摘要： 本文将深入探讨深度强化学习在机器人自主学习领域中的突破性进展。首先，我
人工智能，深度学习，机器学习和统计
《人工智能原理与实践》作者
11-17 1880
说到人工智能，每一个人都不会陌生。广义的人工智能其实涵盖了数学，物理，计算机技术，机械，自动化等多方面理论和技术，是人类科技的综合应用和集大成者。 我们今天讨论侠义的人工智能，更多的是计算机算法应用层面的。在这一方面，相信很多人对许多类似的名字或多或少有比较混淆的地方。 那就是，人工智能，深度学习，机器学习，和统计之间有什么区别和联系？ 总的来讲，他们之间的关系是应该这样的，至少...
AI人工智能深度学习算法：深度学习代理的深度强化学习策略
AI天才研究院
07-08 1145
AI人工智能深度学习算法：深度学习代理的深度强化学习策略 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：深度强化学习，深度学习代理，策略优化，Q-learning，Deep Q-Networks (DQN)，智能体交互
深度强化学习架构中的优先级经验回放技术：TD误差采样与偏差修正
zuiyuelong的博客
08-13 1744
在人工智能技术快速发展的2025年，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）已成为实现通用人工智能的重要技术路径之一。这一算法范式通过深度神经网络与强化学习的有机结合，使智能体能够在复杂环境中通过试错学习最优策略。然而，传统DRL方法面临着一个关键挑战：如何高效利用历史经验数据来提升学习效率。
强化学习基础理论与框架：奖励函数设计原则与技术
zuiyuelong的博客
08-09 1139
在人工智能领域，强化学习作为一种重要的机器学习范式，近年来取得了突破性进展。2025年的今天，随着计算能力的提升和算法的优化，强化学习已经广泛应用于游戏AI、机器人控制、金融交易等多个领域。理解强化学习的基础理论框架，是掌握这一技术的关键第一步。在马尔可夫决策过程(MDP)框架下，奖励函数RS×A×S→RRS×A×S→R被定义为从状态-动作-新状态三元组到实数的映射。
23、深度学习与强化学习：模型实现与应用
bash7scripter的博客
07-14 48
本文详细介绍了深度学习与强化学习中多种模型的实现方法，包括Scikit-learn的MLP、受限玻尔兹曼机（RBM）、Keras构建的多层感知器（MLP）以及自编码器。通过对这些模型的学习和实践，读者可以掌握深度学习的基本原理和方法，并在不同数据集上进行高效建模。文章还对模型性能进行了对比分析，并提出了优化建议，为读者在深度学习领域的学习和实践提供了有益参考。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-24
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性；随后结合多种机器学习分类器（如SVM、BP神经网络、随机森林等）对提取的特征进行训练与分类，构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程，验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础知识，从事电力系统、电气工程及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类；②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持；③作为Matlab仿真实践案例，帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议：建议结合Matlab代码同步运行与调试，深入理解DWT分解过程及特征提取方法，同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能，进一步拓展至实际数据的应用验证。
Lua字符串替换函数[源码]
11-24
本文介绍了在Lua编程语言中使用string.gsub函数进行字符串替换的方法。string.gsub函数接受三个参数：第一个参数是需要进行替换操作的原始字符串，第二个参数是被替换的子字符串，第三个参数是用于替换的新字符串。通过示例代码展示了如何使用该函数将字符串中的换行符替换为逗号，从而实现对字符串的修改。这对于处理文本数据或格式化输出非常有用。
html5游戏源码一笔画
最新发布
11-24
html5游戏源码一笔画
Win10连接自定义SMB端口[代码]
11-24
本文详细介绍了在Windows 10系统中如何连接使用自定义端口的SMB服务器并进行文件上传的方法。由于SMB协议默认使用的445端口存在安全隐患，许多服务器会禁用该端口并改用自定义端口。文章通过端口转发技术，将本地445端口映射到远程SMB服务器的自定义端口，从而实现安全连接。具体步骤包括：配置端口转发规则、映射网络驱动器、输入凭据连接服务器等操作。最后还提供了传输完成后删除转发规则的注意事项。该方法适用于需要访问带用户名和密码验证的自定义端口SMB服务器的场景。
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开，采用Matlab代码实现相关算法，属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制（DMPC）在多无人机系统中的一致性控制问题，通过构建固定翼无人机的动力学模型，结合分布式协同控制策略，实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程，并提供了完整的Matlab代码支持，便于读者复现实验结果。; 适合人群：具备自动控制、无人机系统或优化算法基础，从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师；熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳； 使用场景及目标：①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证；②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发；③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法，提升对多智能体协同控制的理解与实践能力； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑，同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术，以深化对无人机集群控制的整体认知。
AutoDL迁移虚拟环境[代码]
11-24
本文详细介绍了如何将AutoDL中的miniconda3虚拟环境从系统盘迁移到数据盘的全过程。首先需要停止所有相关进程，然后移动miniconda3目录到新位置，并修改环境变量配置文件.bashrc和/etc/profile中的路径指向。接着通过source命令使环境变量生效，并检查conda路径是否正确。若遇到问题，需检查系统级配置文件和conda脚本中的路径，并进行相应修改。最后重新初始化conda，确保环境迁移成功。整个过程涵盖了从停止服务、移动目录、修改配置到验证结果的完整步骤，适合需要扩展虚拟环境空间的用户参考。
前端分析-202307110078910
11-24
前端分析-202307110078910
adb 调试工具，专业调试安卓app
11-24
adb 调试工具，专业调试安卓app
基于Webots的二轮避障小车与强化学习控制实现
综上所述，该项目全面覆盖了从Webots环境搭建、机器人建模、传感器集成、控制逻辑设计到深度强化学习算法实现的技术链条，兼具实用性与学术价值。压缩包中的源码文件（如iCIhSFPdXCuMySymzMYF-master-badc3ae4feee7...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值