那年圣诞节我收到朋友送给我的贺卡．．．

最新推荐文章于 2025-06-24 10:08:36 发布
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那年的圣诞节，一张朋友送的贺卡让作者感到十分开心。即使过了多年，每当回想起这张贺卡，那份喜悦之情依旧如初。这张贺卡不仅是一份礼物，更是一段美好的回忆。

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那年圣诞节我收到朋友送给我的贺卡，那时我的QQ昵称叫"XPY"......

好多年过去了,至今看到这张图片还是会让我开心,嘿嘿! 感谢那位朋友给我带来快乐! ^_^
 圣诞礼物 

一文读懂强化学习：原理、应用与算法
2501_90323865的博客
06-01 52
在如今这个数据海量且计算能力强大的时代，我们不断探索各种技术，试图从数据中挖掘出有用的模式，让生活变得更美好。如何恰当地处理数据，已经成为当务之急。工业自动化、医疗疾病检测、机器人技术、资源管理以及个性化推荐等领域，都已经深入我们的生活，彻底改变了我们以往看待和执行任务的老套方式。同样，强化学习作为机器学习的一个分支，通过推动自动化决策，在当今技术时代占据了一席之地。
一文读懂人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的关系（必看）
anquanniu的博客
02-14 1万+
近些年，人工智能的热度都维持在一定的高度。从Google AlphaGo到Chatbot聊天机器人、智能理专、精准医疗、机器翻译等，人工智能技术被应用于安防、医疗、家居、交通、智慧城市等各行各业，其前景是毋庸置疑的，未来绝对是一个万亿级市场。 人工智能是下一次工业革命的核心力量，它企图了解智能的实质，并以科技诠释人类的生活，目前最流行的深度学习技术占据着人工智能最新成果的核心领域，机器人开发、语音...
谈起AlphaGo,来看其中的强化学习知识点
Catherine_he_ye的博客
11-13 626
谈及AlphaGo中的强化学习知识
强化学习（Reinforcement Learning, RL）概览
最新发布
MzKyle的博客
06-24 1586
强化学习是机器学习的分支，通过智能体与环境交互最大化累积奖励。其核心要素包括智能体、环境、状态、动作、奖励、策略和价值函数。数学基础为马尔可夫决策过程（MDP），涉及状态转移、奖励函数和折扣因子。算法分为基于价值（如Q-learning、DQN）、基于策略（如PPO）和Actor-Critic（如DDPG）三类。关键问题包括探索与利用平衡、连续空间处理和多智能体协作。深度强化学习前沿技术包括Rainbow DQN、分层学习和元学习。
Alpha-GO打败⼈类的秘籍- 强化学习(Reinforcement Learning)
山石网科的博客
07-20 599
具体到《贪吃蛇》游戏，智能体就是我们控制的蛇，环境就是游戏界⾯，⾏为则是蛇的移动⽅向，奖励则是每吃掉⼀个果实得到的分数或者游戏失败的惩罚。在游戏开始时，蛇可能会随机选择⾏为，但随着不断地尝试和学习，蛇会逐渐发现哪些⾏为会带来正⾯奖励，哪些⾏为会导致游戏结束，然后调整⾃⼰的策略以获取更⾼的分数。强化学习的另⼀特⾊在于，它不仅着眼于眼前的短期收益，更重视未来的⻓期奖励。这就好像你在玩⼀个游戏，每到⼀个新的关卡，你都会尝试所有可能的⾏动，看看哪⼀个能得到最⾼的分数，然后在以后遇到这个关卡时，总是选择这个⾏动。
强化学习RL 05: Alpha Go、Alpha Zero
天狼啸月1990的博客
02-28 686
problem：会对未见过的操作懵逼，然后break down。
【Reinforcement Learning】AlphaGo 如何使用的强化学习？
lt_BeiMo的博客
08-31 2265
以 AlphaGo模型来讲解在实际应用中如何使用强化学习。此处笔记根据B站课程，王树森老师的强化学习记录而来。
【强化学习】一文读懂强化学习框架：原理、分类与应用
大雨的博客
01-07 488
强化学习框架作为人工智能领域的关键技术，为智能体在复杂环境中的决策提供了强大的支持。通过对强化学习框架的深入剖析，我们了解了其核心组成部分、主流算法以及在多个重要领域的广泛应用。从游戏领域中 AlphaGo 的惊艳表现，到机器人控制中实现复杂任务的精准执行；从自动驾驶中应对多变路况的智能决策，到自然语言处理中提升文本生成和对话交互的质量，强化学习正以其独特的魅力和潜力，深刻地改变着我们的生活和各个行业的发展格局。
阿尔法狗的秘密：人工智能中的强化学习
02-24
本文来自于csdn，本文中通过探讨状态空间的利用和探索，来进行人工智能中的强化学习。在有监督学习（supervisedlearning）中，训练数据中包含了数据样本的目标。不过现实中可没有上帝一样的监督者给出这些目标或答案！强化学习（reinforcementlearning）是人工智能（AI）的一个重要分支，它也是DeepMind的阿尔法狗（AplhaGo）得以实现的一块基石。在强化学习中，虽然没有现成的答案，但是代理（agent）仍然必须决定如何行动（action）来完成它自己的任务。在没有训练数据的情况下，代理从经验中学习。它通过反复的试错来收集训练样本（“这个动作很好，那个动作很糟糕”
强化学习------贝尔曼方程
niulinbiao的博客
11-23 1742
最近在学习强化学习的内容，为了更加方便理解强化学习中的各种算法与底层原理，学习了贝尔曼方程以及最优公式，特此记录强化学习的数学原理什么是贝尔曼方程？贝尔曼方程，又叫动态规划方程，是以Richard Bellman命名的，表示动态规划问题中相邻状态关系的方程。某些决策问题可以按照时间或空间分成多个阶段，每个阶段做出决策从而使整个过程取得效果最优的多阶段决策问题，可以用动态规划方法求解。
Alphago Zero的原理及实现：Mastering the game of Go without human knowledge
tostq的专栏
11-08 1115
本文介绍了Alphago Zero的原理及实现方法，它完全依赖自我对弈的强化学习，无需人类专家的动作监督。它通过采用MCTS策略，从大量的动作空间中搜索当前最优的动作序列，然后让模型根据这些最优动作序列进行训练。文章还介绍了Alphago Zero的训练过程，包括self-play阶段、训练网络阶段和网络评估阶段。此外，还介绍了特征组织形式，包括状态和动作的维度。
深度强化学习：AlphaGo背后的算法原理
AI天才研究院
04-11 2293
深度强化学习作为人工智能领域最前沿的技术之一,正在引领着新一轮的技术革新。未来它将在更多复杂环境中展现出超越人类的能力,推动人工智能向更高远的目标发展。样本效率低下：目前的深度强化学习算法通常需要大量的交互样本才能学习出有效的策略,这在现实世界中是一个重大障碍。缺乏可解释性：深度学习模型通常是"黑箱"的,很难解释其内部工作机理,这限制了它们在一些关键领域的应用。安全性和可靠性：智能体在探索未知环境时可能会产生不可预知的行为,这给安全性和可靠性带来了挑战。泛化能力有限。
中科院自动化所介绍深度强化学习进展：从AlphaGo到AlphaGo Zero
人工智能学家
01-31 1万+
来源：德先生概要：2016年初，AlphaGo战胜李世石成为人工智能的里程碑事件。其核心技术深度强化学习受到人们的广泛关注和研究，取得了丰硕的理论和应用成果。深度强化学习进展:  从AlphaGo到AlphaGo Zero唐振韬, 邵坤, 赵冬斌 , 朱圆恒中国科学院 自动化研究所 复杂系统管理与控制国家重点实验室, 北京 100190中国科学院大学, 北京 100190摘要: 2016年初，Al
浅谈AlphaGo背后所涉及的深度学习技术
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a1805180411的专栏
04-14 3万+
转载申明：最近在看AlphaGo的原理，刚好在推酷上发现了这篇博客，感觉写的非常好，好东西就要分享，所以转载过来（没有推酷账号，所以。。。。），原文网址：http://www.tuicool.com/articles/UZJbmiM。 以下是转载全文。 导读：关于Alfa Go的评论文章很多，但真正能够与开发团队交流的却不多，感谢Alfa Go开发团队DeepMind的朋友对我这篇文章内容
Alpha系列论文笔记（二） AlphaGo Zero
YoYoDelphine的博客
12-22 1777
1. 背景 通过系列一对Alpha的介绍，我们已经知道了AlphaGo的大致模型内容。在2017年，论文1又基于AlphaGo提出了一个新模型AlphaGo Zero。新模型和AlphaGo的主要区别就在于，完全没有应用人类对弈数据。在AlphaGo中，人类对弈数据主要在快速策略网络和监督学习策略网络。 在论文中提到，应用人类专家数据的缺点主要有两部分：1. 很难获取可靠的专家数据；2. 系统的表...
Reinforcement Learning（五）：AlphaGo实例
qq_38156104的博客
08-09 404
Go Game High-Level Ideas Training and Execution Policy Network State (of AlphaGo Zero) Policy Network AlphaGo Zero AlphaGo Initialize Policy Network by Behavior Cloning 需要注意的是： 具体步骤： 在behavior cloning之后，网络在下棋过程中会出现两种情况： Tr
深度丨AlphaGo Zero的启示：监督学习和无监督学习的利弊
人工智能爱好者俱乐部
10-25 3318
在刚刚发表在《自然》杂志上的一篇论文中，他们公布了最新版本的“AlphaGo Zero”。它在游戏中表现得更好，学得更快，需要更少的计算硬件便可以做得好。不过，最重要的是，与原版不同的是，AlphaGo Zero在没有向人类专家求助的情况下，成功地自学了这款游戏。 2016年，作为世界上最好的围棋选手之一，李世石在首尔的比赛中，以四比一的成绩输给了AlphaGo。无论是在围棋历史
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