【RL从入门到放弃】【二十】

最新推荐文章于 2023-12-07 20:22:37 发布
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本文深入探讨了置信域策略优化(TRPO)方法，这是TrustRegionPolicyOptimization的简称，旨在简化并解决复杂的策略优化问题。

1、置信域策略优化

本章我们介绍TRPO。TRPO是英⽂单词Trust Region Policy Optimization的简称，

最终TRPO问题简化为：

 

【RL从入门到放弃】【一】
勿于浮沙筑高台
03-22 1454
1、RL和ML和DL之间的关系 2、马尔卡夫 马尔卡夫性： 系统的下一个状态St+1仅与当前状态St相关 定义：状态st 是马尔科夫的，当且仅当P[st+1 |st ]=P[st+1 |s1 ，…，st]。定义中可以看到，当前状态st 其实是蕴含了所有相关的历史信息s1 ，…，st ，一旦当前状态已知，历史信息将会被抛弃。【这样定义马尔卡夫性有什么意义呢？】 马尔科夫性描述的是每个状...
【RL从入门到放弃】【二十五】
勿于浮沙筑高台
05-08 426
一直在纠结强化学习的env环节，今天来看看google团队提供的horizen： 今日，Facebook 开源了适合大规模产品和服务的强化学习平台 Horizon，这是第一个使用强化学习在大规模生产环境中优化系统的开源端到端平台。Horizon 包含的工作流程和算法建立在开放的框架上（PyTorch 1.0、Caffe2、Spark），任何使用 RL 的人都可以访问 Horizon。去年，Fac...
【RL从入门到放弃】【二十三】
勿于浮沙筑高台
05-05 270
项目上做不走了，感觉遇到了难以跨越的大山，所以真正的AI落地才是难点啊！ 1、定义layer 活学活用，举一反三 import tensorflow as tf import numpy as np x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) #x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32...
【RL从入门到放弃】【二十四】
勿于浮沙筑高台
05-06 529
1、dropout解决过拟合 dropout就是踢掉里面的一些神经连接 pool可以视为保留一些参数 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from __future__ import print_function import tenso...
【RL从入门到放弃】【二十二】
勿于浮沙筑高台
04-30 207
现在来看看tensorflow，毕竟要在tensorflow和pytorch之间该改改 1、demo 1、variable 2、graph 3、op 4、session # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf; import numpy as np; x_data = np.float32(np.random.rand(...
【RL从入门到放弃】【十】
勿于浮沙筑高台
04-08 354
1、逆强化学习概述 2、基于最大边际的逆强化学习 学徒学习方法 最大边际规划方法MMP 基于结构化分类的方法 3、基于概率模型的形式化 基于最大信息熵的逆强化学习 基于相对熵的逆强化学习 深度逆向强化学习 ...
【RL从入门到放弃】【十五】
勿于浮沙筑高台
04-19 373
1、基于策略搜索的RL 之前介绍的都是基于值函数的RL，通过神经网络来毕竟值函数，然后通过greedy策略或者贪婪策略去选择action，基于值函数的RL存在一个缺陷，那就是动作空间必须是有限的且是离散的，当动作空间是连续的或者无穷大时便无法处理。此时基于策略搜索的RL就开始起到作用了 实际上觉得上面这个分类有点怪怪的 在不同的情形下，累积回报的期望是否最大的衡量方式是不同的 ...
【RL从入门到放弃】【十九】
勿于浮沙筑高台
04-22 179
1、组合策略梯度和值函数的方法
【RL从入门到放弃】【十四】
勿于浮沙筑高台
04-09 917
alphazero下五子棋，code赏析 1、play 之前直接开始就开始train，结果导致学习mcts的时候，觉得甚是复杂，所以这里先讲如何去玩 play class Play(object): def __init__(self): net = Net() if USECUDA:#这个为false net = net....
Opencv从入门到放弃—2.图像处理（OpenCV = open(开源)+ c(ctrl c)+ v(ctrl v)）
12-20
在本文中，我们将深入探讨OpenCV库在图像处理领域的应用，包括从基本的图像转换到复杂的图像处理技术。OpenCV，这个名字来源于“Open Source Computer Vision Library”，它是一个强大的开源计算机视觉库，支持多种...
【AIGC】prompt工程从入门到精通
Code_LT的博客
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使用提示词(prompt)来指导 AI 执行任务的过程称为提示（prompting）。提示词(prompt)是与大模型进行交互的输入，可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。
【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）
11-25
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好大夫在线-问诊数据-医生ID：1010632293
最新发布
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医生ID：1010632293的 2023-10-30 至 2025-11-21 的问诊列表数据
基于Python与OpenCV的实时人眼检测与眨眼状态识别系统实现
11-25
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域，并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库，配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持，为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段，除基础Python运行环境外，还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG（方向梯度直方图）特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节： - 面部区域检测：采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位，为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位：基于已识别的人脸区域，运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析：通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态，为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别：通过连续帧序列分析眼睑开合度变化，建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测：设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准，准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构：构建视频流处理管线，通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议，涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理，更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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瑞萨MCU开发教程：从入门到精通详解
标题《瑞萨MCU开发入门到精通》所指向的知识点，是围绕瑞萨微控制器（MCU）的开发流程和技巧。瑞萨电子是全球知名的半导体解决方案供应商，其MCU产品广泛应用于汽车、工业自动化、消费电子和物联网等领域。本教程的...
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