RL－学习

最新推荐文章于 2025-10-11 18:25:29 发布
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#Flex #AIR #Adobe #Java #Web

BlazeDS是一款基于Java的服务器端技术，它使开发者能够轻松连接到后端分布式数据并实现实时数据推送至Adobe Flex及Adobe AIR应用程序中，从而创建更响应迅速的富互联网应用（RIA）。

BlazeDS is the server-based Java remoting and web messaging technology that enables developers to easily connect to back-end distributed data and push data in real-time to Adobe® Flex™ and Adobe AIR™ applications for more responsive rich Internet application (RIA) experiences.

 

iteye_17093
关注
为什么说RL 是强化学习的技巧？
gongdiwudu的专栏
07-27 6252
深度学习（DL）很难训练，强化学习（RL）要更难。在早期开发中，遵循与 DL 相同的策略：保持简单！消除任何妨碍您的花里胡哨的东西，并将不确定性降至最低。
1 强化学习（Reinforcement Learning, RL）初步介绍
热门推荐
coffee_cream的博客
02-25 8万+
强化学习概念介绍
深度学习学习经验——强化学习（rl）
Linductor的博客
08-25 1348
我们将使用一个简单的神经网络作为我们的智能体，它将输入贪吃蛇游戏的状态，输出每个可能的动作的“价值”（即采取该行动的预期回报）。在强化学习中，我们通常使用Q-learning算法来训练这个网络。self.fc1 = nn.Linear(grid_size * grid_size, 128) # 第一层全连接层，输入大小为网格大小平方self.fc2 = nn.Linear(128, 64) # 第二层全连接层。
初识RL（Reinforcement Learning，强化学习）
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保持热爱。
10-11 637
RL 训练是一种“从交互中学习”的范式，其核心是通过智能体与环境的持续试错，优化策略以最大化累积奖励。它不依赖标注数据（区别于监督学习），也不追求数据的聚类或降维（区别于无监督学习），而是聚焦于“序列决策”问题。尽管存在样本效率低、奖励设计难等挑战，但随着深度学习（如深度 RL）、大模型（如 RLHF，基于人类反馈的强化学习）的融合，RL 在复杂场景中的应用能力持续提升，成为实现“通用人工智能（AGI）”的重要技术路径之一。
强化学习（RL)——Reinforcement learning
雨落i的博客
09-24 1万+
强化学习（Reinforcement Learning, RL）**是机器学习中的一个领域**，又称再励学习、评价学习或增强学习。强化学习也是一类机器学习算法, 而强化学习是介于监督学习和非监督学习的另外一种学习方式。 强化学习+深度学习就等同于人工智能！
RL学习笔记
nothingtosa的博客
07-17 476
RL model-free model-based Q-learning Q-learning Sarsa Sarsa Policy Gradients Policy Gradients **model-based 多建了一个学习到的虚拟环境，通过想象判断不同动作的结果。**eg.AlphaGo policy-based value-based 输出下一步采取各种行动的概率（每种动作都有可能被选中） 根据最高价值选择动作 用概率分布在连续的动作中选择特定的动
V5-1008_RL-TCPnet实验_TCP服务器（裸机）.rar_RL-tcpnet_STM32F407网络_V5 STM3
09-21
在本文中，我们将深入探讨如何在STM32F407平台上使用RL-TCPnet库进行TCP网络编程，实现TCP通信。RL-TCPnet是一个轻量级、高效的TCP/IP协议栈，特别适合嵌入式系统，...结合提供的资源，你可以逐步学习并实践这一技术。
RL-Glue-开源
04-27
RL-Glue是一个开源项目，专门用于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的研究和开发。这个项目提供了一个跨平台的、标准化的环境，让研究人员能够方便地比较和评估不同的强化学习算法，促进了社区间的合作与知识...
基于PyTorch的stable_baselines3 RL-Stock设计源码
10-08
本项目“基于PyTorch的stable_baselines3 RL-Stock设计源码”便是在这一背景下产生的，旨在通过深度强化学习技术探索股票市场自动交易策略的可能性。 PyTorch是一个开源的机器学习库，它在科学计算领域特别受欢迎，...
MindSpeed-RL-机器学习资源
04-07
MindSpeed-RL-机器学习资源是一个涵盖多方面内容的集合，旨在为机器学习领域提供广泛的学习材料和实践工具。根据提供的文件名称列表，可以推测这个资源库主要包括以下几个方面的内容： 首先，.gitignore 文件通常...
rl-gym-maze:OpenAI体育馆中用于强化学习解决方案的迷宫环境
03-25
**RL Gym Maze: 开放AI体育馆中的强化学习迷宫环境** 在强化学习（RL）领域，模拟环境是训练智能体的重要工具。`rl-gym-maze` 是一个专门为OpenAI Gym设计的扩展库，它提供了一系列迷宫环境，用于测试和训练强化...
RL学习计划
jasmine_wxy的博客
09-05 182
1、第一周
强化学习(RL)
机器学习知识点整理
05-10 3890
强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。——wiki强化学习在许多学科都有应用，除了AI外，还包括自动化的控制理论，数学中的运筹学和认知科学。在机器学习中，通常可以分为有监督学习（分类，回归），无监督学习（聚类，降维）和强化学...
强化学习（RL）
满腹的小不甘
11-12 583
强化学习-Reinforcement learning 参考： 1. 强化学习：基本概念 + 应用场景 + 主流算法 什么是强化学习？ 强化学习并不是某一种特定的算法，而是一类算法的统称。如果用来做对比的话，他跟监督学习，无监督学习 是类似的，是一种统称的学习方式。 强化学习算法的思路非常简单，以游戏为例，如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分，那么就进一步「强化」这种策略，以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生...
强化学习（Reinforcement Learning, RL）
hellochenlian的专栏
09-28 456
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，它通过与环境的交互来学习决策策略，以最大化长期累积奖励。在强化学习中，智能体（agent）通过执行一系列动作来影响环境，从而获得反馈信号，即奖励（reward）。这种学习机制模仿了生物体在自然界中的学习过程，因此具有很强的现实意义和应用前景。
RL学习日志：（Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control）Day2
blue_STOME的博客
04-25 989
Four Elements of RL ProblemsprefaceEnvironment ModelState-Action SamplePolicyTabular PolicyParameterized PolicyReward SignalLong-term ReturnValue FunctionSelf-consistency Condition preface 强化学习(RL)是人工智能和自动控制的一个交叉学科分支。它通常指一组可以为动态环境生成最优决策的策略搜索算法。就像训练宠物时用刺激和
RL学习笔记-1-概括与基础
阿凡齐的博客
10-20 544
主要是强化学习相关概念，正在整理中。。
强化学习（Reinforcement Learning, RL）概览
MzKyle的博客
06-24 1987
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。
RL真的很简单 手把手带你入门强化学习
白水的博客
04-09 1万+
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. 强化学习的目的2.2. 强化学习的过程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2.4. 常用术语表3. 经典强化学习算法和深度强化学习4. 强化学习的学习资料 1. 强化学习的应用场景 1.1. 四个成熟场景 在入门强化学习之前，我们先来具体的看看，目前强化学
RL-ARM中文用户手册：详尽的开发资料
它能够帮助非英文母语的工程师更容易地理解工具的使用方法和相关概念，提高学习和开发的效率。 总结而言，RL-ARM用户手册是嵌入式系统开发人员不可或缺的参考资料，其内容涵盖了ARM处理器的开发工具、编程指导、API...
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