原文blog：https://bair.berkeley.edu/blog/2018/10/09/sfv/
上一篇介绍List的时候说了List可以包含重复的数据，如果要保持数据不重复，那就要用到Set了。 注意：Set初始化的时候是用"{}"包含，List初始化是用"[]"包含。...provinces = {'浙江','江苏','上海','上海'} image.png 初始化provinces 的时候，有两个“上海”，显示的时候，只有一个“上海”，说明Set会自动去重，还有一个点，...细心的朋友可能已经发现了，provinces 里元素的顺序改变了，不是初始化时候的顺序，说明Set是无序的。...还以可以进行集合之间的运算： image.png a - b 表示元素在a中，但是不在b中的集合 image.png a | b 表示元素在a中或者在b中的集合 image.png a & b 表示元素在...a中并且在b中的集合 image.png a ^ b 表示元素只在a中或者只在b中的集合 Set就先介绍到这里，总结一下，Set不能包含重复的元素，并且是无序的，还有可以对集合进行"-","|","&"
强化学习是学到一个策略解决智能体与环境间互动问题的重要学习范式。不过以往的强化学习过程都常常很低效，在复杂环境中往往难以收敛。...OpenAI 的研究人员们这次就开发了一个层次化的强化学习算法，它可以学习到高阶的行动，用来解决一系列不同的任务，同时也可以快速学会解决总共需要上千个步骤的任务。...然而，当前的强化学习算法的运行方式都是在低层次的行动中做暴力搜索，解决新问题的时候需要大量的尝试。对于那些需要依次执行很多个步骤的任务来说，这种搜索方法的效率就会变得非常低。...OpenAI 的研究人员们提出了一种基于层次化强化学习的解决方案。这种方法中，智能体用几个高层次动作组成的序列表征复杂的行为。...采用的层次强化学习方法把大约需要 3000 个时间步长的迷宫问题简化成了一个 10 步的子策略选择问题。
因而，最后能出现这么细微的局面，说明棋局还是在AlphaGo的掌控之中的，毕竟它要确保的是结果的胜利。至于胜子1目还是10目，对于电脑来说，这里的判断其实是一样的，都是100%胜利这个结果。...强化学习功不可没 从新版AlphaGo的表现来看，它更多是在自我学习的成长上，也就是通过强化学习（Reinforcement Learning）和自我对局演化成不同的版本。...这样，每一个AlphaGo程序都会有它自己的风格，你可以有意识地诱导它往不同风格去发展。 如果没有不同的风格，强化学习的效果就不会太好。...总的来说，这次的AlphaGo，跟去年相比是很不相同的，棋风也大不一样，下法的创新程度也要高很多。这要归功于它在自我对局中的成长，同时也证明DeepMind在强化学习上的研究和成果是非常有价值的。...每日荐文 点击下方图片阅读精彩内容 ▼ 手机也能直接玩机器学习了？大神手把手教你 只要五步，教你撸一个缩减版国际象棋AI ➤版权申明：如需转载请后台留言征得同意。 ----
AI科技评论按：强化学习是学到一个策略解决智能体与环境间互动问题的重要学习范式。不过以往的强化学习过程都常常很低效，在复杂环境中往往难以收敛。...OpenAI的研究人员们这次就开发了一个层次化的强化学习算法，它可以学习到高阶的行动，用来解决一系列不同的任务，同时也可以快速学会解决总共需要上千个步骤的任务。...然而，当前的强化学习算法的运行方式都是在低层次的行动中做暴力搜索，解决新问题的时候需要大量的尝试。对于那些需要依次执行很多个步骤的任务来说，这种搜索方法的效率就会变得非常低。...OpenAI的研究人员们提出了一种基于层次化强化学习的解决方案。这种方法中，智能体用几个高层次动作组成的序列表征复杂的行为。...采用的层次强化学习方法把大约需要3000个时间步长的迷宫问题简化成了一个10步的子策略选择问题。
此外，作者还提出了一个结合监督学习和强化学习算法的框架，以更好地考虑分子的这两种状态表示，它可以融合来自两者的信息，并提取更全面的特征，从而使策略网络能够做出更复杂的决策。...一、研究背景 生成具有目标化学性质的分子是化学药物发现和材料设计领域的一个主要兴趣领域。近年来，深度学习技术被用来降低搜索复杂度，将生成过程描述为一个顺序决策问题。...然后强化学习算法可以应用于基于图嵌入增量生成新图（即新分子）的决策。 一个好的分子状态表示方法非常重要。...因此，有必要制定方法，以热启动强化学习。 2.2 分子生成器的监督学习 在执行强化学习之前，SMILES编码器E和动作生成器D（如图1所示）将以有监督的方式进行训练。...二氧化碳顺序生成过程的一个例子 2.3 注意力机制 动作注意：此设置的目标是计算w，它可以为z中与专家操作a具有更高相关性的特征分配更大的权重。
研究人员通过分析并标记超过 108 小时的爱情动作视频，利用聚类分析发现了 16 种”典型“或”常见“的 blowjob（以下简称 bj）动作片段，以此设计和评估一个通过使用深度学习来生成完整全过程 bj...图 1 基于三种不同模式而创造出的复杂模式示例 我们能够清楚地看到运动具有周期性以及随着时间的变化动作的状态情况，其中包括停顿和中断。...图 5 一个由马尔可夫链模型生成的完整 ‘不可描述动作’ 过程 马尔可夫链的问题很明显，就是假设下一状态的概率仅取决于当前的状态。而事实上，下一状态的概率会取决于先前的许多状态。...模型性能的好坏很大程度上取决于训练数据与测试数据的切分情况，为了解决这一随机误差带来的影响，我们重复了 10 次试验，每次都使用不同的随机种子来分割数据。...定性地说，DNN 模型具有更好的鲁棒性，因为它被锁定在单一状态下的可能性要小很多。对于预测来讲，首先要考虑的是预测的准确性。图 7 表示DNN 在不同任务上的预测准确率。 ?
知文AI学术助手知文AI学术助手在科研和学习上真的是一个超级好用的工具，几乎涵盖了各种专业领域。你只要选定自己的学科方向和研究主题，系统就能立马给出详细的大纲建议，还能帮你优化文章整体结构。...操作也很简单：先选好你的专业方向，再确定研究主题，然后匹配相关标签信息，设置好学习阶段和目标字数，点一下“规划大纲”，几秒钟内就会生成一个包含6到8个章节的大纲建议。...用户生成的记录也会在24小时内自动删除，这一点真的挺贴心的。宙语Cosmos AI写作工具宙语Cosmos AI专为中文写作设计，是一款超智能的AI工具，能生成高质量的中文内容。...对于上班族来说，它的写作助手还能大大提升报告、公文以及营销文案的质量，真的是个不可或缺的办公神器！安装灵办AI也特别简单。...自动化功能减少了重复劳动，大幅提升工作效率，尤其对那些不熟悉Excel的人非常友好。酷表ChatExcel已经广泛应用于各种办公场景，包括数据处理和报告生成。
谷歌使用一种名叫SPIRAL的对抗性学习方法，先用一个强化学习代理（Agent）随机画画，再将成果输入另一个神经网络鉴别器（Discriminator）。...这样经过持续训练，强化学习得到的图像就会越来越接近真实照片。 该方法与生成对抗网络（GANs）的区别是，GANs中的生成器通常是直接输出像素值的神经网络。...但是强化学习代理通过编写图形程序与绘图环境交互来生成图像，也就是说，可以将生成的图像中绘画的笔触通过一个机械臂画笔实现出来。...重要的是，这一切是可以解释的，因为它产生了一系列控制模拟画笔的动作。同时值得注意的是，这里对绘画的笔顺并没有强调，只要画得像，就不管是怎么画出来的了。...在人脸的真实数据集上，强化对抗式学习也取得了不错的效果。
一、强化学习问题 强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略，使得智能体能够在不同的状态下做出最优的动作，以最大化累积奖励。...2、强化学习的基本要素 强化学习涉及到智能体与环境的交互，其基本要素包括状态、动作、策略、状态转移概率和即时奖励。 状态（State）：对环境的描述，可能是离散或连续的。...上述概念可详细参照：【深度学习】强化学习（一）强化学习定义 4、马尔可夫决策过程 为了简化描述，将智能体与环境的交互看作离散的时间序列。...关于马尔可夫决策过程可详细参照：【深度学习】强化学习（二）马尔可夫决策过程 5、强化学习的目标函数 强化学习的目标是通过学习到的策略 \pi_{\theta}(a|s) 来最大化期望回报（Expected...使用深度强化学习：例如深度 Q 网络（DQN）或者深度确定性策略梯度（DDPG），这些方法通常可以更好地处理复杂的状态空间和动作空间，提高学习的效率。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟基于模型的强化学习探索了一种全面而实用的强化学习方法。 强化学习是机器学习的一种基本范式，其中智能体执行动作以确保设备的最佳行为。...在这样做的过程中，作者试图为数据驱动控制开发一个基于模型的框架，将从数据中识别系统、基于模型的强化学习和最优控制等主题以及它们的应用联系起来。这种评估经典结果的新技术将允许更有效的强化学习系统。...本书的核心是提供一个端到端的框架——从设计到应用，更易于处理的基于模型的强化学习技术。...基于模型的强化学习读者还会发现: 在数据驱动和基于学习的控制的研究生课程中使用的有用教科书，强调从数据建立动态系统的建模和控制 详细比较不同技术的影响，如基本线性二次控制器、基于学习的模型预测控制、无模型强化学习和结构化在线学习...非完整动力学地面车辆和四足直升机的应用和案例研究 一个基于python的在线工具箱，与本书的内容以及必要的代码和数据配套使用 基于模型的强化学习是大四本科生、研究生、研究助理、教授、过程控制工程师和机器人专家的有用参考
一、强化学习问题 强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略，使得智能体能够在不同的状态下做出最优的动作，以最大化累积奖励。...2、强化学习的基本要素 强化学习涉及到智能体与环境的交互，其基本要素包括状态、动作、策略、状态转移概率和即时奖励。 状态（State）：对环境的描述，可能是离散或连续的。...关于马尔可夫决策过程可详细参照：【深度学习】强化学习（二）马尔可夫决策过程 5、强化学习的目标函数 强化学习的目标是通过学习一个良好的策略来使智能体在与环境的交互中获得尽可能多的平均回报。...关于目标函数可详细参照：【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数 6、值函数 在强化学习中，为了评估策略 \pi 的期望回报，引入了值函数的概念，包括状态值函数和状态-动作值函数。...值函数在强化学习中起到了桥梁的作用，连接了策略、状态和动作的关系。它们是智能体学习和改进的核心工具，使其能够在未知环境中获得最大的累积奖励。
【新智元导读】 强化学习（RL）是通过激励系统来教导行为的方法。这是机器学习的一种重要方法，在智能控制机器人和分析预测等领域有许多应用。...DeepMind 已经使用强化学习方法教会AI围棋和多种Atari游戏，现在，DeepMind又利用强化学习教会了AI“跑酷”，在各种不同的模拟环境中让智能体产生多种灵活、具有创造性的动作。...具体来说，我们训练了具有各种不同的模拟人体的智能体，以便在不同的地形行进，这些地形要求智能体进行跳跃、转弯和蹲伏。...通过对抗模拟从动作捕捉中学习人类行为 前面描述的行为可以是非常稳健的，但是由于这些动作必须从无到有地形成，所以往往看起来不像是人。...我们的第二篇论文演示了如何训练一个通过人类行为的动作捕捉数据来模拟动作的策略网络，以预学习某些特定的技能，例如步行，从地上起身，跑步和转弯。
1.原因： 选择动作值只在-1 1之间取值 actor网络输出用tanh，将动作规范在[-1,1]，然后线性变换到具体的动作范围。...其次，tanh激活区是有范围的，你的预激活变量（输入tanh的）范围太大，进入了tanh的饱和区，会导致梯度消失，而且tanh输出的自然就靠近边界了 2.解决方案： 1、网络的输入输出都是归一化之后的...，buffer里的{s,a,r,s_}都是同一个数量级的， 2、修改reward能指导网络正确选择动作进行输出 3.输入的数据要标准化或者归一化，然后学习率调小一点。...建议换算法，DDPG改成TD3改动很小，SAC对超参数没这么敏感，不要死磕DDPG，可以参考曾伊言：如何选择深度强化学习算法？...MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等（已完成） 3.个人最终解决方案： 之前设置隐藏层大小都是一致的，现在把神经元个数增加，然后输入大于输出就好了！ 输入256 输出128
脏读：指读取了其他事务尚未提交的数据，可能导致不一致性。不可重复读：在对数据进行读取的过程中，有其他事务对数据进行了修改（UPDATE、DELETE），导致第二次读取的结果与第一次不一致。...值得注意的是，幻读是不可重复读的一种特殊情况：在事务没有获取范围锁的情况下执行SELECT … WHERE操作时可能会导致幻读现象的发生。...什么是不可重复读不可重复读是指在数据库访问中，一个事务内进行两次相同的查询却返回了不同的数据。这种现象是由于系统中其他事务的提交修改所引起的。...在第一个事务两次读取数据之间，由于第二个事务的修改，导致第一个事务读取到的数据可能不同，这就导致了在同一个事务内两次读取数据的结果不一致，因此称为不可重复读，即原始读取结果不可重复。...扩展知识之事务隔离级别脏读、不可重复读和幻读这三种异常现象是在SQL-92标准中定义的，同时，SQL-92标准还确定了4种隔离级别来处理这些异常情况，按照严格程度从高到低排列分别为：顺序执行（Serializable
这个默认隔离级别是与具体的数据库相关的，采取的是具体数据库的默认隔离级别，不同的数据库是不一样的。...如是同一事务，事务有传播性： 在有事务的方法A内执行修改，再于A内调用有事务的方法B执行修改同一字段， B用的是A的事务，可以拿到A手中的写锁，2次修改都执行成功。...，此时，应该启用只读事务支持 6) 事务ACID四个属性； 原子性（atomicity）、一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的操作要么都做，要么都不做。...read repeatable:开启一个事务,读一个数据,而后再次读,这2次读的数据是一致的(行级锁且是锁间隙); 8) 不可重复读与幻读的区别: 不可重复读的重点是修改,同样的条件,你读取过的数据...幻读的重点在于新增或者删除,同样的条件,第 1 次和第 2 次读出来的记录总条数不一样。
无序性和不可重复性是集合论中的两个基本概念。 无序性：指集合中的元素没有顺序之分，即元素之间的排列顺序对于集合来说是无关紧要的。...换句话说，无论元素在集合中的位置如何变化，只要集合中包含相同的元素，那么这两个集合就是相等的。例如，{1, 2, 3} 和 {3, 2, 1} 是等价的集合。...不可重复性：指集合中的元素不能重复出现，每个元素在集合中只能出现一次。如果一个集合中存在多个相同的元素，则这些元素会被视为一个元素。...无序性和不可重复性是集合的两个基本特征，它们使得集合成为了一种非常有用的数据结构。在编程中，我们经常使用集合来存储一组唯一的元素，并且可以方便地进行元素的添加、删除、查找等操作。
(如图像)的情况下可以进行规划未来的能力，为自主智能体提供了广泛的功能。...基于可视化模型的强化学习(RL)方法直接计划未来的行动，在只需要短期推理的任务上显示了令人印象深刻的结果，然而，这些方法在临时扩展的任务上表现不佳。...为了实现这一点，我们借鉴了搭配的思想，这一思想在最优控制文献中，在长视域任务中显示了良好的效果，并利用学习的潜在状态空间模型将其适应于基于图像的设置。...由此产生的潜在配置方法(LatCo)优化了潜在状态的轨迹，改进了之前提出的基于视觉模型的任务RL方法，该方法适用于具有稀疏奖励和长期目标的任务。 主要框架及实验结果 ? ? ?...声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
简而言之脏读：指读取了其他事务尚未提交的数据，可能导致不一致性。不可重复读：在对数据进行读取的过程中，有其他事务对数据进行了修改（UPDATE、DELETE），导致第二次读取的结果与第一次不一致。...值得注意的是，幻读是不可重复读的一种特殊情况：在事务没有获取范围锁的情况下执行SELECT … WHERE操作时可能会导致幻读现象的发生。...什么是不可重复读不可重复读是指在数据库访问中，一个事务内进行两次相同的查询却返回了不同的数据。这种现象是由于系统中其他事务的提交修改所引起的。...在第一个事务两次读取数据之间，由于第二个事务的修改，导致第一个事务读取到的数据可能不同，这就导致了在同一个事务内两次读取数据的结果不一致，因此称为不可重复读，即原始读取结果不可重复。...扩展知识之事务隔离级别脏读、不可重复读和幻读这三种异常现象是在SQL-92标准中定义的，同时，SQL-92标准还确定了4种隔离级别来处理这些异常情况，按照严格程度从高到低排列分别为：顺序执行（Serializable
从 AlphaGo 到 AlphaStar，由强化学习提供动力的 AI 智能体已经战胜了越来越多由人类主导的传统活动。...通过在某一环境中对智能体行为进行优化以实现最大奖励是强化学习的关键，但是绝大多数强化学习方法需要对环境有完整的了解，而现实中这是难以实现的，基于样本的学习方法（例如蒙特卡洛）则可以解决这一痛点。...本文以 21 点游戏为例，对蒙特卡洛方法进行了在强化学习中的应用进行了介绍，AI 科技评论编译如下。 一、引言 强化学习已经席卷了整个 AI 世界。...以气象学家的工作进行类比：预测天气背后涉及的因素非常之多，以至于要知道其中的确切概率几乎是不可能的。...将环境看作是运行游戏的接口，使用最少的代码，从而让我们专注于实现强化学习。方便的是，所有收集到的关于状态、动作和奖励的信息都保存在「观察」变量中，其中这些变量是通过运行游戏积累得到的。
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