原文标题：Teaching A Neural Net To Play Blackjack
最后，我们观察到一个简单的策略：只有在没有机会爆破的情况下才拿牌，这大大提高了我们获胜的几率，因为它将爆破的风险完全转移到了赌场。
构建createFunction函数，用于创建和返回函数。当被创建的函数被调用时，它会打印“hello”。
21点又名黑杰克（Blackjack），起源于法国，已流传到世界各地，有着悠久的历史。
前面两章都假设我们已知MDP的分布p(s'r|s,a)（model），但有时这一点难以做到，或者说这种Markov假设可能是不合理的，那么我们只能从真实/模拟环境中去获取这些知识。蒙特卡洛方法只需要经验知识，即：来自线上或者模拟环境交互过程的样本序列（包括状态序列、动作序列、奖励序列）。“蒙特卡洛”这个词被广泛用在利用大量随机元素作估计的地方。在这里我们用它来表示基于完全return平均值的方法。
mmids (multimedia Ingestion and Distribution System)是一个功能强大、用户友好、开源的实时视频工作流服务器。
在百吉饼这种演绎逻辑游戏中，你必须根据线索猜出一个秘密的三位数。该游戏提供以下提示之一来响应您的猜测："Pico"，当您的猜测在错误的位置有正确的数字时，"Fermi"，当您的猜测在正确的位置有正确的数字时，以及"Bagels"，如果您的猜测没有正确的数字。你有 10 次机会猜这个秘密数字。
随着大型语言模型（LLM）的日渐成熟，利用其构建 AI 智能体成为一个新的研究方向。已有研究使用 LLM 驱动多智能体自主完成了一些任务。
之前我们讨论过马尔可夫决策过程（MDP，参阅 https://goo.gl/wVotRL）以及寻找最优的动作-价值函数
摘要：大型语言模型对不同的任务表现出强大的解决问题的能力。然而，大多数基于LLM的代理都被设计为具有复杂提示工程的特定任务求解器，而不是能够通过交互学习和进化的代理。这些任务求解器需要手动制作的提示来告知任务规则并调节LLM行为，固有地使其无法解决复杂的动态场景，例如，大型互动游戏。有鉴于此，我们提出了Agent-Pro：一个基于LLM的Agent，具有策略级反射和优化，可以从交互式体验中学习丰富的专业知识，并逐步提升其行为策略。具体而言，它涉及到一个动态的信念生成和反思过程的政策演变。Agent-Pro不是行动层面的反思，而是迭代地反思过去的轨迹和信念，微调其非理性信念，以制定更好的政策。此外，深度优先搜索用于策略优化，确保策略收益的持续增强。代理专业评估两个游戏：二十一点和德州扑克，优于香草LLM和专业模型。我们的研究结果表明，Agent-Pro可以在复杂和动态的场景中学习和发展，这也有利于许多基于LLM的应用程序。
机器之心报道 编辑：杜伟 你在用了吗？ OpenAI 创建的 Gym 是开源的 Python 库，通过提供一个用于在学习算法和环境之间通信的标准 API 以及一组符合该 API 的标准环境，来开发和比较强化学习（DL）算法。自推出以来，Gym 的 API 已经成为了领域标准。 目前，在 Gym 的项目主页，Star 量已经达到了 26.6k。 项目地址：https://github.com/openai/gym 近日，Gym 迎来了迄今为止最大的更新，包括 API 变化、环境变化和其他变化。 API 变
加州大学洛杉矶分校计算机科学专业的 Ray Zhang 最近开始在自己的博客上连载介绍强化学习的文章，这些介绍文章主要基于 Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 合著的《Reinforcement Learning: an Introduction》，并添加了一些示例说明。该系列文章现已介绍了赌博机问题、马尔可夫决策过程和蒙特卡洛方法。本文是对其中蒙特卡洛方法文章的编译。更多相关文章和最新更新可访问：https://oneraynyday.github.io
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心报道 OpenAI 创建的 Gym 是开源的 Python 库，通过提供一个用于在学习算法和环境之间通信的标准 API 以及一组符合该 API 的标准环境，来开发和比较强化学习（DL）算法。自推出以来，Gym 的 API 已经成为了领域标准。 目前，在 Gym 的项目主页，Star 量已经达到了 26.6k。 项目地址：https://github.com/openai/gym 近日，Gym 迎来了迄今为止最大的更新，包括 A
【导读】随着知识图谱越来越火，知识图谱的表示渐渐成为研究重点，目前已经有 TransE,TranH,ComplEX 等一系列的方法，这些方法在标准数据集中都取得了较好的结果，但在其他数据集上结果不是很
Repo: https://github.com/doukutsu-rs/doukutsu-rs
本文将比较分析Monte-Carlo控制算法与时域差分控制算法在解21点（Blackjack）博弈中的应用。
Python学了好久，但是拿出来review的代码好像总是长的不够俊美，不够工整！因此标准化的代码规范就显得尤为重要。今天就来推荐3个利器，python界广泛认同的代码风格规范PEP8和两个超牛的工具pylint和black，分别用于代码风格规范检测和自动优化。
SVM是最常用的两个分类器之一，而另一个就是Softmax分类器，它的损失函数与SVM的损失函数不同。
Softmax分类器 SVM是最常用的两个分类器之一，而另一个就是Softmax分类器，它的损失函数与SVM的损失函数不同。对于学习过二元逻辑回归分类器的读者来说，Softmax分类器就可以理解为逻辑
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2308.09687.pdf GoT的关键思想和主要优势在于将LLM生成的信息建模为图（arbitary graph），其中信息单元（思维，LLM thoughts）作为图的顶点，顶点之间的依赖关系作为图的边。 GoT方法可以将任意的LLM思维组合成协同结果，提取出整个思维网络的本质，或者使用反馈回路来增强思维。 通过实验可以证明GoT在不同任务上提供了优于现有技术的优势，例如，与ToT相比，排序任务的质量提高了62%，同时成本降低了31% 研究人员认为，GoT方法可以让LLM推理更接近人类的思维和大脑推理机制，比如二者都在内部形成了复杂的网络结构。 LLM思维（thought）的进化之路 用户与LLM对话的过程主要包括用户消息（提示，prompts）和模型回复（思维、想法，thoughts），其中回复可以是一段文本（摘要任务）、一个文档（生成任务）或是一个代码块等。 为了充分激活语言模型的能力，通常会采用各种提示方法：
之前的文章已经阐述了逻辑回归和sigmod函数的由来、逻辑回归(logistics regression)原理-让你彻底读懂逻辑回归、评分卡原理及Python实现。
大家好，我是易安，今天我们来聊一道笔试题，这也是我曾经面试华为时做过的题，今天分享给大家。
蒙特卡洛方法（Monte Carlo method）是20世纪40年代中期提出的一种以概率统计为指导的重要数值计算方法。其名字来源于摩洛哥的赌城蒙特卡洛，象征着概率。蒙特卡洛方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学等领域应用广泛。
Mojo是一门新的编程语言，它结合了Python的易用性和C的性能，旨在成为AI研究和生产的理想选择。Mojo的优点有：
第十五届蓝桥杯大赛章程（个人赛） 蓝桥杯大赛个人赛（软件类/电子类）比赛管理办法 竞赛科目 第十五届蓝桥杯大赛（个人赛）竞赛大纲 蓝桥杯大赛历届真题
《公平信用报告法》制约，强调评分卡的可解释性。所以初始评分（申请评分）一般用回归，回归是解释力度最大的。
该模块提供了一组度量来评估模型预测的质量。除非另有说明，典型的函数将采用一组“预测”和“观察”值，并使用它们来计算所需的度量。所有功能都支持分组（混淆矩阵除外）。
尽管大模型非常强大， 但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型。一个不太确切的类比，解释现实中的物理现象，未必要用到量子力学。有些相对简单的问题，或许一个统计分布就足够了。对机器学习而言， 也不用言必深度学习与神经网络，关键在于明确问题的边界。
由于之前KNN分类器的缺点，让我们很自然地去寻找有更加强大地方法去完成图像分类任务，这种方法主要有两部分组成： 评分函数（score function），它是原始图像数据到类别分值的映射（f(x)=Wxf(x)=Wx）。 损失函数（loss function），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。 这种方法其实最后可以转化成一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。
注：该篇幅参考斯坦福大学的教程，有兴趣的朋友可以去阅读。 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络和前几次介绍的神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再进行激活函数运算。整个网络依旧是一个可导的评分函数：该函数的输入是原始的图像像素，输出是不同类别的评分。在最后一层（往往是全连接层），网络依旧有一个损失函数（比如SVM或Softmax），并且在神经网络中我们实现的各种技巧和要点依旧适用于卷积神经网络。 那么有哪些地方变化了呢？卷积
卷积神经网络和前几次介绍的神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再进行激活函数运算。整个网络依旧是一个可导的评分函数：该函数的输入是原始的图像像素，输出是不同类别的评分。在最后一层（往往是全连接层），网络依旧有一个损失函数（比如SVM或Softmax），并且在神经网络中我们实现的各种技巧和要点依旧适用于卷积神经网络。
Google的最新一项研究提出了OPRO优化方法(Optimization by PROmpting)，它利用LLM作为优化器，解决一系列用自然语言描述的任务，包括线性回归、旅行商问题(TSP)问题等。让我们来看看是如何做到的吧！
本文主要是参考《Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications》和刘知远的《知识表示学习的研究与进展》做的总结，主要介绍了最近关于知识图谱嵌入所涉及到的研究方法，主要从融合事实信息、融合附加信息和KGE下游任务应用三方面展开。由于篇幅较长，下图是本文的结构，可以按照自己的需要有选择性的浏览。
导读： 神经网络 反向传播算法 线性分类器-上篇 1 损失函数 在上一节定义了从图像像素值到所属类别的评分函数（score function），该函数的参数是权重矩阵。在函数中，数据是给定的，不能修改。但是我们可以调整权重矩阵这个参数，使得评分函数的结果与训练数据集中图像的真实类别一致，即评分函数在正确的分类的位置应当得到最高的评分（score）。 回到之前那张猫的图像分类例子，它有针对“猫”，“狗”，“船”三个类别的分数。我们看到例子中权重值非常差，因为猫分类的得分非常低（-96.8），而狗（437.9）
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
这篇论文描述了Tacotron 2， 一个直接从文本合成语音的神经网络架构。系统由两部分构成，一个循环seq2seq结构的特征预测网络，把字符向量映射为梅尔声谱图，后面再接一个WaveNet模型的修订版，把梅尔声谱图合成为时域波形。我们的模型得到了4.53的平均意见得分（MOS），专业录制语音的MOS得分是4.58。为了验证模型设计，我们对系统的关键组件作了剥离实验研究，并且评估了使用梅尔频谱替代语言学、音长和F0特征作为WaveNet输入带来的不同影响。我们进一步展示了使用紧凑的声学中间表征可以显著地简化WaveNet架构
本文为《Artificial Intelligence in Drug Design》一书第11章的内容，作者是Evotec公司的Andrew Anighoro。
今天会和大家分享日常使用频率最高匹配函数用法，谈到匹配函数，首先想到的就是Vlookup，嗯，今天就是要分享Vlookup和他的小伙伴们的应用。 本次长图文信息主要从Vlookup使用常见错误
① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ;
主动学习旨在通过仅选择数据集上信息量最大的样本来降低标记成本。现有的工作很少涉及目标检测的主动学习。这些方法中的大多数基于多个模型或者是分类方法的直接扩展，因此仅使用分类头来估计图像的信息量。
论文：Active Learning for Deep Object Detection via Probabilistic Modeling
第一种方案 relational classifiers 仅仅根据标签进行迭代，完全浪费了节点的属性信息，显然如果节点之间的属性非常相似，那么节点的标签也很可能是一样的，所以iterative classification 的思路就是 同时利用节点的属性（特征矩阵）和标签；
爱酒人士应该都知道，选红酒是个需要大量知识储备的技术活——产地、年份、包装、饮用场合，每个元素的变化都会对口感产生一定的影响。
推荐系统在电子商务网站中广泛被使用，如何向用户推荐最适合其品味的产品是研究的重点。本文在Book Crossing数据集的基础上进行图书推荐系统的研究，详细讲解了构建推荐系统的步骤：加载数据集（图书、用户、评分表）、检查各个数据集等，并实现了基于流行度的简单推荐系统和基于协同过滤的推荐系统（基于用户和基于item）。通读本文，相信你一定能理解简单推荐系统的构建过程。
目录 以下是solution的目录 #mistake #shellshock #coin1 #blackjack #lotto #cmd1 Other 一些pwn题目的解题思路[pwnable.kr] mistake #include <stdio.h> #include <fcntl.h> #define PW_LEN 10 #define XORKEY 1 void xor(char* s, int len){ int i; for(i=0; i<len; i++){ s[i]
【导读】推荐系统在电子商务网站中广泛被使用，如何向用户推荐最适合其品味的产品是研究的重点。本文在Book Crossing数据集的基础上进行图书推荐系统的研究，详细讲解了构建推荐系统的步骤：加载数据集
机器之心专栏 本专栏由机器之心「SOTA！模型」资源站出品 GPT 3.5 系列中哪个模型表现最好？ GPT 3.5 系列在常见应用任务中实际表现如何？ GPT 3.5 模型回答不同的问题一般都需要多少成本？ 本期「SOTA！实测」我们使用 OpenAI 提供的 API，在面试、邮件、直播、周报、简历等五个场景下的一系列应用任务上，对 GPT-3.5 系列的gpt-3.5-turbo，text-davinci-003及text-davinci-002这三个不同模型的推理消耗、及推理效果两个维度进行对比实
导读 线性分类器-中篇 线性分类器 CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记（下） CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记（上） SoftMax分类器 SVM是最常用的两个分类器之一，而另一个就是Softmax分类器，它的损失函数与SVM的损失函数不同。对于学习过二元逻辑回归分类器的读者来说，Softmax分类器就可以理解为逻辑回归分类器面对多个分类的一般化归纳。SVM将输出f(x[i], W)作为每个分类的评分（因为无定标，所以难以直接解释）。与SVM不同，Softmax的输出（归一化的分类概率）更加直观，
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