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我们的业务碰到了一个很特殊的场景：用户数量巨大，上亿；物品数目比较少，不超过 500 个。针对这个特点，我们设计了一个小程序 Trick。这个程序 Trick ...
深度强化学习是学术界研制游戏 AI 的主流算法。这篇文章我们将用深度强化学习早期代表算法 DQN 算法探索棋牌 AI。
最近博主在写毕业论文，没时间看资料，只能炒一些冷饭了——拿本科接触的东西写博客了。因此开始写遗传算法系列，这篇博客作为开端介绍遗传算法的基本知识。遗...
目前，我们已经介绍了一些强化学习的算法，但是我们无法在实际问题中运用这些算法。 为什么呢？因为算法估算价值函数 (v(s)) 或者 (q(...
在科学研究中，如何生成服从某个概率分布的样本是一个重要的问题。 如果样本维度很低，只有一两维，我们可以用反切法、拒绝采样和重要性采样等方法。 但是对...
上次准备用 AIsteroids 和 0.A.D 平台去学习游戏中的人工智能，现在换成 Clashjs。 AIsteroids 和 0.A.D 作模...
朴素贝叶斯分类器是一种应用贝叶斯定理的分类器。线性分类器是通过特征的线性组合来做出分类决定的分类器。本质上，朴素贝叶斯分类器是一种线性分类器。 朴...
大清牛人曰：ML派坐落美利坚合众山中，百年来武学奇才辈出，隐然成江湖第一大名门正派，门内有三套入门武功，曰：图模型加圈，神经网加层，优化目标加正则。...
在遗传算法深入研究的阶段，人们提出将各种将遗传算法应用到更广泛领域，从而产生了一些有趣的后续工作。这些后续工作中，多目标遗传算法和遗传编程由于它们重要...
EM算法是带隐变量概率模型的推断算法。今天我们介绍 EM 算法的原理和应用。我们先介绍推导出 EM 算法的一般方法，再介绍另一种 EM 算法推导方法...
遗传算法是一个模拟生物进化的算法，并不是从数学推导出来的。但还是有人探究遗传算法的数学基础呢？在介绍遗传算法数学基础之前，先定义一些符号: I...
模型无关的策略学习，是在不知道马尔科夫决策过程的情况下学习到最优策略。模型无关的策略学习主要有三种算法: MC Control, SARSA 和 Q...
这篇博客主要介绍不同问题的遗传算法。 遗传算法是通用的全局优化算法，因此有很多的应用。有很多应用我是看不懂的，比如机器人步态优化。机器人...
上一章我们介绍了模型相关 (Model-based) 的强化学习。从现在开始我们要介绍模型无关 (Model-free) 的强化学习。 由...
这篇博客介绍遗传算法变种。我们认为，遗传算法的变种可以分为两个类别：有效性变种和应用性变种。有效性变种用于提高遗传算法的性能。应用性变种是遗传算法适用...
现在最热的话题莫过于李世石和 AlphaGo 的围棋大战。虽然我也想蹭下这个热点，但我不懂深度学习，不懂强化学习，更不懂围棋的。因此我只能认真看 A...
文章目录 [隐藏] 1. 马尔科夫决策过程 2. 策略和价值 3. 最优策略存在性和贝尔曼等式 强化学习系列系列文章 机器学习一共有三个分支，有监督...
文章目录 [隐藏] 1. 策略参数化 2. 策略梯度算法 2.1 MC Policy Gradient 2.2 Actor-Critic 3. 为什么要有策略梯...
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