强化学习（Reinforcement Learning, RL）属于机器学习的一个分支，利用智能体（agent）通过状态感知、选择动作和接收奖励来与环境互动。每一步中，智能体都会通过观察环境状态，选择并执行一个动作，来改变其状态并获得奖励。
选自Medium 作者：Yassine Yousfi 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 Q-Learning 是最著名的强化学习算法之一。我们将在本文中讨论该算法的一个重要部分：探索策略。但是在开始具体讨论之前，让我们从一些入门概念开始吧。 强化学习（RL） 强化学习是机器学习的一个重要领域，其中智能体通过对状态的感知、对行动的选择以及接受奖励和环境相连接。在每一步，智能体都要观察状态、选择并执行一个行动，这会改变它的状态并产生一个奖励。 马尔科夫决策过程（MDP） 在绝大多数传统的设
作者 | 空木 来源 | CSDN社区 Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。 包括： 一个强大的N维数
Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件
Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软
最近在做个类似的项目，有用到这方面的知识，顺便做一些记录和笔记吧，希望能帮到大家了解智能体应用开发
曾经因为NLTK的缘故开始学习Python，之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言，虽然开发语言是C/C++，但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。离开腾讯创业后，第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架，渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python。这些年来，接触和使用了很多Python工具包，特别是在文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘领域，有很多很多优秀的Python工具包可供使用，所以作为Pythoner，也是相当幸福的。其实如果仔细留意微博，你会发现很多这方面的分享
周末时看到这篇不错的文章，其中介绍了诸多python第三方库和工具，与大家分享下，也算是门可罗雀的本号第一次转载文章。后续看到精彩的文章也会继续分享。
Q-Learning 是最著名的强化学习算法之一。我们将在本文中讨论该算法的一个重要部分：探索策略。但是在开始具体讨论之前，让我们从一些入门概念开始吧。
在强化学习问题中，我们可以用马尔可夫决策过程（MDP）和相关算法找出最优行动值函数 q∗(s,a)和v∗(s)，它通过策略迭代和值迭代找出最佳策略。
强化学习大家这几年应该不陌生，从AlphaGo到AlphaZero让大家见识到了强化学习的力量。我们今天给大家介绍一个在强化学习中核心思维马尔可夫决策过程（MDP）。马尔科夫决策过程是基于马尔科夫论的随机动态系统的最优决策过程。它是马尔科夫过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔科夫型随机动态规划，属于运筹学中数学规划的一个分支。今天我们给大家介绍下马尔可夫决策过程中用到一些算法以及这些算法在R语言中如何实现的。
动态规划的使用条件时MDP已知，在简单游戏中，这个条件时显然成立的 使用Value iteration的方法求解每个状态的价值函数，迭代收敛之后，对应最优策略生成。
在二十世纪初，数学家 Andrey Markov 研究了没有记忆的随机过程，称为马尔可夫链。这样的过程具有固定数量的状态，并且在每个步骤中随机地从一个状态演化到另一个状态。它从状态S演变为状态S'的概率是固定的，它只依赖于(S, S')对，而不是依赖于过去的状态（系统没有记忆）。
作为行为主义学派的重要技术，近年来，强化学习在 Atari 游戏领域大放异彩。然而，人们要想将强化学习技术真正应用于现实世界任务，还有很长的一段路要走。本文将真实世界强化学习任务抽象为「简化」和「求解」的两个步骤，从马尔科夫决策过程的角度，讨论了基于强化学习的普适性自动化技术。
本文介绍了模型相关的强化学习，包括马尔科夫决策过程、策略迭代、价值迭代等概念。以机器人找金币问题为例子，介绍了如何使用这些算法进行强化学习。最后，介绍了强化学习的总结性结尾，包括策略迭代和价值迭代等算法，以及它们在机器人找金币问题中的应用。
在本文中，作者通过一个简化的强化学习框架来介绍强化学习的基本概念和问题。首先，作者介绍了马尔可夫决策过程（MDP），这是一个有向图，描述了状态、动作和奖励之间的关系。然后，作者详细讨论了强化学习中的基本概念，如代理、环境和奖励。最后，作者探讨了强化学习问题的求解方法，包括动态规划和蒙特卡罗方法。
经典教材Reinforcement Learning: An Introduction 第二版由强化领域权威Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 完成编写，内容深入浅出，非常适合初学者。本篇详细讲解第四章动态规划算法，我们会通过Grid World示例来结合强化学习核心概念，用python代码实现在OpenAI Gym的模拟环境中第四章基于动态规划的算法：策略评价（Policy Evaluation）、策略提升（Policy Improvment）、策略迭代（Policy Iteration）、值迭代（Value Iteration）和异步迭代方法（Asynchronous DP）。
部门用来开发的服务器之前的系统是ubuntu16.04的，已经好多年了，因为数据量庞大，更新系统怕有风险，一直没有升级。老系统局限性太多了，现在好多项目需要安装的软件版本太低，像openwrt、fenix一些工程编译所需要的最低系统环境都满足不了，所以最近终于把系统升到了ubuntu22.04，估计又可以用好几年了。
:考虑如上图所示的4 * 4的方格阵列,我们把它看成一个小世界.这个世界有16个状态,图中每一个小方格对应一个状态,依次使用0-15标记他们.图中状态0和15分别位于左上角和右下角,是终止状态,用灰色表示.
与GROMACS偏重生物大分子模拟的力场不同，AMBER支持很多方便处理有机小分子的力场（详见http://sobereva.com/115），如GAFF力场，简单而又有不错的精度，适合处理有机小分子；这里将介绍用Gaussian计算RESP电荷，交由Amber生成GAFF力场下的拓扑文件，最后用GROMACS模拟的过程。
在星际争霸和围棋等游戏中，强化学习已取得了举世瞩目的成功。而这些成功背后的核心则是用于求解马尔可夫决策过程（MDP）的贝尔曼最优性方程（Bellman Optimality Equation）。
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的一个重要子领域，与监督学习和无监督学习并列。它模仿了生物体通过与环境交互来学习最优行为的过程。与传统的监督学习不同，强化学习没有事先标记好的数据集来训练模型。相反，它依靠智能体（Agent）通过不断尝试、失败、适应和优化来学习如何在给定环境中实现特定目标。
Q-learning 是强化学习中的一种常见的算法，近年来由于深度学习革命而取得了很大的成功。本教程不会解释什么是深度 Q-learning，但我们将通过 Q-learning 算法来使得代理学习如何玩 tic-tac-toe 游戏。尽管它很简单，但我们将看到它能产生非常好的效果。
最近我们被客户要求撰写关于MDP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在强化学习中，我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程（MDP）的理想模型，我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题
本章将开始介绍「强化学习」与适应性控制。在监督学习中，对于训练集我们均有明确的标签，算法只需要模仿训练集中的标签来给出预测即可。但对于某些情况，例如序列性的决策过程和控制问题，我们无法构建含有标签的训练集。即无法提供一个明确的监督学习算法来进行模仿。
在强化学习中，我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程（MDP）的理想模型，我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题。在这篇文章中，我介绍了可以在MDP上下文中使用的三种动态编程算法。为了使这些概念更容易理解，我在网格世界的上下文中实现了算法，这是演示强化学习的流行示例。在开始使用该应用程序之前，我想快速提供网格世界上后续工作所需的理论背景。
今天分享一篇我研究生期间强化学习中的笔记，主要讲述了策略迭代算法寻找最优策略并帮助机器人飞速找出宝藏，每行代码均有详细注释，对其感兴趣的同学阅读完不妨实现一下。
大家好，我是邓飞。hmp格式是一种基因型格式，但是现在更多的是vcf或者plink格式的数据，今天介绍一下plink格式的数据如何导入到GAPIT软件中进行分析。
强化学习的背景在之前的文章中已经进行了简单介绍，今天主要和大家分享MDP马尔科夫决策过程的相关内容。MDP可谓是其他强化学习的祖师爷，其他方法都是在祖师爷的基础上开枝散叶的，因此要学习强化学习就要学习MDP。
【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！（关注专知公众号，获取强化学习pdf资料，详情
lk SPI驱动 1. 初始化时钟 在lk中，我们是从kmain开始执行下来的，而执行顺序则是先初始化时钟，也就是在platform_early_init函数中开始执行的： 在这里我们需要修改这个函数中的platform_clock_init();，我们来这里看这个函数，平台为msm8909： void platform_clock_init(void) { clk_init(msm_clocks_msm8909, ARRAY_SIZE(msm_clocks_msm8909)); } msm_cl
线性代数的基本原理如何支持深度强化学习？答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。
第二篇文章是整个强化学习基础知识中最重要的，请大家保持警惕。前面系列一我把马尔科夫奖赏过程的全部内容讲完了，下面开始分析马尔科夫决策过程，写作思路依然是参考Divad Silver强化学习课程ppt,由于本人水平有限，如有问题，欢迎指正，我即时修改，谢谢！ 本文思路：
Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制（GEO Replication）、快速扩容、灵活容错等特性，GEO Replication 可以原生支持数据和订阅状态在多个集群之间进行复制，GEO 目前在 Apache InLong 内部已经有长期稳定的实践，本文主要讲述 GEO 中的订阅状态的同步。
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！（关注
迷宫可以表示为一个二维网格，每个格子可以是墙壁（不可通过）或空地（可通过）。智能体可以采取四个动作：向上、向下、向左和向右移动。目标是找到宝藏，同时避免碰到墙壁。
祥请参考官网教程，使用其中的mdp参数文件(均100ps)，案例只考虑模拟顺利，暂不考虑合理性。
最近了解了强化学习方面的知识，准备进行下整理和总结。本文先介绍强化学习中一些基础概念。
主程序是 asset-allocation.mlx, 这是 Maltab 里面的 Live Script 的格式 (如下图)，类似于 Python 的 Jupiter Notebook。( Matlab 2015 之后的版本才能用)
贪婪策略梯度法如果用V(s)，需要MDP已知 对于已知MDP，可以通过策略迭代的方法，DP到最优策略
马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）是强化学习的重要概念。要学好强化学习，我们首先要掌握马尔可夫决策过程的基础知识。前两章所说的强化学习中的环境一般就是一个马尔可夫决策过程。与多臂老虎机问题不同，马尔可夫决策过程包含状态信息以及状态之间的转移机制。如果要用强化学习去解决一个实际问题，第一步要做的事情就是把这个实际问题抽象为一个马尔可夫决策过程，也就是明确马尔可夫决策过程的各个组成要素。本章将从马尔可夫过程出发，一步一步地进行介绍，最后引出马尔可夫决策过程。
这篇文章的研究内容为：具有规划能力的智能体（agents with planning capabilities）。
一 一周文章精粹 01 Go初学者的类型系统入门 对于Go初学者而言，尤其是对那些从OO语言转到Go的开发者，在他们大脑中根深蒂固的OO type hierachy不见了，这让他们似乎一下子失去了着力点或抓手。原Go core team成员JBD撰文阐述了Go类型系统的特点，诸如：流程优先、嵌入不是继承、多态、没有构造函数、没有范型等。 02 Go反射详解 Go语言提供了反射(reflect)特性，在标准库中很多常见功能都是用反射实现的，比如：encoding/json、fmt包的Println系列等
今天给大家介绍上海交通大学魏冬青教授团队等人在Briefings in Bioinformatics上发表的一篇文章“MDA-GCNFTG: identifying miRNA-disease associations based on graph convolutional networks via graph sampling through the feature and topology graph”。该文章中，作者开发了一种新的基于图卷积神经网络的方法，用于miRNA和疾病的关联预测（MDA）。实验结果表明，该方法不仅可以有效的预测新的MDA，还可以预测新的miRNA和新的疾病。它的性能显著优于经典的机器学习算法和最新的MDA预测方法。
接《马里奥 AI 实现方式探索 ：神经网络+增强学习（上）》 马尔可夫决策过程（MDP） 一提到马尔科夫，大家通常会立刻想起马尔可夫链（Markov Cha
马尔可夫（Markov）相关概念包括马尔可夫过程（Markov Process），马尔可夫奖赏过程（Markov Reward Process），马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）等。我们说他们都是具有马尔可夫性质（Markov Property）的，然后MRP就是再加上奖赏过程，MDP就是再加上决策过程。那么什么是马尔可夫性质呢？我们上边也提到过，用一句话来说就是“The future is independent of the past given the present” 即 “在现在情况已知的情况下，过去与将来是独立的”再通俗一点就是我们可以认为现在的这个状态已经包含了预测未来所有的有用的信息，一旦现在状态信息我们已获取，那么之前的那些信息我们都可以抛弃不用了。MDP描述了RL的Environment，并且这里的环境是完全可见的。而且几乎所有的RL问题都可以转为成为MDP，其中的部分可观测环境问题也可以转化为MDP
mdp，tpp和send可能不会为你赢得任何设计大奖，但是它们会为你提供可以从终端运行的基本幻灯片。
【新智元导读】机器学习技术总结回顾第二期：上一期，作者回顾了生成对抗网络 ICYMI 及 3 篇经典论文，本期关注的内容是强化学习。这本文中，作者从数学原理入手，深入分析强化学习。最后以深度强化学习著
在本文中我将介绍强化学习的基本方面，即马尔可夫决策过程。我们将从马尔可夫过程开始，马尔可夫奖励过程，最后是马尔可夫决策过程。
本课程主要面向人群：(1)对强化学习感兴趣的人士，(2)对强化学习有一定了解的人士。主要内容：全景式介绍强化学习模型的算法。
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