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大家好,今天和各位讲解一下深度强化学习中的基础模型DQN,配合OpenAI的gym环境,训练模型完成一个小游戏,完整代码可以从我的GitHub中获得:https://github.com/LiSir-HIT/Reinforcement-Learning/tree/main/Model1.算法原理1.1基本原理DQN(DeepQNetwork)算法由DeepMind团队提出,是深度神经网络和Q-Learning算法相结合的一种基于价值的深度强化学习算法。Q-Learning算法构建了一个状态-动作值的Q表,其维度为(s,a),其中s是状态的数量,a是动作的数量,根本上是Q表将状态和动作映射到Q值。此算法适用于状态数量能够计算的场景。
?道阻且长,行则将至。?目录一、AI已来,ChatGPT你用上了吗?二、AI之路,这是社会在发展?三、AI时代,程序员应该怎么做?一、AI已来,ChatGPT你用上了吗?AI一直在发展,但是今年似乎异常火热。1956年夏天,一群数学家和计算机科学家在达特茅斯学院数学系所在大楼的顶层,他们想象着一个新研究领域的可能性。年轻的约翰-麦卡锡(JohnMcCarthy)创造了人工智能一词,他说研讨会将探索这样的假设:学习的每一个方面或智能的任何其他特征原则上都可以被精确描述,以至于可以用机器来模拟它。人工智能生成内容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,简称AIGC)的突破,是人工智能的里程碑,正深刻影
+前言STL中不少的容器需要有迭代器这样的设计,特别是正向迭代器,几乎每个容器都有自己的特定实现方式,有了正向迭代器之后,我们还要提供反向迭代器以供一些特殊的需求,但是许多容器的正向迭代器实现的方式不一样,如果我们要实现其反向迭代器,每个容器的反向迭代器的实现方式也不一样,有没有一种方法能够统一反向迭代器的实现方式呢?有的,那就是拿已有的正向迭代器进行封装,这样只要我们实现了正向迭代器,反向迭代器自然而然就形成了,本篇文章我们就来一起探究这种设计方式。反向迭代器的设计一、反向迭代器的结构二、反向迭代器的接口实现1、*运算符重载2、算术运算符++--的重载3、->操作符重载3、关系运算符三、关于反向迭代器的一些讨论一、反向迭代器的结构我们设计的反
博主简介博主是一名大二学生,主攻人工智能研究。感谢让我们在CSDN相遇,博主致力于在这里分享关于人工智能,c++,Python,爬虫等方面知识的分享。如果有需要的小伙伴可以关注博主,博主会继续更新的,如果有错误之处,大家可以指正。专栏简介: 本专栏主要研究计算机视觉,涉及算法,案例实践,网络模型等知识。包括一些常用的数据处理算法,也会介绍很多的Python第三方库。如果需要,点击这里订阅专栏 。给大家分享一个我很喜欢的一句话:“每天多努力一点,不为别的,只为日后,能够多一些选择,选择舒心的日子,选择自己喜欢的人!”目录卷积神经网络基本结构卷积层池化层全连层Softmax激活函数交叉熵损失AlexNet详解卷积神经网络的优
?️作者简介:大家好,我是亦世凡华、渴望知识储备自己的一名在校大学生?个人主页:亦世凡华、?系列专栏:uni-app?座右铭:人生亦可燃烧,亦可腐败,我愿燃烧,耗尽所有光芒。?引言 ⚓经过web前端的学习,相信大家对于前端开发有了一定深入的了解,今天我开设了uni-app专栏,主要想从移动端开发方向进一步发展,而对于我来说写移动端博文的第二站就是uni-app开发,希望看到我文章的朋友能对你有所帮助。目录uni-app组件概述基础组件视图容器基础内容表单组件媒体组件路由组件扩展组件uni-app组件概述组件是视图层的基本组成单元,是一个单独且可复用的功能模块的封装,每个组件,包括如下几个部分:以组件名称为标记的开始标签和结束标签、组
感谢CSDN邀请,西红柿有幸参加了2022中国开发者影响力盛典暨CSDN企业生态汇,让我有了一个不虚此行的下午,也跟大家分享一下我在会上的4重收获吧~第一重收获:互联网圈大佬会议聚焦开发者生态建设主题,分享了CSDN企业服务、技术社区建设及开发者价值增长的洞察与规划,同时来自多家企业的嘉宾就开发者生态运营之道进行了独特经验和案例分享。此外,CSDN以数据为基础,经过个人/企业提交资料、层层筛选深入调研、专家评审等环节,最终确定入围项目。会议现场CSDN正式发布了2022中国开发者影响力年度榜单。2022中国开发者影响力年度榜单重磅发布借着这个机会,西红柿也有幸认识了很多很多大佬:互联网先驱-蒋涛先生作为
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