1.强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习中的一个领域，是学习“做什么（即如何把当前的情景映射成动作）才能使得数值化的收益信号最大化”。学习者不会被告知应该采取什么动作，而是必须自己通过尝试去发现哪些动作会产生最丰厚的收益。强化学习同机器学习领域中的有监督学习和无监督学习不同，有监督学习是从外部监督者提供的带标注训练集中进行学习（任务驱动型），无监督学习是一个典型的寻找未标注数据中隐含结构的过程（数据驱动型）。强化学习是与两者并列的第三种机器学习范式，强化学习带来了一个独有的挑战——“试探”与“开发”之间的折中权衡，智能体必须开发已有的经验来获取收益
分层强化学习综述论文阅读HierarchicalReinforcementLearning:AComprehensiveSurvey摘要一、介绍二、基础知识回顾2.1强化学习2.2分层强化学习2.2.1子任务符号2.2.2基于半马尔可夫决策过程的HRL符号2.3通用项定义三、分层强化学习方法3.1学习分层策略(LHP)3.1.1封建分层方法（基于goal）3.1.2策略树方法（基于option）3.2同时子任务发现+分层策略学习3.2.1统一策略树方法3.2.2封建方法的统一学习3.3独立子任务发现3.3.1子目标发现3.3.2不同技能发现3.4迁移分层强化学习3.4.1迁移+子任务策略蒸馏3
Part1环境搭建需要下载的软件和包：AnacondaPycharmPythonPyTorchgympygame一、Anaconda下载与安装直接从官网下载：https://www.anaconda.comhttps://www.anaconda.com/点击Download下载即可。下载好后，打开安装包，自己选一个安装路径，默认路径也行，放其他盘也行，我安装在D盘下的Anaconda文件夹下。安装向导一路下一步即可。二、Python和Pycharm下载与安装Python和PyCharm安装过程就不PO了，去官网下载安装即可。附上官网地址：PyCharm:thePythonIDEforProf
一、短视频推荐两阶段约束强化学习算法首先介绍的一项快手自研的 WWW2023ResearchTrack 工作，主要解决短视频推荐场景下的带约束多目标优化问题。在短视频推荐单列场景中，用户通过上下滑形式和系统进行交互，观看多个视频。用户对每个视频反馈2种信号，播放时长以及互动（关注、点赞、评论、收藏、分享等）。由于播放时长稠密与留存和DAU相关度高，短视频推荐系统主优化目标是提升总观看视频时长，这一问题可以由强化学习方法有效解决；另一方面，由于互动指标能一定程度地反应用户满意度，和留存有相关性，我们希望算法也能够满足互动指标约束，因此本文将短视频推荐建模成一个约束强化学习问题（CMDP），目标是
短视频推荐系统的核心目标是通过提升用户留存，牵引DAU增长。因此留存是各APP的核心业务优化指标之一。然而留存是用户和系统多次交互后的长期反馈，很难分解到单个item或者单个list，因此传统的point-wise和list-wise模型难以直接优化留存。强化学习（RL）方法通过和环境交互的方式优化长期奖励，适合直接优化用户留存。该工作将留存优化问题建模成一个无穷视野请求粒度的马尔科夫决策过程（MDP），用户每次请求推荐系统决策一个动作（action），用于聚合多个不同的短期反馈预估（观看时长、点赞、关注、评论、转发等）的排序模型打分。该工作目标是学习策略（policy），最小化用户多个会话的
11月1日消息，特斯拉正在加速招聘人形机器人项目Optimus的工程师，包括一些强化学习方面的专家。很多人对这个项目并不看好，认为它只是一个噱头。然而，特斯拉却非常认真地推进这个项目。最近，特斯拉展示了Optimus的最新原型，表现让人印象深刻。据悉特斯拉有一个地下室里面摆满了各种人形机器人原型，它们正在通过与特斯拉的“FSD”系统相同的基于神经网络的策略来学习各种任务。Electrek网站追踪了特斯拉Optimus项目的招聘信息，发现特斯拉最近加大了招聘力度。之前的招聘信息主要集中在机器人和双足机器人的制造方面，而最新的招聘信息则更多地涉及到如何让机器人更有用。例如，特斯拉正在招聘一名“强化
强化学习(RL)是一种机器学习方法，它允许代理通过试错来学习如何在环境中表现。行为主体因采取行动导致预期结果而获得奖励，因采取行动导致预期结果而受到惩罚。随着时间的推移，代理学会采取行动，使其预期回报最大化。RL代理通常使用马尔可夫决策过程(MDP)进行训练，马尔可夫决策过程是为顺序决策问题建模的数学框架。MDP由四个部分组成:状态:环境的可能状态的集合。动作:代理可以采取的一组动作。转换函数:在给定当前状态和动作的情况下，预测转换到新状态的概率的函数。奖励函数:为每次转换分配奖励给代理的函数。代理的目标是学习策略函数，将状态映射到动作。通过策略函数来最大化代理随着时间的预期回报。DeepQ-
什么是nftables？nftables是一个用于管理Linux内核网络堆栈的工具，它的强大之处在于其清晰而强大的配置语言，以及对多种网络协议的全面支持。与之前的iptables相比，nftables提供了更灵活、可读性更强和性能更好的解决方案。安装nftables首先，确保你的Linux发行版支持nftables，并使用包管理器安装它。安装后，你可以使用以下命令启动nftables服务：sudosystemctlstartnftables1.基本概念：表（Tables）：Nftables配置由表组成，表是规则的容器。有四种类型的表：filter、nat、mangle、和raw。通常，我们在f
是不是说起「口袋妖怪」，你就不困了？「口袋妖怪」是「宝可梦」的非官方译名。从1996年至今，它可以被分为数个世代，成为很多玩家心中的经典之作。游戏画风简单，但是身为策略游戏，其中包含的角色、属性、战术、体系等让这个游戏入门容易精通难。如果训练AI来玩宝可梦，你觉得它的实力如何？推特用户@computerender用强化学习训练AI玩起了宝可梦。他也通过视频记录了这一过程，不仅生动地展示了训练过程，还详尽地介绍了其中的方法。项目地址：https://github.com/PWhiddy/PokemonRedExperiments视频地址：https://www.youtube.com/watch
作者：禅与计算机程序设计艺术随着互联网的迅速发展，电子商务平台蓬勃发展，传统的商品推荐机制也越来越依赖于机器学习技术。基于用户的购买习惯、浏览偏好等信息，精准地向用户推荐商品，已经成为电子商务平台的重要组成部分。而推荐系统在电子商务平台中扮演着举足轻重的角色，能够提高客户满意度、增加营销转化率、促进企业盈利，因此对其进行研究和探索也是非常重要的。在推荐系统中，通常采用协同过滤、矩阵分解、深度学习、神经网络等多种算法来提升推荐效果。然而，如何设计出有效的推荐策略并取得较好的效果是一个难题。基于用户的历史行为数据往往能够提供更多的信息用于推荐策略的设计，因此有必要探讨如何利用用户的历史行为数据进行
