RL
用 Gaussian Process 建模 state-action 空间相关性，加速 Multi-Fidelity RL
基于 14 年的 MFRL 论文，利用相邻 state-action 的空间相关性来加速学习，用 gaussian processes 建模 env dynamics（model-based）/ Q function（model-free），得到了两种跟 14 年 MFRL 很相似的算法 。 ......
数据结构 玩转数据结构 12-6 LR和RL的实现
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/207.html#mid=14351 1 重点关注 1.1 破坏二分搜索树的四种情况 左左LL:新插入的节点导致不平衡，向上回溯找到第一个不平衡的节点在左孩子的左侧 右右RR:新插入的节点导致不平衡，向上回溯找到第一个不平 ......
打着 multi-fidelity RL 旗号，然而幼稚监督学习 + 迁移学习
RL episode 长度 = 1，先用 PPO 在 low-fidelity env 上学；维护一个 reward 的方差，如果方差足够小，就从 low-fidelity env 迁移到 high-fidelity env。 ......
AD823AARZ-RL-ASEMI代理亚德诺AD823AARZ-RL车规级芯片
编辑-Z AD823AARZ-RL芯片参数： 型号：AD823AARZ-RL −3dB带宽：17 MHz 全功率响应：4.8 MHz 斜率：30 V/µs 输入电压噪声：14 nV/√Hz 输入电流噪声：1 fA/√Hz 初始偏移量：0.12mV 输入偏置电流：0.3 pA 输入失调电流：0.3 p ......
电网管理中的分层决策 matlab源代码 我们应用强化学习(RL)方法来用于实时电网可靠性 提出了一个交错的双mdp模型，启发了电网可靠性管理的层次决策问题
电网管理中的分层决策 matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 电网管理是一个多时间尺度决策和随机行为的难题。 在面对不确定性的情况下解决这一问题需要一种具有易于处理的算法的新方法。 引入了一个新的复杂系统的层次决策模型。 我们应用强化学习(RL)方法来用于实时电网可靠性。 我们设计了一 ......
ASEMI代理AD823AARZ-RL原装ADI车规级AD823AARZ-RL
编辑：ll ASEMI代理AD823AARZ-RL原装ADI车规级AD823AARZ-RL 型号：AD823AARZ-RL 品牌：ADI /亚德诺 封装：SOIC-8 批号：2023+ 安装类型：表面贴装型 引脚数量：8 类型：车规级芯片 AD823AARZ-RL特性 单电源供电 轨到轨输出摆幅 输 ......
RL 的探索策略 | Exploration for RL
最近在草率地调研 RL 的 exploration。 这篇文章也比较草率，仅能起到辅助作用，不能代替读 review 或更精细的读 paper。 1 主要参考资料 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253522000288 ......