文章目录一、待解决问题二、DRL主流Trick2.1 主流Trick应用场景2.1 序贯决策导致的非独立同分布问题2.2 Policy随Target震荡而震荡问题2.3 Target过估计从而影响策略问题2.4 数据采样效率问题三、典型DRL算法总结四、典型DRL算法致谢一、待解决问题序号待解决问题进一步理解产生原因本质1非独立同分布数据使神经网络难以收敛由于训练分布完全依赖于序贯决策样本，导致训

原文出处：[1] 腾讯云.《深度强化学习》面试题汇总[2] Reinforcement Learning遇到的一些强化学习面试问题[3] 知乎.再励学习面试真题深度强化学习报道来源：Blog(AemaH,苏克)编辑：DeepRL不知不觉中求职季已经进行了很长时间，算法岗位的招聘可以说是非常火爆，但目前强化学习的面试题目相对来说比较少，本文整理了大约50多道题目，仅供大家自测，也欢迎总结和贡献答案！

原文出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/114392519.知乎强化学习算法的实现需要合适的平台和工具。本案例将首先介绍目前常用的强化学习实现平台Gym的基本使用方法，再介绍实验工具TensorFlow的基本操作方法，为之后构建和评估强大的强化学习算法打下坚实基础。目录1.常见强化学习实验平台介绍2.实验平台Gym 2.1 Gym的安装 2.2 Gym中的内置环境] 2

本文转载自：https://blog.csdn.net/smileyan9/article/details/106587227/《异常检测——从经典算法到深度学习》0 概论1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法3 基于One-Class SVM的异常检测算法4 基于高斯概率密度异常检测算法5 Opprent

前言对于部署在Linux系统上的Jupyter，也许当你最初渲染Gym附带的Artri视频小游戏时，你或多或少也遇到或下面问题问题1：~/Downloads/yes/lib/python3.7/site-packages/pyglet/gl/__init__.py in <module>()225else:226from .carbon import CarbonConfig as C

前言：在使用深度学习框架PyTorch预处理图像数据时，你可能和我一样遇到过各种各样的问题，网上虽然总能找到类似的问题，但不同文章的代码环境不同，也不一定能直接解决自己的问题。这时，就需要就自身所出bug了解问题本身涉及的大致原理，依据报错的具体位置(要完整的看完bug信息，不要只看最后报错信息而不看中间调用过程)才能更快的精准解决自己的问题一、原理概述PIL(Python Imaging Lib

文章目录第一题1.1 题目介绍1.2 题目条件1.3 解题思路1.4 代码第二题第一题1.1 题目介绍牛牛有一串混合数字和字母的密码，目前大意的牛牛忘记了密码，只知道密码的位数为m >= 3，以及他在键盘上的常用键数量为n >= 3，常用键中包含牛牛的密码。已知牛牛的密码中的数字至少有1位，字母至少有2位，假设题目所给输入一定满足上述条件，存在可行解，请设计算法找到牛牛密码的所有可能，

问题描述：由于笔者项目需要进行关系图谱展示，需要将每篇论文的作者数据构建成共现矩阵，用以输入到Gephi软件中汇出关系图。故，对于爬取的作者数据(存储在Excel中)需要先转换成逗号分隔文件csv。【初始数据及描述】：由于发表会议论文的作者来自不同国家，所以在作者命名上存在有些作者用自己本国语言(如丹麦语、俄语包含如ć、ø、å、ś特殊符号等)的名字作为论文上自己的名字。这就导致了包含这些语言的..

原文出处：http://www.sohu.com/a/138631880_278472使用过程CLUSTER实现层次法SAS共提供11种层次法，这些方法可以通过指定PROC CLUSTER中的选项来实现。过程CLUSTER的一般形式为：其中：DATA = 指定输入数据集，默认值为最后一次使用过的数据。METHOD= 用来指定做层次分析的具体方法，可供选

前言 —— 基于动态规划的强化学习一、策略迭代1.1 伪代码1.2 基于冰湖环境的代码实验环境及介绍：FrozenLake8x8-v0import gymimport timeimport numpy as npdef policy_evaluation(env, value_table, policy, gamma=0.9, threshold=1e-4):delta = 2 * thresho