当不同领域交汇融合时，其术语使用常会引发混淆。这既可能源于相同概念拥有不同名称，也可能是因为引入的过程虽已不完全符合原定义，却仍保留了原有名称。深度强化学习的发展历程亦如此，同样伴随着类似的术语问题。本教程将探讨围绕“”（episode）与“”（epoch）区别产生的理解难题。这种混淆还可能延伸至“”（step）和“”（batch）的概念。尽管这些差异看似细微，但它们对于理解训练过程以及比较不同深

传统行为克隆（BC）学习一个函数fafo，输出一个唯一的动作点。生成模型（VAEs）学习的是联合概率分布poa，输出的是所有可能oa对的可能性。

想象一下，你要训练一个拥有数十亿参数的AI模型，就像让一个学生背诵整个图书馆的书籍。单个GPU就像只有一个学生在学习——进度缓慢，记忆力有限。这就是我们需要分布式训练的原因。

1. 序言由于下载了Github的代码,代码运行需要该配置环境Required environmentUbuntu 16.04 or abovePyTorch 0.4.1 or aboveCUDA 9.1 or above但是本机安装的18.04 版本的ubuntu, 所以自己独立开始配置, 在配置过程中,出现了很多问题.如:1. Nvidia 显卡的算力是 8.6 , 但是安装不同版本的pyto

一. 首先查看自己的ubuntu配置适合哪个版本的CUDA在terminal中输入如下代码:nvidia-smi显示如下:上图中,如红色标记,本机配置,最大版本可以安装到11.4. 所以CUDA version11.4一下都可以安装. 本机决定安装 version 10.0二. 查找并且下载CUDA version 10.0打开google,并且输入 CUDA 10.0我的是Linux, ubun

numpy, python, numpy.copytonumpy.shapenumpy.reshapenumpy.ravelnumpy.ndarray.flatnumpy.ndarray.flattennumpy.moveaxisnumpy.rollaxisnumpy.swapaxesnumpy.ndarray.Tnumpy.transposenumpy.atleast_1dnumpy.atlea

一，均方误差个人理解：平均的平方的误差值，即，误差的平方的期望值（误差就是每个估计值与真实值的差）；换句话说，也就是多个样本的时候，均方误差等于每个样本的误差平方再乘以该样本出现的概率的和。二、方差个人理解：误差的平方；方差是描述随机变量的离散程度，是变量离期望值的距离。注意两者概念上稍有差别，当你的样本期望值就是真实值时，两者又完全相同。最小均方误差估计就是指估计参数时要使得估计出来的模型和真实

透视投影矩阵是用于透视投影的变换矩阵，定义了相机的视锥体形状和裁剪面的位置。通过调用这个函数，你可以获取仿真中相机视角的图像信息，用于视觉感知、图像处理和机器学习等应用。这个函数允许你通过提供先前添加的用户调试项目的唯一标识符，从仿真环境中移除相应的调试项目。这个函数返回一个视图矩阵，该矩阵用于将世界坐标系中的场景变换为相机坐标系中的视图。这个函数用于启动状态记录，允许你记录仿真环境中的状态信息，

【代码】PIL: Pillow Image.fromarray()

在 LaTeX 的表格中，和\multirow用来横向合并多个单元格。： 指定要合并的列数。例如，2表示合并两列。<对齐方式>： 定义单元格内容的对齐方式。clr|c|<内容>： 指定合并后的单元格显示的内容。用来纵向合并多个单元格。： 指定要合并的行数。例如，2表示合并两行。<宽度>2cm<内容>： 指定合并后的单元格显示的内容。