作为一个新手，写这个教程也是想和大家分享一下自己学习强化学习的心路历程，希望对大家能有所帮助。这个系列后面会不断更新，希望自己能保证起码平均一天一更的速度，先是介绍强化学习的一些基础知识，后面介绍强化学习的相关论文。本来是想每一篇多更新一点内容的，后面想着大家看CSDN的话可能还是喜欢短一点的文章，就把很多拆分开来了，完整的我整理好了会放在github上，大家一起互相学习啊！可能会有很多错漏，希望

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作为一个新手，写这个强化学习-基础知识专栏是想和大家分享一下自己学习强化学习的学习历程，希望对大家能有所帮助。这个系列后面会不断更新，希望自己在2021年能保证平均每日一更的更新速度，主要是介绍强化学习的基础知识，后面也会更新强化学习的论文阅读专栏。本来是想每一篇多更新一点内容的，后面发现大家上CSDN主要是来提问的，就把很多拆分开来了（而且这样每天任务量也小一点哈哈哈哈偷懒大法）。但是我还是希望

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这个专栏主要是想和大家分享一下深度学习的基础知识，主要是以吴恩达老师深度学习课程内容作为基础，并补充了很多其他内容希望让整体内容更加容易理解和系统化。如果想要了解具体专栏里面有什么内容的话，可以看一看我们专栏的目录，在目录里面还说明了小伙伴的分工，这些内容都是所有小伙伴们一起努力完成的，有希望和我们一起学习的的小伙伴也可以加入我们啊。另外我们还将内容以书籍的形式放到了github上，之后还会陆续上

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最近的深度强化学习（DRL）被吹的天花乱坠，强化学习本身作为一种非常普遍的范例，让大家觉得一个好的鲁棒的强化学习仿佛什么都可以做，然后又结合了深度学习的一些经验主义，让大家觉得DRL仿佛就是真正能实现通用人工智能的有效抓手（毕竟不用像监督学习那样一开始就收集大量数据，只是想我们小时候一样多尝试多探索然后就能学到东西的这个想法是多么像人类啊），这也是为什么这几年来，深度强化学习拿了超级多fundin

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【论文快讯】上海理工大学团队在《Advanced Science》发表基于迁移学习的太赫兹QBIC生物传感器优化设计研究。该研究创新性地采用两阶段迁移学习方法，首次实现品质因子（Q因子）、品质因数（FoM）与有效传感面积（ESA）的多指标协同优化，数据需求降低50%。设计的超表面生物传感器可检测纳克/微升级同型半胱氨酸，实验与理论预测高度吻合。研究通过预训练-微调框架建立超表面设计新范式，为痕量生