1.mem0大模型选用mob6454cc7042a2的技术博客MindSpore支持保存两种类型的数据:训练参数和网络模型(模型中包含参数信息)。 训练参数指的是Checkpoint格式文件。 网络模型包括MindIR、AIR和ONNX三种格式文件。 下面介绍一下这几种格式的基本概念及其应用场景。 Checkpoint 采用了Protocol Buffers格式,存储了网络中所有的参数值。 https://blog.51cto.com/u_16099269/12858044

2.一文入门个性化联邦推荐系统腾讯云开发者社区论文试图解决什么问题 论文试图解决的问题是设计一个新的联邦学习框架来解决社交推荐任务中的挑战。具体而言,论文关注的问题包括异构性、个性化和隐私保护。异构性指的是联邦推荐系统需要同时存储并融合用户-用户和用户-物品之间的交互关系。个性化指的是每个客户端具有特定的物品兴趣和社交连接,导致本地数据的非独立同分布https://cloud.tencent.com/developer/article/2477846

3.强化学习中onpolicy和offpolicy的区别深度理解在线策略(On-Policy)方法和离线策略(Off-Policy)方法依据策略学习的方式对强化学习算法进行划分。在线策略方法试图评估并提升和环境交互生成数据的策略,而离线策略方法评估和提升的策略与生成数据的策略是不同的。这表明在线策略方法要求智能体与环境交互的策略和要提升的策略必须是相同的。而离线策略方法不需要遵循这个约https://blog.csdn.net/weixin_39490300/article/details/123246512

4.强化学习蒙特卡罗之离线策略在线策略和离线策略,也是观测到 greedy 产生的策略有一定的随机性,不适合做最优策略。策略评估和策略改进能否用两种策略呢?根据答案从而产生了 on-policy 和off-policy 两种方案。 On-policy (在线策略)是指两个过程中使用的是同一个策略。 离线策略 off policy https://www.jianshu.com/p/20feefe77239

5.一文读懂,onpolicy和offpolicy相比之下,on-policy的优点在于它始终遵循当前策略进行学习和更新,因此更有可能找到最优解。但缺点是,它只能利用自身产生的经验进行学习,这在某些情况下可能限制了学习效率。 off-policy之所以能够利用其他策略的经验进行学习,是因为它可以从一个数据缓冲区中随机抽取历史经验。这些经验可能来源于不同的策略,但都可以用于https://www.yoojia.com/ask/17-14253386071930521291.html

6.onpolicy与offpolicy;确定性策略与随机策略1 on-policy与off-policy 之前一直搞不清楚on-policy和off-policy是什么区别,在查阅了各种公众号和博客、论坛之后,决定总结一下on-policy和off-policy的区别。 首先,如下图所示,on-policy和off-policy都是on-line强化学习策略更新中的一种。on-line和off-line最明显的区别就是,在一次policy.learn()之 https://www.pianshen.com/article/49572712478/

7.人工智能算法的分类与应用策略梯度算法:如自动驾驶决策。 蒙特卡罗树搜索 (MCTS):如围棋AI、象棋AI。 A3C、PPO 等深度强化学习算法:用于复杂决策场景,如无人机导航。 五、深度学习 特点: 使用深层神经网络模拟复杂的非线性关系,适合大规模数据处理。 常用算法: 卷积神经网络 (CNN):用于图像处理,如人https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MzQ1NjMwOA==&mid=2247549220&idx=4&sn=25aa18da4b1e2824371e552b0ca3c8e6&chksm=eb214cffdc56c5e9303367ae4087102996613151dfa3c11fafe88950b683dbc8dadedd63bcaa&scene=27

8.同策略/异策略机器之心off-policy learner学习最优策略的值,不论 agent采取的行动action。on-policy learner学习策略的值并伴随着agent的改变,包括探索的步数(exploration steps)。 也可以理解为区别就是在进行iteration的时候,是不是需要根据新的policy产生新的样本。off-policy 用的都是已经存好的数据。on-policy 在边学习的时候边产生新https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/1e3d73c9-10e9-4bbb-9171-551068dafcbe

9.PPO强调AC如何输出连续型动作区分OnPolicy与OffPolicy所以DQN是一个离线策略。 但为什么PG和AC中的Actor更新,就不能像DQN一样,把数据存起来,更新多次呢? 答案是在一定条件下,能,PPO做的工作就是这个。在了解在什么条件下可以的时候,我们需要先了解一下,为什么不能。假设,我们已知在同一个环境下,有两个动作可以选择。现在两个策略,分别是P和B:https://www.sxt.cn/wiki/12492.html

10.Hadoop(HDFS+MapReduce+Hive+数仓基础概念)学习笔记(自用)b) 通过浏览器查看(关闭防火墙 /etc/init.d/iptables stop【重启系统时会启动】)防火墙开机不自启命令 chkconfig iptables off(on自启) 3、进入Node02节点的系统目录/etc/yum.repos.d中,创建文件夹old。将目录中的所有.repo文件移动到old中。【系统自动到/etc/yum.repos.d找.repo文件】 https://developer.aliyun.com/article/1403772

11.科学网—一种基于Off输出数据反馈策略迭代在线学习算法转化为无模型输入输出数据反馈Off-policy学习算法.该算法利用历史输入输出数据实现最优输出反馈策略的学习,同时克服了On-policy算法需要频繁与实际环境进行交互这一缺点.除此之外,与On-policy算法相比, Off-policy学习算法具有克服学习噪声的影响,使学习结果收敛于理论最优值这一优点.最终https://blog.sciencenet.cn/blog-3291369-1348607.html

12.安全开机指南安全专家三招教你防御WannaCry勒索病毒雷峰网大家可能常听On/Off Policy策略这个词。 在蒙特卡洛采样中使用了πε策略来采样,学的并不是π,是带探索的πε。因为用来评估的数据,是从带探索的策略产出来的,而不是从我们想要学的策略上产生出来的。这个区别会导致把探索也作为策略的一部。这种采样与更新的策略是一样的算法叫做On Policy。 https://www.leiphone.com/category/industrynews/2PRAGhfWEZ3oxGnW.html

13.强化学习中onpolicy与offpolicy有什么区别?The definitions of onpolicy and off policy On-policy方法尝试评估或改进用于决策的策略，而Off-policyhttps://www.zhihu.com/question/57159315/answer/3301894198