DRL-2018实验结合了策略梯度方法，包括香草PG、Actor-Critic和PPO，以及进化策略。

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简介：
DRL-2018，该存储库记录了2018年夏季针对深度强化学习研究项目的成果，该项目由Keith Ross教授倡议并获得纽约大学上海分校本科研究基金的资助。在此研究中，我们着手探索将“策略梯度”方法——包括香草策略梯度（通常被称为REINFORCE）、Actor-Critic以及PPO——与“进化策略”相结合，旨在开发一种能够显著提升样本效率的混合算法。为了验证所提出的算法的有效性，我们在MuJoCo基准环境中进行了性能评估。相关参考资料包括：增强学习领域的经典论文——罗纳德·J·威廉姆斯《用于连接符增强学习的简单统计梯度跟踪算法》，发表于《机器学习》杂志第8卷第3-4期，共计229-256页，出版于1992年；以及理查德·萨顿、大卫·麦卡莱斯特、萨特德·辛格和伊谢·曼苏撰写的评论性文章《通过函数逼近进行强化学习的策略梯度方法》，发表于《神经信息处理系统的进步》等文献。

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DRL-2018: 实验整合策略梯度法（包括香草PG、Actor-Critic及PPO）与进化策略

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本研究在2018年深度强化学习会议中探讨了实验整合多种策略梯度方法，如原始策略梯度、演员-评论家算法以及 proximal 政策优化，并比较了其与进化策略的性能。 DRL-2018 存储库记录了纽约大学上海分校在Keith Ross教授的指导下进行的一项关于深度强化学习的研究项目（由院长本科研究基金资助）。该项目旨在结合“策略梯度”方法，包括香草策略梯度、Actor-Critic和PPO与“进化策略”，以开发一种提高样本效率的新算法。提出的混合算法已在MuJoCo基准上进行了性能评估。参考文献： - 罗纳德·J·威廉姆斯，《用于连接符增强学习的简单统计梯度跟踪算法》，《机器学习》第8卷（3-4期），1992年，页码：229–256。 - 理查德·萨顿、大卫·麦卡莱斯特、萨特德·辛格和伊谢·曼苏，《通过函数逼近进行强化学习的策略梯度方法》，《神经信息处理系统的进步》。

PyTorch v0.4.0中实现的经典策略梯度(PG)算法（Python）

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本文章介绍了如何使用PyTorch 0.4.0框架来实现经典策略梯度算法，并提供了详细的Python代码示例，适合对强化学习感兴趣的读者研究与实践。 Policy Gradient algorithms include REINFORCE, Natural Policy Gradient (NPG), Trust Region Policy Optimization (TRPO), and Proximal Policy Optimization (PPO).

近端策略优化(PPO)算法.pdf

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本论文深入探讨了近端策略优化（PPO）算法的工作原理及其在强化学习领域的应用。通过改进传统策略梯度方法，PPO有效解决了训练过程中的高方差问题，并提高了模型的稳定性和效率。 PPO算法（近端策略优化）是强化学习领域广泛应用的一种策略梯度方法。该算法由OpenAI在2017年提出，旨在解决传统策略更新过程中出现的训练不稳定问题。通过限制每次迭代中策略的变化幅度，PPO确保了收敛性的同时提高了稳定性和效率。一、PPO算法简介 PPO的核心思想是优化特定目标函数来更新策略，并在此基础上引入裁剪和信赖域的概念以保证策略在更新时不会过度偏离原轨迹，从而提升训练稳定性。通过这些机制，PPO能够在保持高效性能的前提下实现更加稳定的强化学习过程。二、主要变体目前存在两种主要的PPO算法变种：裁剪版（Clipped PPO）和信赖域版（Adaptive KL Penalty PPO）。其中，裁剪版更为常用，它通过限制概率比率来控制策略更新幅度；而信赖域版本则利用KL散度作为约束条件，并自适应调整惩罚系数以维持稳定更新。这两种变体都有效地解决了传统方法中的训练不稳定问题，在实际应用中表现出色。

Python 修改Win10本地安全策略，包括账户策略和审核策略

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本教程详细介绍如何使用Python脚本来修改Windows 10的本地安全策略，涵盖账户策略与审核策略设置，方便系统管理员自动化管理。在Windows 10系统中使用Python更改本地安全策略是一种高级的技术操作，主要应用于自动化安全管理及渗透测试领域。这项技术涉及以下几个关键知识点： 1. **Python编程基础**：作为一种广泛使用的高级语言，Python以其简洁易读的语法和丰富的库资源著称。在此场景下，它被用于编写自动化的脚本以修改系统设置。 2. **Windows API调用**：借助`ctypes`库，Python能够直接与操作系统底层进行交互，并通过调用各种函数来访问或操作系统的功能，包括安全策略的调整。 3. **本地安全策略（Local Security Policy）**：这是控制Windows系统安全性的重要组件之一。它定义并管理着一系列的安全规则和设置，直接影响到系统的稳定性和保护程度。 4. **账号策略**：这部分政策涉及用户密码的相关规定，如最短长度、复杂性要求以及最长使用期限等。通过Python脚本可以自动调整这些参数以满足不同的安全需求。 5. **审核策略**：定义了哪些系统事件需要被记录和审计，例如登录注销情况、账户管理活动及对象访问行为等。自动化地修改这类设置有助于更好地监控系统的运行状态，并提升整体的安全响应能力。 6. **渗透测试与持续性后门**：在进行安全评估时，自动化的策略更改可以帮助模拟攻击者的操作模式，从而检查系统防御的有效性。然而，在执行此类任务之前必须确保获得合法授权并遵循道德规范。 7. **Inf文件**：这是Windows用来指导软件安装和配置的特殊文件类型。在此实例中可能会涉及利用这些文件来更新安全设置。 8. **安全编程实践**：进行这类操作时，开发者需要严格遵守最佳的安全编码准则，以避免给系统带来不必要的风险，并防止恶意代码被注入或滥用。 9. **权限管理**：鉴于涉及到操作系统级别的改动，执行相关脚本通常要求用户具备管理员权限；否则可能会受到访问限制。 10. **错误处理与日志记录**：在开发自动化脚本时，建立有效的错误捕获机制和详细的日志记录功能是非常重要的。这有助于追踪操作流程、定位问题以及进行调试。使用Python来修改Windows 10中的本地安全策略是一项复杂的工作，它需要跨多个领域的专业知识和技术技能。实际应用中应当严格遵守相关法律法规，并确保技术的正当用途。

近端策略优化（PPO）- 深度强化学习

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近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）是一种在深度强化学习中广泛应用的技术，它通过改进策略梯度方法来提升算法效率与稳定性，在游戏、机器人控制等领域取得了显著成果。 Proximal Policy Optimization (PPO) is a default reinforcement learning algorithm used at OpenAI. It improves upon the policy gradient method by adding constraints.

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本研究提出一种基于深度学习技术的股票选择方法，通过深度融合市场数据和财务报表信息来预测股价走势，为投资者提供科学决策依据。本报告围绕“深度组合”的理念展开论述，探讨了如何将深度学习的基本思想应用到选股研究之中。我们发现，通过深度学习方法提取的非线性特征与传统的风险模型在选股方面具有良好的互补性质，在原理上两者相辅相成。尽管“深度组合”并非方法论上的创新成果，但它从另一个角度解释了价格信息中的规律，并且在过去七年中表现出比传统动量策略更为强劲的效果。