强化学习（Reinforcement learning ，RL ）是机器学习领域之一，研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。本次报告从强化学习的基本框架开始，介绍了强化学习的基本思想；介绍了强化学习算法的三种主要类型：基于策略梯度（Policy Based）、基于值函数（Value Based）和基于模型（Model Based）的算法，并对其中基于值函数的一种经典算法Q-Learning的基本原理进行了详细说明；最后，介绍了一种对抗环境强化学习的算法。
2组-学术报告PPT-对抗环境强化学习-王逸洲-2019.12.08原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2019/12/17/%e5%af%b9%e6%8a%97%e7%8e%af%e5%a2%83%e5%bc%ba%e5%8c%96%e5%ad%a6%e4%b9%a0/
背景 熟悉模式识别的童鞋都很清楚，在模式识别领域内存在许多的学习算法和技术。面对纷繁的算法，我们必然会产生疑问：究竟哪一个算法才是“最好的”。值的强调的是每个算法都有相应的先验假设…
现在大多数方法都是直推式学习， 不能直接泛化到未知节点。这些方法是在一个固定的图上直接学习每个节点embedding，但是大多情况图是会演化的，当网络结构改变以及新节点的出现，直推…
基于突变的模糊测试对于漏洞检测能力的开发和测试资源的利用较为重要，为了快速、高效地寻找到待测程序中的缺陷，需要提高模糊测试过程的测试效率。本次报告为大家介绍了基于突变的模糊测试的基…
针对神经网络模型的缺陷测试使用了神经元覆盖率指标指导测试，这是一种从软件测试领域迁移的概念，指的是测试激活的神经元越多，测试越充分。但是近年来这种测试方法的有效性存疑，特别是测试生…
网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网…
聚类学习作为机器学习中最为常用的算法，已经广泛的应用于许多领域。本文主要介绍聚类的一些基础知识，并且以概率聚类模型为例，并讲解一个聚类算法：基于t分布的熵惩罚最大期望算法，使大家对…
本次学术报告介绍Web及其两种基本开发方式前后端分离和前后端不分离，然后针对pythonWeb开发中适合初学者且较为稳定的Django 展开介绍，内容主要包括Django基本开发模…
事务是MySQL数据库用户保证一组sql操作的完整性的一种机制，确保一组操作能够全部成功或者全部失败，不会出…
对聚类算法有一点点入门的时候就知道，几乎所有的“平面型”聚类算法都有一个共同的弱点-难以确定类别数（聚类停止条件），而层次聚类在一定程度上解决了这个问题（它算一种比较古老比较通用的…
The susceptibility of deep neural networks to backdoor or trojan attacks has been demonstr…
