多智能体强化学习MARL 第11页

Deep Q-Network (DQN)理解

DQN（DeepQ-Network）是深度强化学习（DeepReinforcementLearning）的开山之作，将深度学习引入强化学习中，构建了Perception到Decision的End-to-end

兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-03 20:59

机器学习笔记三——强化学习的V值计算

一、蒙特卡诺采样回溯计算V值把智能体放入环境的任意状态——从这个状态开始按照策略进行动作选择，并进入新状态——重复步骤2，直至进入最终状态——从最终状态往前回溯，计算每个状态的G值——重复1~4状态多次，平均每个状态的G值，这就是所需的V值1.具体G值计算如下：按照策略往后走，过程中不进行计算，只记录每一步的奖惩r从终点往前走，到某一状态获得的奖励总和就是G值。此时G=r+gamma*G_1，即这

唐豆豆*·2024-01-03 15:09

2024人工智能发展方向(机器人领域)

尽管离完全实现还尚有距离，但新年伊始，也是一个新的台阶，结合2023年的成果，在此基础上，2024年在算法架构上会倾向于，让机器人具有不断进化的能力，这一点李飞飞早在2021年便提出了深度强化学习进化策略

笑傲江湖2023·2024-01-03 11:21

机器学习笔记二——强化学习

一、什么是强化学习强化学习就是让智能体可以独立自主的完成某个任务。独立自主指的就是不需要人去指挥。比如扫地机器人，打开开关就会自动去清理。自动驾驶的汽车，在定好目的地后，可以自动安全达到目的地。

唐豆豆*·2024-01-03 08:26

Python贪心算法(Kruskal算法)生成对抗网络和强化学习数据集(计算机视觉)

最小生成树生成树被定义为包含图的所有顶点的连通无向图的树状子图。或者，用外行的话来说，它是形成一棵树（无环）的图的边的子集，其中图的每个节点都是树的一部分。最小生成树具有生成树的所有属性，并附加了在所有可能的生成树中具有最小可能权重的约束。与生成树一样，图也可以有许多可能的MST。生成树属性：图和生成树中的顶点数(V)相同生成树中有固定数量的边，该数量等于顶点总数减一（E=V-1）生成树不应断开连

亚图跨际·2024-01-03 08:41

论文阅读--Behavior Proximal Policy Optimization

YilangGuo论文链接：http://arxiv.org/abs/2302.11312arXiv2023-02-22代码链接：https://github.com/Dragon-Zhuang/BPPO摘要离线强化学习

酒饮微醉-·2024-01-03 04:44

强化学习Q-Learning基本原理

【AI业余爱好者学习总结】看了好多资料觉得Q-Learning很绕看不明白，猛刷B站几个视频，终于略懂一二。其中我觉得最通俗易懂的是几个大一学生讲的课程PPT，在这里总结一下。（【小组作业】Q-learning简单介绍_哔哩哔哩_bilibili）首先是Q-Learning的原理：Q-Learning就是想要得到最优的动作价值函数。上面表格中，每一行是一种状态，每一列是在这种状态下的行为对应的价值

xcpppig·2024-01-03 01:24

服务运营 | 年终回顾：服务运营为您服务

在此基础上，我们的原创推文主要涉及（1）混合整数规划（2）排队论（3）马尔科夫决策（强化学习）三个方向在医疗优化中的应用建模。基于消费者

运筹OR帷幄·2024-01-02 02:41

机器学习的分类与经典算法

机器学习算法按照学习方式分类，可以分为有监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning）、强化学习

RainTicking·2024-01-02 02:31

机械学习 - 基础概念 - scikit-learn - 数据预处理 - 1

2.关于模型的概念一、机械学习概念1.监督学习总结：2.非监督学习总结：3.强化学习总结：三种学习的特点总结scikit-learn说明二、机械学习的基本实操逻辑1.采集数据2.数据预处理(Preprocessing

沐修·2024-01-01 23:37

用一个小游戏入门深度强化学习

今天我们来用深度强化学习算法deepQ-learning玩CartPole游戏。

不会停的蜗牛·2024-01-01 13:54

大家都在用的AI作画Python几行代码就可实现

一、通过openai实现的作品：要想快速实现功能，咱们先了解一下OpenAI,OpenAI是一家人工智能公司，专注于开发强化学习、机器学习、自然语言处理等技术。

馒头糕饼一齐要·2024-01-01 08:50

【伤寒强化学习训练】打卡第八十九天一期90天

9.10.1-阳明病证候阳明病经证脾胃的湿气堆起来之后，直接就是脾阴实传到心阴实，祛湿的药，平胃散，要顺便减肥吃大豆黄卷，五苓散证就吃五苓散；如果已经转成胸闷状态，脾阴实传成心阴实胸闷胸刺痛，胸口积太多的痰，不是瓣膜病，用栝蒌薤白半夏汤证；【9.12】阳明中风，口苦，咽干，腹满，微喘，发热，恶风，脉浮而缓，若下之，则腹满，小便难也。当这个人还有恶风脉浮缓的状态的时候，代表这个人的邪气还在表，还没有

A卐炏澬焚·2024-01-01 07:03

多任务学习简介

学院：电子工程学院转载于：微信公众号“AI部落联盟”’原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hbtrijHy2E177fA7oe7SSA【嵌牛导读】多任务学习在NLP、CV和强化学习领域得到了很好的应用

5c36a4bce64b·2024-01-01 07:56

【自然语言处理】【大模型】 ΨPO：一个理解人类偏好学习的统一理论框架

AGeneralTheoreticalParadiamtoUnderstandLearningfromHumanPreferences》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.12036.pdf相关博客【自然语言处理】【大模型】ΨPO：一个理解人类偏好学习的统一理论框架【强化学习

BQW_·2024-01-01 05:47

一对一包教会脑电教学服务

想强化学习脑电某个内容版块可以吗？...”，也有小伙伴联系我们，咨询脑电相关内容能

茗创科技·2024-01-01 05:38

【学习强化学习】三、Q learning和Sarsa算法

文章目录参考资料1.Q-table2.Model-freePrediction2.1Monte-CarloPolicyEvaluation2.1.1MC算法步骤2.1.2incrementalMCupdates2.1.3DifferencebetweenDPandMCforpolicyevaluation2.1.4AdvantagesofMCoverDP2.2TemporalDifference2

CHH3213·2024-01-01 04:22

强化学习之——Q-Learning(基础部分)

状态转移概率：从掌握到放弃前几篇介绍了基于马尔可夫决策的强化学习框架，我们发现解决的问题有一个特点，我们是知道环境运转的细节的，具体就是我们知道状态转移概率，也就是P(St+1∣St,at)P(S_{

无心留踪迹·2024-01-01 04:50

【lsp预测】基于强化学习预测matlab源码

一、强化学习概述1.强化学习简介（1）强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。

Matlab科研辅导帮·2024-01-01 04:18

【强化学习】python 实现 saras lambda 例一

本文作者：hhh5460本文地址：https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10147265.html将例一用saraslambda算法重新撸了一遍，没有参照任何其他人的代码。仅仅根据伪代码，就撸出来了。感觉已真正理解了saraslambda算法。记录如下0.saraslambda算法伪代码图片来源：https://morvanzhou.github.io/static/

derek881122·2024-01-01 04:18

【强化学习】SARAS代码实现

前言SARAS，假设环境状态和动作状态都是离散的。利用动作价值矩阵来进行行为的预测。其主要就是利用时序差分的思想，对动作价值矩阵进行更新。代码实现importgymnasiumasgymimportnumpyasnpclasssarsa():def__init__(self,states_n,action_n,greedy_e=0.1):self.Q=np.zeros((states_n,acti

篝火者2312·2024-01-01 04:18

2024年原创深度学习算法项目分享

原创深度学习算法项目分享，包括以下领域：图像视频、文本分析、知识图谱、推荐系统、问答系统、强化学习、机器学习、多模态、系统界面、爬虫、增量学习等领域…有需要的话，评论区私聊

Jason160918·2024-01-01 01:00

演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架

策略梯度算法计算智能体策略预期奖励的梯度公式分解时间流程拆解通过采样方法近似估计梯度公式拆解时间流程拆解改进策略设置基线：适用于减小方差、加速训练效率归因分配CreditAssignment：评论家：DQN算法演员-评论家算法：策略梯度算法+DQN算法演员-评论家算法在多智能体强化学习中常作为核心框架

Debroon·2023-12-31 17:40

【ChatGPT 默认强化学习策略】PPO 近端策略优化算法

PPO近端策略优化算法PPO=概率比率裁剪+演员-评论家算法演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架概率比率裁剪：逐步进行变化的方法PPO目标函数的设计重要性采样KL散度PPO=概率比率裁剪+演员-评论家算法论文链接

Debroon·2023-12-31 17:38

Fine-Tuning Language Models from Human Preferences

Abstract奖励学习（rewardlearning）可以将强化学习（RL）应用到由人类判断定义奖励的任务中，通过询问人类问题来构建奖励模型。

chansonzhang·2023-12-31 07:54

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习的算法又分很多种，比较典型的四种：卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的

向着光噜噜·2023-12-31 06:53

强化学习计划

文章目录强化学习强化学习解决的是什么样的问题？举出强化学习与有监督学习的异同点。有监督学习靠样本标签训练模型，强化学习靠的是什么？强化学习的损失函数（lossfunction）是什么？

搬砖成就梦想·2023-12-30 23:11

Python深度学习技术进阶篇|注意力（Attention）机制详解

VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络（GCN、GAT、GIN等）、强化学习

AIzmjl·2023-12-30 19:02

强化学习的优化策略PPO和DPO详解并分析异同

目录PPO（ProximalPolicyOptimization）工作原理实现步骤DPO（DistributedProximalPolicyOptimization）工作原理实现步骤相同点不同点1、PPO（ProximalPolicyOptimization）工作原理目标函数：PPO旨在通过最大化特定的目标函数来改进策略。这个目标函数通常包括一个期望回报的项，以及可能的正则化项（如熵）来鼓励探索。

samoyan·2023-12-30 19:21

基于人类反馈的强化学习（RLHF）

1.监督微调（SFT）：为了训练语言模型（LM）掌握基本的任务执行技能，首先需要构建一个监督数据集。这个数据集包含了指令性的输入提示和期望的输出结果，通过这些数据对LM进行精细调整。为了保证任务种类的广泛性，这些输入提示和输出结果需由专业标注人员针对特定任务量身定制。例如，InstructGPT项目中，标注人员会创造性地编写输入提示（比如，“给出五个重燃职业激情的建议”）和对应的输出，覆盖了开放式

samoyan·2023-12-30 19:20

探索可解释及稳定性，AI与博弈，自适应推理——“智源论坛：机器学习青年学者报告会”要点总结

6月10日，北京智源人工智能研究院（BAAI）继“人工智能的数理基础”后，发布“机器学习”重大研究方向，由颜水成教授担任首席科学家，拟针对当前以深度学习、强化学习等为代表的人工智能算法所存在的可解释性缺失

智源社区·2023-12-30 16:27

【伤寒强化学习训练】打卡第三十六天一期90天

2021.2.5总结2.3.1桂枝去芍药汤&桂枝去芍加附子汤&桂麻各半汤恽子瑜先生说：当我没有确切的认识到这个病人身上到底发生了什么事之前，我绝不开药，了解病人的情况对开方很重要，开方治病需要辩证力和感知力1，“太阳病，下之后，脉促，胸满者，桂枝去芍药汤主之”一个水杯子里面装到水满出来叫做满，那如果这边觉得胀胀的这种可以称之为闷太阳病，当病邪还在表面，正确的疗法是把病邪推出去，用了下法就是一个误治

A卐炏澬焚·2023-12-30 15:36

基于深度强化学习算法的仿真到实践教程

基于深度强化学习算法的仿真到实践教程遇到问题先看这篇文章，我收集了许多群友遇到的问题。我的毕业论文主要是使用DQN，PPO，SAC仿真，然后放到车上跑（效果不太好）。

方小生–·2023-12-30 07:43

【强化学习】动态规划算法实践

文章目录【强化学习】动态规划算法实践一.实验过程1.1Environment1.2PolicyIteration1.3PolicyEvaluation1.4PolicyImprovement1.5ValueIteration

如果皮卡会coding·2023-12-30 04:44

【强化学习】基于蒙特卡洛MC与时序差分TD的简易21点游戏应用

1.本文将强化学习方法（MC、Sarsa、Qlearning）应用于“S21点的简单纸牌游戏”。类似于Sutton和Barto的21点游戏示例，但请注意，纸牌游戏的规则是不同且非标准的。

如果皮卡会coding·2023-12-30 04:42

Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds

我们将模仿学习和强化学习相结合，

cocapop·2023-12-30 02:46

【读书笔记-MIT决策算法】1.简介

1.2.2自动驾驶1.2.3乳腺癌筛查1.2.4金融消费与投资组合配置1.2.5分布式野火监测1.2.6火星科学探索1.3方法1.3.1显式编程1.3.2监督学习1.3.3优化理论1.3.4规划1.3.5强化学习

人工智障2.0·2023-12-29 22:57

【阅读笔记01】协同控制中的一致性算法

DistributedConsensusinMulti-vehicleCooperativeControlTheoryandApplications》作者：任伟本阅读笔记为个人学习所用一、一致性算法产生的背景多智能体集群系统需要开发以下功能

林子漾·2023-12-29 22:26

Starling-LM-7B与GPT-4：开源AI的新纪录

模型特点Starling-LM-7B，一个由人工智能反馈强化学习（RLAIF）训练的开源LLM，使用了新的GPT-4标记排名数据集Nectar和全新的奖励训练及策略调整流程。在

努力犯错·2023-12-29 15:03

GPT系列综述

InstructGPT在GPT-3上用强化学习做微调，内核模型为PPO-ptx，下面的论文会详细分析。ChatGPT沿用了InstructGPT，但是数据大了好几个量级。G

AmberlikeNLP·2023-12-29 13:16

2024 人工智能与大数据专业毕业设计(论文)选题推荐

目录前言毕设选题2.1目标检测与图像分类2.2自然语言处理与文本生成2.3时间序列分析与预测2.4强化学习与智能决策3.选题迷茫4.选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研

Krin_IT·2023-12-29 09:10

具身智能主流方法：模仿学习，和强化学习

强化学习：强调在与现实世界交互过程中持续学习，这让强化学习具有不断重新学习新的技能的可能。模仿学习：需要人为构造复杂数据集，数据利用率高，但数据难强化学习：需

笑傲江湖2023·2023-12-29 02:33

随机网络中通过Hebbian可塑性进行元学习(Meta-Learning through Hebbian Plasticity in Random Networks)

现代强化学习（RL）方法已显示出在解决复杂任务方面的重大进步，但是，一旦训练结束，找到的解决方案通常是静态的，并且无法适应新的信息或应对干扰。尽管仍不能完全理解生物大脑如何从经

Man in Himself·2023-12-28 21:16

Python深度学习技术进阶篇|Transformer模型详解