目录1.ppo算法概述2.Pendulum-v03.代码实现1.ppo算法概述PG算法视频参考李宏毅强化学习课程：李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018)_哔哩哔哩_bilibili上图表示actor

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|新机器视觉“导航定位与授时”欢迎您本文引用格式：王璐，杨功流，蔡庆中，等.基多智能体协同视觉SLAM技术研究进展[J].导航定位与授时

2.固定翼飞行控制的深度强化学习这是一个深度Q网络(DQN)强化学习代理，它

是大规模多智能体训练的常见的范式，训练过程可以使用模拟器的全局状态信息，但是执行过程每个智能体只能依赖于自身的动作-观测值历史（常用循环神经网络来处理history）。

文章目录1.COMA解决了什么问题（Motivation）2.COMA怎么解决独立回报分配问题（Method）2.1核心思想counterfactualbaseline的提出2.2算法大框架——基于AC框架的CTDE（CentralizedTrainingDistributedExecution）模式2.3Actor网络设计2.4Critic网络设计2.5训练流程（UpdateParameters

COMA：CounterfactualMulti-AgentPolicyGradients论文地址：https://arxiv.org/pdf/1705.08926.pdf代码地址：https://github.com/oxwhirl/pymarl/tree/master/摘要本文提出一种多主体的actor-critic，称为反事实多主体策略梯度（COMA）。文章采用CTED的训练方式。利用反事实

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货来源：DeepRL实验室，转自：睿慕课▌一、深度强化学习的泡沫2015年，DeepMind的VolodymyrMnih

论文标题：CooperativePerceptionwithDeepReinforcementLearningforConnectedVehicles发表期刊/会议：IEEEIntelligentVehiclesSymposium(IV2020)数据集：V2V协同仿真平台CIVS（https://github.com/BlueScottie/SUMOCarla-integration）协同感知中的

1:从概率推断的角度看待强化学习-知乎(zhihu.com)2:从概率推理的角度理解强化学习和控制(一）-知乎(zhihu.com)3:(27条消息)强化学习与深度强化学习_lili安的博客-CSDN博客

论文题目《UAVCoveragePathPlanningunderVaryingPowerConstraintsusingDeepReinforcementLearning》论文主要内容：1.利用DDQN做路径规划2.利用卷积神经网络处理全局地图3.考虑能量约束，任意位置起降摄像头给出当前的覆盖率视图，GPS给出无人机的位置覆盖问题利用三通道的二维网格图分析，设置三个主要区域：起降区，禁飞区，目标

Article作者：SiqiLiu,KeeYuanNgiam,MenglingFeng文献题目：用于临床决策支持的深度强化学习：简要综述文献时间：2019文献链接：https://arxiv.org/abs

深度强化学习实验室来源：CoRL2020会议编辑：DeepRL[1].LearningaDecisionModulebyImitatingDriver’sControlBehaviors作者:JunningHuang

本工作是一项由深度强化学习实验室(DeepReinforcementLearningLaboratory,DeepRL-Lab)发起的项目。

Multi-AgentReinforcementLearning:ConceptsandChallenges1.Multi-AgentSettings1.1.Fullycooperative合作关系e.g.,机器人协作1.2.Fullycompetitive竞争关系e.g.,零和博弈，机器人搏斗，捕猎1.3.Mixedcooperativeandcompetitivee.g.,足球赛、游戏赛（两队

章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11章概率图模型第12章深度信念网络第13章深度生成模型第14章深度强化学习第

章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11章概率图模型第12章深度信念网络第13章深度生成模型第14章深度强化学习第

章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11章概率图模型第12章深度信念网络第13章深度生成模型第14章深度强化学习第

章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11章概率图模型第12章深度信念网络第13章深度生成模型第14章深度强化学习第

0.摘要深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)近年来取得了突破性的成果，出现了大量与之相关的算法和应用。最近的

Pytorch落地实践2：pytorch深度强化学习落地：以打乒乓小游戏为例一、需求分析二、动作空间设计三、状态空间设计四、回报函数设计五、算法选择六、训练调试总结2：pytorch深度强化学习落地：以打乒乓小游戏为例前几天买的新书

深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的决策任务。得益于DeepMindAlphaGo和OpenAIFive等成功的案例，深度强化学习受到大量的关注，相关技术广泛应用于不同的领域。

相比之下，具有决策和在线学习能力的深度强化学习（DRL）在面对路由优化问题时效果更好。DRL可以通过强化学习机制和深度神经网络在线或离线学习路由策略。然而，现有的基于DR

代码运行效果如下部分代码如下#深度强化学习——原理、算法与PyTorch实战，代码名称：代31-例8.6-基于蒙特卡洛树的井字棋

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引言本文主要介绍策略梯度算法的一种改进——带基线的策略梯度算法(Reinforcewithbaseline)。通过引入基线，有效降低了学习过程中的方差，从而提升训练过程的稳定性。1基线基线函数可以是任意随机函数或确定函数，它可以与状态有关，但是不能和动作有关。满足这样的条件后，基线函数自然满足证明：由于和动作无关，所以进而得证。2如何选择基线选择基线时，应当参照一下两个思想：1.基线的选择应当有效

摘要强化学习由于其能自动适应环境而成为实现智能体的重要工具。在深度学习模型的加持下，强化学习可以在复杂任务（比如玩像素游戏）中表现出巨大潜力。然而目前的强化学习方法都需要大量的交互数据，这对于现实生活中的应用来说是无法承受的代价。在这篇文章中，我们讨论几种可能的方法来减少强化学习的样本代价，从探索(exploration)、优化(optimization)、环境建模(environmentmode

文章核心做的工作是给出了一种新的深度强化学习训练模式，使得能够更加‘端对端’地去用transformer大家族去拟合和训练。截止2022年1月22日，这篇文章在

深度强化学习实验室作者：中科院自动化所编辑：DeepRLCASIA解锁更多智能之美演讲主题9月19日上午邓小铁演讲主题：OntheInterplayofAIandGameTheory报告摘要：TherapiddevelopmentofAIhasexpandedtorevolutionizealgorithmicdesignsincomputerscienceandbeyond.Inthistalk

无人机集群路径规划及避障matlab路径规划ROS和RRT的一些资料gitee自动驾驶/无人机RoboticsToolst伽马gamma人群和多智能体模拟gamma运动和路径规划多机器人实验室成果UAV

全文目录1组合优化问题概述1.1定义1.2特点1.3求解方法1.3.1精确方法1.3.2近似方法1.4应用2深度强化学习（DRL）解决组合优化问题的概述2.1二者联系2.2目前主要方法2.2.1基于DRL

本文虽然面向多智能体强化学习（MARL）领域的研究者，但除了一些期望获得的特殊技能，提

尤其是贝尔曼方程，对以后理解蒙特卡洛搜索、时序差分算法以及深度强化学习算法都至关重要。这篇文章主要介绍贝尔曼方程。

深度强化学习(DeepReinforcementLearning)，强化学习是一种人工智能的通用框架：1、强化学习是针对一个拥有行动能力的agent而言的2、每个行动影响了agent的未来状态3、使用标量值回报信号来度量成功一言以蔽之

深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的决策任务。得益于DeepMindAlphaGo和OpenAIFive等成功的案例，深度强化学习受到大量的关注，相关技术广泛应用于不同的领域。

但是我们的项目采用深度强化学习的策略，不引入象

2.王老师看好深度强化学习在推荐领域的前景么？能不能谈一下您的理解。3.老师，我有两个问题。

日报合辑|电子月刊|公众号下载资料|@韩信子AI绘画发展史(伪)：不能提升生产力的创新，都是伪创新微博博主@西仔LittileC绘制了一份AI绘画发展史，展示了从业者的担忧——并非抗拒技术进步带来的竞争和压力，而是担心已有行业的种种乱象在绘画行业重演，最终导致所有用户被动『吃屎』。大平台免费致使从业人数减少、平台收取低价使用费用、用户必须购买会员/按月订阅/按年订阅才能使用、内容趋同千人一面···

大规模车辆路径问题的深度强化学习算法研究思维导图算法设计预训练模型设计Transformer模型设计编码器编码器原理图第一层：扩维嵌入操作第二层：线性回归扩维第三层：注意力层，由两部分组成KQV模型—注意力层机制最重要的组成部分

【神经元覆盖率对深度强化学习有影响吗?:初步研究。】发表年份：2020期刊/会议：InternationalConferenceonSoftwareEngin

【深度强化学习的鲁棒性与性能】发表年份：2021期刊/会议：AppliedSoftComputing(中科院SCI2区,影响因子：8.263)APPLIEDSOFTCOMPUTING论文链接：https

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1.软件版本matlab2021a2.本算法理论知识首先，无人机采用四旋翼的无人机，其模型如下：3.核心代码cl

关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者|FloodSung来源|知乎授权发布1前言近几年来，以DeepMind和OpenAI的AI明星公司基于深度强化学习创造了前所未有的突破，包括AlphaGo

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基于一致性的控制策略是解多智能体系统控制问题的有效途径。达成一致性的目的是促使该整体所有成员的状态保持一致。

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深度强化学习的Atari：深度强化学习的开

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/276声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(DeepLearningforComputerVisi

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