专属领域论文订阅VX关注{晓理紫}，每日更新论文，如感兴趣，请转发给有需要的同学，谢谢支持VX关注晓理紫，并留下邮箱可免费获取每日论文推送服务分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇

摘要：中科院自动化所蒲志强教授团队，提出一种基于关系图的深度强化学习方法，应用于多目标避碰包围(MECA)问题，使用NOKOV度量动作捕捉系统获取多机器人位置信息，验证了方法的有效性和适应性。

强化学习这一概念在历史上来源于行为心理学，来描述生物为了趋利避害而改变自己行为的学习过程。人类学习的过程其实就是为达到某种目的不断地与环境进行互动试错，比如婴儿学习走路。

1、增量算法估计动作价值由之前的内容可知，某一个动作被选择n−1n-1n−1次后，该动作的价值估计值为Qn≐R1+R2+⋯+Rn−1n−1Q_n\doteq\dfrac{R_1+R_2+\cdots+R_{n-1}}{n-1}Qn≐n−1R1+R2+⋯+Rn−1很明显，随着时间的推移，内存和计算的需求逐渐增长，为此设计增量算法，已知QnQ_nQn和第nnn次的奖励RnR_nRn，则这nnn次奖励的

揭秘强化学习之谜，图宾根大学和马普所发现策略梯度的低维奥秘，开启高效AI训练新纪元！

詹令[email protected]待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)

LearningHuman-to-RobotHandoversfromPointClouds文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.背景3.1.强化学习3.2.移交模拟基准4.方法4.1.HandoverEnvironment4.2

这种学习的方式通常分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习（SupervisedLearning）：在监督学习中，算法从带有标签的训练

值函数可以分为状态价值函数和动作价值函数，分别适用于哪些强化学习问题二、基于动态规划的算法2.1策略迭代算法示例：(改进的)策略迭代代码首先定义了一些参数，如奖励、折扣因子、最大误差等，然后初始化了一个网格世界的环境

一、强化学习简介1.1问题定义1.2马尔可夫决策过程举例说明马尔可夫决策过程例1：例2：执行动作的策略强化学习的目标是让智能体通过不断尝试，找到最优的策略（policy），即在每个状态下选择什么动作，以最大化累积的奖励

分别使用SAC/DDPG/Apex-DDPG训练强化学习环境Pendulum-v1。1.Pendulum-v1环境在Pendulum-v1环境中，智能体的目标是平衡一个倒置的摆。

PPO代码部分，训练离散动作1.导入必须要的包importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasfimporttorch.optimasoptimfromtorch.distributionsimportCategoricalfromcollectionsimportdequeimportrandomimportmatplotlib.p

TRANSFERVALUEORPOLICY?AAVALUE-CENTRICFRAMEWORKTOWARDSTRANSFERRABLECONTINUOUSREINFORCEMENTLEARNINGABSTRACTTransferringlearnedknowledgefromoneenvironmenttoanotherisanimportantsteptowardspracticalreinfor

目录PPO算法AC输出连续动作On-policy->Off-policyImportantsamplingIssueofImportanceSamplingAddConstraintPPO代码实现PPO算法PPO(ProximalPolicyOptimization）PPO是基于AC架构的，也就是说，PPO也有两个网络，分别是Actor和Critic，解决了连续动作空间的问题。AC输出连续动作我离

gym-0.26.2cartPole-v1参考动手学强化学习书中的代码,并做了一些修改代码importgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmclassPolicyNet

shapesRigidbodydynamicsCollisionDetectionCollisionResolution应用与实践CharactercontrollerRagdoll0入门资料GAMES104-现代游戏引擎：从入门到实践

什么是ChatGptChatGPT是一个由美国的OpenAI公司开发的聊天机器人，它使用了大型语言模型，现在有GPT-3、GPT-3.5、GPT-4.0多个版本，目前还在快速发展，通过监督学习和强化学习进行了微调

OpenAl的研究领域包括机器学习、自然语言处理和强化学习等。其中,GPT-3是OpenAl开发的一种大型语言模型,可以进行自然语言生成、翻译和问答等任务。什么是ChartGPT？

基于深度强化学习的机器人手臂控制杨淑珍;韩建宇;梁盼;古彭;杨发展;吕萍丽【期刊名称】《福建电脑》【年(卷),期】2019(035)001【摘要】基于深度强化学习策略,研究了机器人手臂控制问题.以两节机器人手臂为对象

基于深度强化学习的机械臂避障1.引言2.论文解读2.1背景2.2将NAF算法用在机器人避障中3.总结1.引言本文介绍一篇2018年发表在EuropeanControlConference的文章，虽然不是顶会

文章目录摘要关键词0引言1空间连续型机器人动力学模型1.1场景假设(1)环境假设(2)模型假设1.2公式分析2空间连续型机器人滑模控制器3基于强化学习的滑模控制器4仿真校验5结论摘要【针对问题】空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪

1简介任务是reach、grasp、lift，比较了rewardshaping、curriculumlearning、迁移学习，并迁移到了真实机器人场景中。本文抓取的方法框架是QT-Opt。2方法相机位置：机械臂腕部，眼在手上。state：深度图像、机械手张开宽度action：xyz平移、z轴旋转（想对于当前末端位姿）、机械手动作（开/闭）。每步平移最大1cm，初始state：随机选择n个物体放置

二、使用差分进化算法辨识逆运动学的解三、基于强化学习的机械臂末端运动四、代码五、总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：记录以前上课时学习的一些知识本文需要掌握的一些前置知识：1.机器人的D-H

前言最近看google的机器人抓取算法QT-Opt，该方法通过stochasticsearch为每一个state选择action。沿着参考文献一路找到google的Learninghand-eyecoordinationforroboticgraspingwithdeeplearningandlarge-scaledatacollection，以及DeepReinforcementLearning

论文地址：https://arxiv.org/abs/1610.042861简介针对现实世界中DRL对复杂任务学习慢的问题，提出progressivenetworks来将仿真中学习的策略迁移到真实世界中。progressivenetworks是个通用框架，核心思想是将从低维视觉特征到高级policy之间的所有东西迁移到新任务，实现方式是将其他任务上预训练的特征通过侧面连接输入到新任务的网络中。实验

（转载请注明出处）一、搭建基于pybullet的gym环境1.1基本文件结构My_Robot_Gym/setup.py__init__.py(forregister)my_robot_gym/assets/(forstoringrobotmodel,etc.)robot.urdfrl_envs/__init__.pymy_robot_gym.py(forgymenvcustomizationpyt

概要基于robosuite库，进行双臂机器人学习训练环境测试下面展示下分别控制两个机械手随机运动的画面：双臂显示场景如下：双臂调用代码如下：importnumpyasnpimportrobosuiteassuiteimportrobomimicimportrobomimic.utils.file_utilsasFileUtilsimportrobomimic.utils.torch_utilsas

缓解大语言模型（LLM）幻觉的可行方法探究转载请标明出处，抄袭摘要：2022年11月OpenAI推出能够进行多场景对话的大语言模型ChatGPT，ChatGPT凭借大规模的训练参数、海量的训练数据及强化学习人类反馈在语义理解

Parrot:Pareto-optimalMulti-RewardReinforcementLearningFrameworkforText-to-ImageGeneration公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要3.基础4.方法4.1Parrot概述4.2按批次帕累托最优选择4.3原始提示中心引导5.实验0.摘要最近的研究表明，使用

备注：个人学习笔记，仅用于个人学习，侵权勿删目录备注：个人学习笔记，仅用于个人学习，侵权勿删1.python安装（略）2.变量和简单数据类型2.2变量2.2.1变量命名规则：2.2.2使用变量名时避免命名错误2.3字符串2.3.1将串中字母大小写(title、upper、lower)2.3.2拼接字符串，用+号2.3.4删除空白符（rstrip、lstrip、strip）2.3.5python2和

基本算法总结正面.jpeg图的左半部分列出了常用的机器学习算法与它们之间的演化关系，分为有监督学习，无监督学习，强化学习3大类。

简介强化学习(ReinforcementLearning)是机器学习的一种重要技术。本文首先简要介绍了强化学习的概念及思路，然后以Q-Learning算法为例介绍了如何进行训练。

服务端接口为了让大家的AI可以顺利地进行游戏，并验证我们对策略和AI的一些实现，我们需要一些基础设施来帮助我们完成一些工作。这些工作包括游戏回合的控制、参与者之间的数据同步、游戏数据的储存等功能。为了简化这些基础工作，以便大家可以更好地集中于AI本身的设计和实现，我们搭建了一个服务器提供了一些基本的接口。使用这些接口，AI可以做到简单的调用RESTAPI接口实现游戏回合时间同步、获取历史数据、提交

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。

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欢迎聚类算法：无监督学习：聚类、异常检测推荐算法：强化学习：聚类（Clustering）聚类算法：查看大量数据点并自动找到彼此相关或相似的数据点。

1.officialdocumentsofficialReadme：https://github.com/roborescue/rcrs-server/blob/master/README.adocjavacodes:GitHub-roborescue/adf-sample-agent-java:AsampleteamusingRCRSAgentDevelopmentFrameworkpython

regularizationandvalidationregularization正则化validation验证机器学习的类型有监督学习分类Classification回归Regression无监督学习聚类强化学习

在学习强化学习时，顺便复习复习pytorch的基本内容，遇到了torch.gather()函数，参考图解PyTorch中的torch.gather函数-知乎(zhihu.com)进行解释。

将强化学习与机器学习、深度学习区分开的最重要的特征为：它通过训练中信息来评估所采取的动作，而不是给出正确的动作进行指导，这极大地促进了寻找更优动作的需求。

马尔可夫链（MarkovChain）可以说是机器学习和人工智能的基石，在强化学习、自然语言处理、金融领域、天气预测、语音识别方面都有着极其广泛的应用>Thefutureisindependentofthepastgiventhepresent

2、从零开始搭建创业公司后台技术栈3、2021年10月份热门报告免费下载4、微博推荐算法实践与机器学习平台演进5、腾讯PCG推荐系统应用实践6、强化学习算法在京东广告序列推荐场景的应用7、飞猪信息流内容推荐探索

文章目录0要点0要点说明：本文在于能够让大家能够更加快速地了解MIL这个领域，因此将从以下几个方面重点介绍MIL：MIL背景介绍；理论MIL概述：注意力网络；对比学习；介入学习；强化学习；GAN；应用MIL

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。

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复习python从入门到实践——类学好继承，你就初步学习了程序面向对象啦～本章我依旧为大家整理好了运行的步骤，以及举了尽可能清晰简单的例子为大家展示。

复习python从入门到实践——文件和异常目录复习python从入门到实践——文件和异常1.打开文件Syntax读取多个文件2.写入文件.write()写入空文件'w'附加到文件'a'3.异常总结1.打开文件

复习用户输入与while循环目录复习用户输入与while循环前言inputwhile循环总结前言到此为止，《python从入门到实践》的1-11章已经学完。