强化学习从入门到放弃

论文笔记（三十九）Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds

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
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:10

机器学习：简要介绍及应用案例

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
rubyw·2024-01-17 07:06

【机器学习】强化学习（二）基于动态规划的算法

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
十年一梦实验室·2024-01-17 07:02

【机器学习】强化学习 （一）强化学习简介

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
十年一梦实验室·2024-01-17 07:59

机器学习框架Ray -- 3.1 RayRLlib训练Pendulum-v1

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。
Augenstern-YaoYao·2024-01-17 06:28

深度强化学习算法PPO训练CartPole

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
槑槑紫·2024-01-17 06:27

一个可转移的连续强化学习的中心框架

TRANSFERVALUEORPOLICY?AAVALUE-CENTRICFRAMEWORKTOWARDSTRANSFERRABLECONTINUOUSREINFORCEMENTLEARNINGABSTRACTTransferringlearnedknowledgefromoneenvironmenttoanotherisanimportantsteptowardspracticalreinfor
Adam坤·2024-01-17 06:26

强化学习_PPO算法实现Pendulum-v1

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
¥骁勇善战¥·2024-01-17 06:54

PPO 跑CartPole-v1

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
NoahBBQ·2024-01-17 06:52

什么是ChatGPT，什么是大模型prompt

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
张飞的猪大数据·2024-01-17 05:15

超火的chartGPT到底是什么？没有账号我能使用吗

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？
你别管我了·2024-01-17 00:16

深度学习机器臂控制_基于深度强化学习的机器人手臂控制

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
觉主小VV·2024-01-16 22:54

【强化学习与机器人控制论文 1】基于深度强化学习的机械臂避障

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
ReEchooo·2024-01-16 22:24

【论文笔记】基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

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
Ctrl+Alt+L·2024-01-16 22:23

机器人强化学习——Comparing Task Simplifications to Learn Closed-Loop Object Picking Using DRL（2019 RAL）

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
千羽QY·2024-01-16 22:53

基于强化学习的机器人路径寻优

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
kk的blog;·2024-01-16 22:53

基于强化学习的机器人抓取之 stochastic search

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
千羽QY·2024-01-16 22:53

机器人强化学习——Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets (2017)

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
千羽QY·2024-01-16 22:53

(一)逐步搭建机器人(机械臂)强化学习环境 Pybullet + Gym + Stable Baselines3

（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
Bourne_Boom·2024-01-16 22:22

机器人强化学习-双机械臂

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
琼筵醉月·2024-01-16 22:52

缓解大语言模型（LLM）幻觉的可行方法探究（课程综述）

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
wavehaha·2024-01-16 21:30

（2024，强化学习，提示扩展，原始提示中心引导）Parrot：用于文本到图像生成的帕累托最优多奖励强化学习框架

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
EDPJ·2024-01-16 21:40

常见机器学习算法总结

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。
婉妃·2024-01-16 20:39

强化学习AI构建实战 - 基于“黄金点”游戏（一）

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。
人工智能MOS·2024-01-16 19:33

强化学习AI构建实战 - 基于“黄金点”游戏（二）

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
人工智能MOS·2024-01-16 19:32

强化学习应用（二）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

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。
IT猿手·2024-01-16 16:01

强化学习应用（一）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

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。
IT猿手·2024-01-16 16:00

机器学习学习笔记（吴恩达）（第三课第一周）（无监督算法，K-means、异常检测）

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。
kgbkqLjm·2024-01-16 10:30

强化学习RL实战 01：RoboCup Rescue simulator

1.officialdocumentsofficialReadme：https://github.com/roborescue/rcrs-server/blob/master/README.adocjavacodes:GitHub-roborescue/adf-sample-agent-java:AsampleteamusingRCRSAgentDevelopmentFrameworkpython
天狼啸月1990·2024-01-16 09:46

MATLAB Deep learning

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
JNU freshman·2024-01-16 09:37

Pytorch函数——torch.gather详解

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。
beiketaoerge·2024-01-16 08:49

多臂老虎机 “Multi-armed Bandits”

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。
EasonZzzzzzz·2024-01-16 07:48

机器学习算法 - 马尔可夫链

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
想做后端的前端·2024-01-16 03:26

深度学习---从入门到放弃（四）优化器

深度学习—从入门到放弃（四）优化器1.案例引入-MNIST手写数字识别现代深度学习优化中的许多核心思想（和技巧）可以在训练MLP以解决图像分类任务的中进行说明。
佩瑞·2024-01-16 02:33

减肥：从入门到放弃，又从放弃到成功，我做对了什么？

减肥，一直是一个世界性难题，哪一次心情不好压力山大，不是火锅烧烤蛋糕一起上，再加上买包买鞋买口红才顶过来的，照酱紫下去，总有一天会再也不嚷嚷减肥，因为已经胖得不敢吱声了。特别是夏天的时候，随便跟谁聊天，都会扯到减肥这来，“减肥”二字出现的频率仅次于“今天吃什么？”，不抛弃不放弃的你，一次次前扑后继的加入减肥的大军，然额，看起来好像不太顺利的亚子……在减肥这条阳关大道上，试过很多的方法吧，可是都有效
丹溪1327·2024-01-16 01:18

预训练技术在美团到店搜索广告中的应用

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
智能推荐系统·2024-01-15 23:57

多示例学习 (multi-instance learning, MIL) 学习路线 (归类、重点文章列举、持续更新)

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
因吉·2024-01-15 22:15

强化学习应用（七）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

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。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:14

强化学习应用（六）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

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。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:44

强化学习应用（五）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

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。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:13

强化学习应用（八）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

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。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:41

马尔科夫决策过程（Markov Decision Process）揭秘

RL基本框架、MDP概念MDP是强化学习的基础。MDP能建模一系列真实世界的问题，它在形式上描述了强化学习的框架。RL的交互过程就是通过MDP表示的。
アナリスト·2024-01-15 05:38

17.蒙特卡洛强化学习之批量式策略评估

文章目录1.是什么2.为什么直接估计Q而不是V2.根据多条完整轨迹计算Q(s,a)3.初访法和每访法哪个更好？1.是什么智能体利用完整轨迹数据估计出Qπ(s,a)Q_\pi(s,a)Qπ(s,a)的过程2.为什么直接估计Q而不是V因为策略评估的目的在于改进现有策略π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)，而改进策略就涉及到选取最优行为a，Q(s,a)a，Q(s,a)a，Q(s,a)刚好能衡量状态s
中年阿甘·2024-01-15 04:26

ReadMe

这个文集是关于《深入浅出强化学习原理入门》郭宪方勇纯一书的个人笔记。如有错误，欢迎讨论，恳请指正，谢谢！
食蓼少年·2024-01-15 03:39

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用深度强化学习及其他技术进行自动文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1.Seq2seq模型2.2.强化学习和序列生成2.3.自动文本摘要三.本文方法四实验效果
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:57

2019-06-10

1、区块链新闻印度拟法案：购买持有比特币等数字货币可判10年监禁【IT之家】2、谷歌造了个虚拟足球场，让AI像打FIFA一样做强化学习训练【量子位】3、亚马逊创建详细3D郊区地图训练递送机器人【腾讯】亚马逊在印度
平头哥镇四方·2024-01-14 23:44

[强化学习总结6] actor-critic算法

actor：策略critic：评估价值Actor-Critic是囊括一系列算法的整体架构，目前很多高效的前沿算法都属于Actor-Critic算法，本章接下来将会介绍一种最简单的Actor-Critic算法。需要明确的是，Actor-Critic算法本质上是基于策略的算法，因为这一系列算法的目标都是优化一个带参数的策略，只是会额外学习价值函数，从而帮助策略函数更好地学习。1核心在REINFORCE
风可。·2024-01-14 22:04

强化学习DRL--策略学习（Actor-Critic）

策略学习的意思是通过求解一个优化问题，学出最优策略函数π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)或它的近似函数（比如策略网络）。一、策略网络在Atari游戏、围棋等应用中，状态是张量（比如图片），那么应该如图7.1所示用卷积网络处理输入。在机器人控制等应用中，状态s是向量，它的元素是多个传感器的数值，那么应该把卷积网络换成全连接网络。二、策略学习的目标函数状态价值既依赖于当前状态st，也依赖于策略网
还有你Y·2024-01-14 22:03

【强化学习】Actor-Critic

目录Actor-Critic算法概述可选形式算法流程小结强化学习笔记，内容来自刘建平老师的博客Actor-Critic算法概述Actor-Critic包括两部分：演员(Actor)、评价者(Critic
最忆是江南.·2024-01-14 22:02

强化学习- Actor-Critic 算法

提出理由：：REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励G，方差大，学习效率低。G随机变量，给同样的状态s，给同样的动作a，G可能有一个固定的分布，但是采取采样的方式，本身就有随机性。解决方案：单步更新TD。直接估测G这个随机变量的期望值，拿期望值代替采样的值基于价值的(value-based)的方法Q-learning。Actor-Critic算法，结合策略梯度+时序差分的方
下一个拐角%·2024-01-14 22:02
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他