强化学习文献阅读

机器学习---强化学习---目前的坑

微尘强化学习MAB嗑盐ing；nlp/推荐系统预备卒53人赞同了该回答深度强化学习~1.深度强化学习可能是非常采样低效的（sampleinefficient）：强化学习也有其规划谬误，学习一个策略通常需要比想象更多的样本
Iverson_henry·2024-02-02 16:40

OpenAI Gym 中级教程——强化学习实践项目

PythonOpenAIGym中级教程：强化学习实践项目在本篇博客中，我们将通过一个实际项目来演示如何在OpenAIGym中应用强化学习算法。
Echo_Wish·2024-02-02 16:22

OpenAI Gym 中级教程——环境定制与创建

PythonOpenAIGym中级教程：环境定制与创建OpenAIGym是一个强化学习算法测试平台，提供了许多标准化的环境供用户使用。然而，有时候我们需要定制自己的环境以适应特定的问题。
Echo_Wish·2024-02-02 16:52

OpenAI Gym 中级教程----深入解析 Gym 代码和结构

PythonOpenAIGym中级教程：深入解析Gym代码和结构OpenAIGym是一个用于开发和测试强化学习算法的工具包。
Echo_Wish·2024-02-02 16:52

OpenAI Gym 中级教程——多智能体系统

PythonOpenAIGym中级教程：多智能体系统在强化学习中，多智能体系统涉及到多个智能体相互作用的情况。
Echo_Wish·2024-02-02 15:21

新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学

实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论，并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用
全栈开发圈·2024-02-02 12:46

2021-06-14

现在对本学期的学习与工作回顾总结如下：一、“问渠哪得清如许，为有源头活水来”——加强理论学习强化学习意识
风清云静的海角·2024-02-02 07:04

机器学习和模型训练的浅谈

机器学习涵盖了多种算法和技术，如监督学习、无监督学习、强化学习等。简单来说，机器学习关注的是如何从数据中“学习”知识或模式，以便进行预测或决策。而模型训练则是机器学习中的一个具体步骤，它涉及到使用已
MarkHD·2024-02-02 03:17

学习型三月六日

上午烧电焊，电流过大，焊接过热自动跳闸了下午看了一个多小时书，有三四个题目，一个强化学习，用于机器，人工智能。一个360度全景摄影一个基因疗法
貔貅少年·2024-02-02 00:28

【具身智能】论文系列解读-RL-ViGen & ArrayBot & USEEK

1.RL-ViGen：视觉泛化的强化学习基准RL-ViGen:AReinforcementLearningBenchmarkforVisualGeneralization0摘要与总结视觉强化学习（VisualRL
JackCrum·2024-02-01 22:05

深度强化学习（王树森）笔记11

深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。
阿正的梦工坊·2024-02-01 20:38

时空AI技术：深度强化学习在智能城市领域应用介绍

深度强化学习是近年来热起来的一项技术。深度强化学习的控制与决策流程必须包含状态，动作，奖励是三要素。在建模过程中，智能体根据环境的当前状态信息输出动作作用于环境，然后接收到下一时刻状态信息和奖励。
JUST极客·2024-02-01 18:30

深度学习的数据集制作、标注、处理相关软件

OpenAIGym描述：OpenAIGym提供了一套针对强化学习算法
jjm2002·2024-02-01 16:59

[晓理紫]每日论文分享(有源码或项目地址、中文摘要)--强化学习、模仿学习、机器人

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，谢谢支持如果你感觉对你有所帮助，请关注我，每日准时为你推送最新论文。为了答谢各位网友的支持，从今日起免费为300名读者提供订阅主题论文服务，只需VX关注公号并回复{邮箱+论文主题}（如：[email protected]+chatgpt@largelanguagemodel@LLM）,主题必须是同一个领域，最多三个关键词。解
晓理紫·2024-02-01 15:24

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--强化学习、模仿学习、机器人

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，谢谢支持如果你感觉对你有所帮助，请关注我，每日准时为你推送最新论文。为了答谢各位网友的支持，从今日起免费为300名读者提供订阅主题论文服务，只需VX关注公号并回复{邮箱+论文主题}（如：[email protected]+chatgpt@largelanguagemodel@LLM）,主题必须是同一个领域，最多三个关键词。
晓理紫·2024-02-01 15:24

使用Isaac Gym 来强化学习mycobot 机械臂执行抓取任务

当尝试使用机器人进行深度强化学习时，在物理机器上准备大量训练数据可能具有挑战性。但是，使用模拟器，很容易收集大量数据集。然而，对于那些不熟悉它们的人来说，模拟器可能看起来令人生畏。
大象机器人·2024-02-01 13:57

<文献阅读>用转移熵通过微阵列的时间序列推断基因调控网络(inferring gene regulatory networks from microarray time series data ...

这篇文章是2007的时候发表在IEEE杂志上，并没有收录到PubMed里面。是韩国的学者开发出来的方法。具体来说，通过转移熵计算基因对的因果关系(causalrelations),也就是转移熵的值。转移熵不是负数，而且大小代表因果关系的强度。题目：Inferringgeneregulatorynetworksfrommicroarraytimeseriesdatausingtransferentr
我们一起舔过铁栏杆·2024-02-01 12:22

6月24日《伤寒论》强化学习24天。

一病有发热恶寒者发于阳也。无热恶寒者发于阴也发于阳七日愈发于阴六日愈以阳数七阴数六故也。①怕冷有烧代表抵抗力有在抗病，而且激烈抗病，身体整个动力的系统被开机称之为阳。②怕冷又不发烧明显没有比较激烈的抗病样子。这个人的动力系统没有被开启。免疫系统以一种比较消极的方式在承受称之为阴。二成数六七解。《辅行诀》用药的结构“阳进为补其数七火数也，阴退为泄其数六水数也”。①火数水数所谓五行成数。②大泻某个脏的
宜美特批发1864880366·2024-02-01 12:07

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型第1步：将您的机器学习项目置于情境中第2步：探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集
jcfszxc·2024-02-01 11:59

对齐大型语言模型与人类偏好：通过表示工程实现

1、写作动机：强化学习表现出相当复杂度、对超参数的敏感性、在训练过程中的不稳定性，并需要在奖励模型和价值网络中进行额外的训练，导致了较大的计算成本。
Ly大可爱·2024-02-01 11:53

多智能体强化学习综述阅读笔记

多智能体强化学习1本文的目的本文是探索多智能体强化学习领域的一些论文的翻译和总结，更多会偏向开源的代码，便于实现，另外根据我的方向，对于论文的选择会具有一定的倾向，一些方面可能介绍的不是很完全。
ustc懒苗·2024-02-01 06:17

人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑

写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习：无监督学习：强化学习：机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归：决策树：支持向量机：神经网络：人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论
洁洁！·2024-02-01 01:32

强化学习-论文调研-泛化性能力增强和度量

1.[ICML2019]QuantifyingGeneralizationinReinforcementLearning文章提出16000多个单智能体闯关游戏CoinRun，通过智能体在分割开的训练环境和测试环境上表现的性能作为RL泛化性的度量。具体而言作者通过”奔跑硬币泛化曲线“（CoinRunGeneralizationCurves）来评价泛化性，训练和测试时关卡等级服从同分布，所以殉难联合测
BIT龙超越·2024-01-31 18:38

AAAI 2020多智能体强化论文

强化学习最新论文汇总如有错误，欢迎指正所引用内容链接Multi-AgentRL1.PartnerSelectionfortheEmergenceofCooperationinMulti‐AgentSystemsusingReinforcementLearning2
rockray21·2024-01-31 18:08

强化学习-google football 实验记录

googlefootball实验记录1.gru模型和dense模型对比实验实验场景：5v5(控制蓝方一名激活球员)，跳4帧，即每个动作执行4次实验点：修复dense奖励后智能体训练效果能否符合预期实验目的：对比gru长度为16和densenet作为aggrator的区别实验效果reward敌方得分我方得分熵实验结论：相较于长度16的gru，densenet作聚合器有益于快速收敛。gru聚合器学到了
BIT龙超越·2024-01-31 18:06

一起学习飞桨 深度强化学习算法DQN

LEARN_FREQ=5#trainingfrequencyMEMORY_SIZE=200000MEMORY_WARMUP_SIZE=200BATCH_SIZE=64LEARNING_RATE=0.0005GAMMA=0.99#trainanepisodedefrun_train_episode(agent,env,rpm):total_reward=0obs=env.reset()step=0w
路人与大师·2024-01-31 18:35

机器学习 强化学习 深度学习的区别与联系

机器学习强化学习深度学习机器学习按道理来说，这个领域（机器学习）应该叫做统计学习（StatisticalLearning），因为它的方法都是由概率统计领域拿来的。
坠金·2024-01-31 12:10

不同的强化学习模型适配与金融二级市场的功能性建议

以下是对您列出的几种强化学习模型的简要概述，以帮助您做出选择：DQN(DeepQ-Network):适合：适用于离散动作空间的强化学习任务。
路人与大师·2024-01-31 09:54

谈一谈深度学习与机器学习

机器学习包括多种方法：除了深度学习，机器学习还包括传统的监督学习、无监督学习、强化学习等方法，这些方法可以使用各种不同的算法和技术。优缺
流浪字节π·2024-01-31 09:07

icra2021 reinforcement learning paper list

reinforcementlearningAutonomousVehicleNavigationDeepReinforcementLearningforMaplessNavigationofaHybridAerialUnderwaterVehiclewithMediumTransition自从在Atari类游戏中将深度Q学习应用于连续动作域以来，用于运动控制的深度强化学习
吃醋不吃辣的雷儿·2024-01-31 08:09

深度强化学习（王树森）笔记09

深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。
阿正的梦工坊·2024-01-30 09:19

生信技能树《GEO数据框挖掘》笔记

1.通读文献阅读及规律这一块儿主要就是在你感兴趣的文章里，找到其测序信息的GSE号，在GEO数据库中直接检索该文件号。2.了解GEO数据库比如我们对GSE42872这个测序结果比较感兴趣，我们现在GE
鹿枫堂·2024-01-30 04:14

第二十九周：文献阅读笔记（ResMLP）+ pytorch学习（Resnet代码实现）

第二十九周：文献阅读笔记（ResMLP）摘要Abstract1.ResMLP1.1文献摘要1.2文献引言1.3ResMLP方法1.3.1整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2
@默然·2024-01-30 03:01

第二十八周：文献阅读笔记（弱监督学习）+ pytorch学习

第二十八周：文献阅读笔记（弱监督学习）摘要Abstract1.弱监督学习1.1.文献摘要1.2.引言1.3.不完全监督1.3.1.主动学习与半监督学习1.3.2.通过人工干预1.3.3.无需人工干预1.4
@默然·2024-01-30 03:31

第二十七周：文献阅读笔记

第二十七周：文献阅读笔记摘要AbstractDenseNet网络1.文献摘要2.引言3.ResNets4.DenseBlock5.Poolinglayers6.ImplementationDetails7
@默然·2024-01-30 03:01

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+ pytorch学习

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+pytorch学习摘要Abstract1、DenseNet文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接
@默然·2024-01-30 03:58

动手学深度学习（一）深度学习介绍1

2.4优化算法：3.各种机器学习问题：3.1监督学习：3.1.1回归：3.1.2分类：3.1.3标记问题：3.1.4搜索：3.1.5推荐系统：3.1.6序列学习：3.2无监督学习：3.3与环境互动：3.4强化学习
Shining0596·2024-01-30 02:32

深度强化学习（王树森）笔记07

深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。
阿正的梦工坊·2024-01-30 00:53

如何写出一篇合格且优秀的硕士毕业论文

一、软件、插件推荐谷歌浏览器、Edge浏览器（有自动翻译成中文的小插件）Scholarscope、EasyPubmed(浏览器插件，显示影响因子，被引用的次数，链接)知云文献翻译（文献阅读软件）EndnoteX9
Komorebi_9999·2024-01-29 21:12

有关机器学习的两种算法特点

机器学习算法主要有三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习：使用预定义的“训练示例”集合，训练系统，便于其在新数据被馈送
轻雨科技·2024-01-29 17:49

机器学习周报第26周

目录摘要Abstract一、文献阅读二、复习2.1Howtomakeself-attentionefficient？
Ramos_zl·2024-01-29 16:51

机器学习周报第23周

目录摘要Abstract一、卷积神经网络1.1padding1.2卷积步长1.3单层卷积网络1.4池化层二、文献阅读：BERTmodelsforBrazilianPortuguese:pretraining
Ramos_zl·2024-01-29 16:21

机器学习周报第30周

目录摘要Abstract一、文献阅读1论文标题2论文摘要3过去方案4论文方案5相关代码摘要Abstract一、文献阅读1论文标题Accurateonestepandmultistepforecastingofveryshort-termPVpowerusingLSTM-TCNmodel-ScienceDirect2
Ramos_zl·2024-01-29 16:49

深度强化学习基本概念-王树森课程笔记

学习资料：深度强化学习课程-王树森目录一、概率论知识二、强化学习专业术语三、强化学习的随机性来源1.action2.statetransition四、Rewards,Returns&ValueFuctions1
淀粉爱好者·2024-01-29 12:06

深度强化学习 _Actor-Critic 王树森课程笔记

Actor-CriticMethod一、ValueNetwokandPolicyNetwork1.Policynetwork(Actor):π(a∣s;θ)\pi(a|s;\bm\theta)π(a∣s;θ)2.Valuenetwork(Critic):q(s,a;w)q(s,a;\textbf{w})q(s,a;w)二、训练神经网络1.用TD算法更新价值网络2.用策略梯度算法更新策略网络三、Ac
淀粉爱好者·2024-01-29 12:06

深度强化学习（王树森版）学习笔记（一）——机器学习基础

前言由于本人的工作与深度强化学习相关，想找个机会重新复习下深度强化学习的相关知识，正好手上有这本书，粗略一看感觉知识点挺简洁的，内容也挺全面，也提供了一些学习资料。所以开个坑记录一下这本书的学习过程。
向南而行灬·2024-01-29 12:35

强化学习（王树森）

目录基本概念价值函数目的基本概念**策略函数(policy)**是根据观测到的状态做出决策策略函数π\piπ：S×\times×A→\rightarrow→[0,1]是一个条件概率函数：π\piπ(a|s)=P(A=a|S=s)策略函数的输入是状态s和动作a，输出是一个0到1之间的概率值奖励(reward)是在智能体执行一个动作之后，环境返回给智能体的一个数值状态转移是指当前状态s变成新的状态s’
leukocyten·2024-01-29 12:05

第一周文献阅读报告

文献阅读报告泛读1.《毫米波与太赫兹技术》2.《基于物联网的智能养老系统》3.《基于空间聚类的FMCW雷达双人行为识别方法》4.《太赫兹应用分析和展望》5.《车载毫米波雷达应用研究》6.
半个轮子工·2024-01-29 12:03

深度强化学习（王树森）笔记06

深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。
阿正的梦工坊·2024-01-29 12:01

第四十一周：文献阅读+GAN存在的问题和改进

目录摘要Abstract文献阅读：基于Transformer的时间序列生成对抗网络现有问题提出方法相关前提GAN（生成对抗网络）Transformer方法论时间序列处理TTS-GAN（基于Transformer
m0_66015895·2024-01-29 12:00
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