强化学习文献阅读

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--机器人、强化学习

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，检测分割==roboticagent==标题:WorkspaceOptimizationTechniquestoImprovePredictionofHuman
晓理紫·2024-01-25 12:26

【机器学习】强化学习（六）-DQN(Deep Q-Learning)训练月球着陆器示例

概述DeepQ-Learning（深度Q学习）是一种强化学习算法，用于解决决策问题，其中代理（agent）通过学习在不同环境中采取行动来最大化累积奖励。
十年一梦实验室·2024-01-25 07:50

阅读记录：RNNLOGIC: LEARNING LOGIC RULES FOR REASON-ING ON KNOWLEDGE GRAPHS

现有方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题（例如神经逻辑编程），要么由于奖励稀疏而导致优化无效（例如基于强化学习的技术）。为了解决这些限制，本文提出了一种称为RNNLogic的概率模型。
憨化龙猫·2024-01-25 07:04

QTRAN算法总结

:LearningtoFactorizewithTransformationforCooperativeMulti-AgentReinforcementlearning参考文章：(35条消息)多智能体强化学习
神奇的托尔巴拉德·2024-01-25 06:45

【文献阅读】 大模型增强的语言与知识推理

语言模型与知识图谱1语言模型推理与知识图谱推理1.1语言模型推理特性一：主要依靠神经网络在参数化空间完成，更多是一种隐式推理，缺乏可解释性。特性二：与模型规模具有强关联，只有模型参数达到一定规模，才能激活推理能力。特性三：大模型的泛化能力，基于指令驱动和反馈学习等机制实现。特性四：推理过程依赖生成过程，容易产生幻觉生成问题，导致推理结果缺乏可靠性。1.2知识图谱推理特性一：依靠显示获取的符号知识，
SuperCooper·2024-01-24 22:34

【文献阅读】AutoMap：Diagnose Your Microservice-based Web Applications Automatically

论文链接AutoMap:DiagnoseYourMicroservice-basedWebApplicationsAutomatically前言（务必看一下~）最近查看故障相关论文，发现故障根因这一块在微服务中也有诸多涉及。微服务场景下各项服务也具有多项检测数据，服务之间的拓扑结构也是异常复杂。因此，希望通过这篇文章的思想来探究故障根因分析。但是，这篇出自2020年的文章，至今没有一篇文章对该论文
SuperCooper·2024-01-24 22:04

【文献阅读】Harnessing Explanations LLM-to-LM Interprete for Enhanced TAG Graph Reresentation Learning

论文连接：HarnessingExplanations摘要背景：近年来，文本属性图（TAG）的表示学习已成为一个关键的研究问题。一个典型的案例是论文引用网络，其中每篇论文的文本作为节点属性，GNN将每篇论文将在这些文本属性转换为浅层特征，从而利用文本属性。问题：最近LLM大火，GPT和Lama2表现出推理和利用常识的能力。进一步，如何将这种文本建模能力与GNN的结构学习能力相结合成为突出性问题。贡
SuperCooper·2024-01-24 22:04

【文献阅读】K-BERT Enabling Language Representation with Knowledge Graph

原文链接摘要指出问题：预训练的语言表示模型，例如BERT，从大规模的语料库中捕获通用的语言表示，但缺乏特定领域的知识。实际场景下:当专家阅读领域文本时，会利用相关知识进行推理。提出:一种带有KG的知识语言表示模型K-BERT。具体做法就是将KG中的三元组作为领域知识注入到句子当中。（三元组（知识特征）->句子（文本特征））问题：过多的知识融入会偏离句子的正确含义，这称之为知识噪声（KN）解决办法：
SuperCooper·2024-01-24 22:04

【文献阅读】ERNIE Enhanced Language Representation with Informative Entities

论文链接摘要背景：在大规模语料库上预训练的BERT等LR模型可以很好地从纯文本中捕获丰富地语义模式，并进行微调以持续提高各种NLP任务的性能。问题：现有的预训练语言模型(PLM)很少考虑结合KG，但是KG又能够提供丰富的结构化知识来更好地理解语言，所以作者认为知识图谱中的信息实体可以通过外部知识来增强语言的表示。（又是通过知识图谱来增强语言的特征表示）提出：作者认为知识图谱中的实体可以作为额外的知
SuperCooper·2024-01-24 22:04

2019年上半年收集到的人工智能强化学习干货文章

2019年上半年收集到的人工智能强化学习干货文章从0到1-强化学习篇关于人工智能中强化学习的扫盲强化学习简介深度强化学习探索强化学习算法背后的思想起源！强化学习基础什么是强化学习？
城市中迷途小书童·2024-01-24 22:57

具有运动模糊的大规模场景的混合神经绘制

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读：具有运动模糊的大规模场景的混合神经绘制1、研究背景2、方法提出3、视点依赖归一化方法4、训练方法5、
qq_43314576·2024-01-24 19:15

【强化学习】DQN、Double DQN、Dueling DQN、Per DQN、NoisyDQN 学习笔记

文章目录DQN(DeepQ-Network)说明伪代码应用范围DoubleDQN说明伪代码应用范围DuelingDQN实现原理应用范围伪代码PerDQN(PrioritizedExperienceReplayDQN)应用范围伪代码NoisyDQN伪代码应用范围部分内容与图片摘自：JoyRL、EasyRLDQN(DeepQ-Network)说明DQN通过深度学习技术处理高维状态空间，它的核心是使用深
如果皮卡会coding·2024-01-24 13:23

【强化学习】QAC、A2C、A3C学习笔记

强化学习算法：QACvsA2CvsA3C引言经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式，它通过梯度上升方法来寻找最优策略。
如果皮卡会coding·2024-01-24 13:52

跨文化能力研究的深化与西方范式面临的质疑

2019-03-083月文献阅读笔记07-《跨文化能力研究》时间：1990-1999机构成立：①国际跨文化研究院1997②国际语言与跨文化交际学会1999③中国跨文化交际学会1995研究主题：文化价值观
叶小静Stamy·2024-01-24 08:52

吴恩达机器学习介绍第一章介绍

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。在监督学习中，计算机系统通过使用带有标签的训练数据来学习模式和规律，然后根
清☆茶·2024-01-24 08:30

强化学习12——策略梯度算法学习

Q-learning、DQN算法是基于价值的算法，通过学习值函数、根据值函数导出策略；而基于策略的算法，是直接显示地学习目标策略，策略梯度算法就是基于策略的算法。策略梯度介绍将策略描述为带有参数θ\thetaθ的连续函数，可以将策略学习的目标函数定义为：J(θ)=Es0[Vπθ(s0)]J(\theta)=\mathbb{E}_{s_0}[V^{\pi_\theta}(s_0)]J(θ)=Es0[
beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习11——DQN算法

DQN算法的全称为，DeepQ-Network，即在Q-learning算法的基础上引用深度神经网络来近似动作函数Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)。对于传统的Q-learning，当状态或动作数量特别大的时候，如处理一张图片，假设为210×160×3210×160×3210×160×3，共有256(210×60×3)256^{(210×60×3)}256(210×60×3)种状态，难以存储，但
beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习13——Actor-Critic算法

Actor-Critic算法结合了策略梯度和值函数的优点，我们将其分为两部分，Actor（策略网络）和Critic（价值网络）Actor与环境交互，在Critic价值函数的指导下使用策略梯度学习好的策略Critic通过Actor与环境交互收集的数据学习，得到一个价值函数，来判断当前状态哪些动作是好，哪些动作是坏，进而帮Actor进行策略更新。A2C算法AC算法的目的是为了消除策略梯度算法的高仿查问
beiketaoerge·2024-01-24 06:40

2019-4-29晨间日记

读书改进：提高效率习惯养成：坚持周目标·完成进度力争完成学习·信息·阅读关注，查看健康·饮食·锻炼少盐，步行人际·家人·朋友和谐工作·思考积极，反思最美好的三件事1.学习2.读书3.看孩子思考·创意·未来强化学习
木子化敏·2024-01-23 20:31

中医强化学习90天打卡第11天

厥阴病条文11.47至11.58讲解【11.47】厥阴之为病，消渴，气上撞心，心中疼热，饥而不欲食，食则吐蚘，下之，利不止。厥阴病是一个阴阳分裂的病，它跟少阴病是一个不同层面的问题。少阴病的很多问题是在于阳虚，而厥阴病它比较是在阴阳的分裂这件事情。那你把这个阴阳分裂的状况解决了之后呢，也可以算是你已经把厥阴病医好了。那通常还是可能有的。厥阴病它的一个特质哦，因为是它的这个寒气就这样往底下掉，热气就
方波先生·2024-01-23 18:38

机器学习 | 深入理解并掌握核心概念

我们将揭开机器学习背后的神秘面纱，解释监督学习、无监督学习、强化学习等不同类型的机器学习算法。目录初识人工智能机器学习概述机器学习算法分类模型评估深度学习概述Jupyt
亦世凡华、·2024-01-23 17:42

【强化学习日志】小鸟管道游戏的gym环境搭建和DDQN训练

最近在学习了强化学习之后，在guithub上下载了一些使用不同强化学习方法的小项目，收获颇丰，于是想自己搭建一个gym环境1，直接使用项目中的一些方法去训练，希望能够加深自己的一些理解游戏参考的github
wushenlunzhe·2024-01-23 16:32

nuaa-数据融合-基于强化学习的小游戏

目录一、写在前面二、安装pygame三、读整个项目文件中的README.md四、模拟强化学习(重点)4.1先装cuda4.2再装cuDNN4.3添加环境变量五、使用conda下载pytorch反转来了env.pymain.pyppo.py
不买Huracan不改名·2024-01-23 16:00

详解强化学习（Reinforcement Learning）（基础篇）

强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一个分支，主要研究智能体如何通过观察环境状态、执行动作和接收奖励来学习最优策略。
RRRRRoyal·2024-01-23 16:28

【强化学习】----训练Flappy Bird小游戏

文章目录一、游戏介绍与问题定义1.1游戏简介1.2问题定义二、算法介绍2.1预处理2.1.1去除背景颜色2.1.2灰度处理2.2Q-Learning2.3神经网络2.4DQN结构2.4.1增加样本池2.4.2利用神经网络计算Q值2.5组成元素2.6算法设计2.7.1Train.py算法2.7.2test.py算法三、实现方法及参数设置3.1实现方式3.2参数设置四、实验结果及分析4.2各指标关系图
子衿JDD·2024-01-23 16:56

2024/1/21周报

文章目录摘要Abstract文献阅读题目问题与创新方法RNN网络LSTM网络目标变量与外部变量的相关性实验数据集评估准则参数设置实验结果深度学习GRU网络结构介绍前向传播过程反向传播过程简单的GRU代码实现总结摘要本周阅读了一篇基于
user_s1·2024-01-23 14:39

2024.1.21周报

目录摘要ABSTRACT一、文献阅读一、题目二、摘要三、Introduction四、模型一、连续时间模型二、离散时间模型五、结论二、实验代码Navier–Stokesequation总结摘要本周我阅读了一篇题目为
Nyctophiliaa·2024-01-23 14:08

离线MC强化学习算法（1）

文章目录1.理解离线MC强化学习的关键2.什么是重要性采样3.重要性采样定理给我们的一般启示4.重要性采样定理给离线蒙特卡洛强化学习的启示1.理解离线MC强化学习的关键离线强化学习的特点是采样策略π′≠
中年阿甘·2024-01-23 10:00

强化学习：MuJoCo机器人强化学习仿真入门

声明：我们跳过mujoco环境的搭建，搭建环境不难，可自行百度下面开始进入正题（需要有一定的python基础与xml基础）：下面进入到建立机器人模型的部分：需要先介绍URDF模型文件和导出MJCF格式介绍完毕，下面开始进行mujoco仿真：首先将这4个文件复制到.mujoco/mujoco210/bin文件夹中：接着讲ur5的模型stl文件放置在.mujoco/mujoco210文件夹中:进入bi
随机惯性粒子群·2024-01-23 10:25

【机器学习】强化学习（五）深度强化学习理论

强化学习算法如Q学习的确有一些局限性，比如状态和动作空间过大或过复杂的问题。针对这些问题，有一些解决方案，比如：使用函数逼近来近似Q函数，而不是用表格存储。
十年一梦实验室·2024-01-23 09:54

初识人工智能，一文读懂强化学习的知识文集(5)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
普修罗双战士·2024-01-23 09:09

儒家视角的跨文化能力理论

2019-03-233月文献阅读笔记19-《跨文化能力研究》【研究者】X.S.Xiao&G.M.Chen【观点】西方文化以自我为中心，在评价交际能力时强调对过程的控制以及预定目标的实现。
叶小静Stamy·2024-01-23 01:30

【机器学习】强化学习（三）蒙特卡洛算法

无模型算法三、蒙特卡洛算法蒙特卡洛(MonteCarlo)方法是一种基于样本的强化学习算法，它通过执行和学习代理（也就是我们编程的AI）环境交互的样本路径来学习。
十年一梦实验室·2024-01-22 19:17

强化学习

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eftales·2024-01-22 11:16

第四十周：文献阅读+GAN

目录摘要Abstract文献阅读：结合小波变换和主成分分析的长短期记忆神经网络深度学习在城市日需水量预测中的应用现有问题创新点方法论PCA（主要成分分析法）DWT（离散小波变换）DWT-PCA-LSTM
m0_66015895·2024-01-22 09:42

机器学习周记（第二十六周：文献阅读-DPGCN）2024.1.15~2024.1.21

目录摘要ABSTRACT1论文信息1.1论文标题1.2论文摘要1.3论文背景2论文模型2.1问题描述2.2论文模型2.2.1时间感知离散图结构估计（Time-awareDiscreteGraphStructureEstimationModule，TADGModule）2.2.2时间卷积模块（TemporalConvolutionModule，TCModule）2.2.3动态个性化图卷积模块（Dyn
Slender2001·2024-01-22 09:40

机器学习周报第29周

目录摘要Abstract一、文献阅读1.论文标题2.论文摘要3.论文背景4.论文方案4.1多视角自注意力网络4.2距离感知4.3方向信息4.4短语模式二、self-attention摘要本周学习了多视角自注意力网络
Ramos_zl·2024-01-22 09:10

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 04.基于 XAI 的强化学习方法，用于社交物联网内容的文本摘要

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.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言XAI-BasedReinforcementLearningApproachforTextSummarizatio
yuyuyu_xxx·2024-01-22 07:57

深度强化学习Task2：策略梯度算法

本篇博客是本人参加Datawhale组队学习第二次任务的笔记【教程地址】文章目录基于价值算法和基于策略算法的比较策略梯度算法策略梯度算法的直观理解策略梯度算法REINFORCE算法基于平稳分布的策略梯度算法REINFORCE算法实现策略函数设计模型设计更新函数设计练习总结基于价值算法和基于策略算法的比较基于价值的算法是通过学习价值函数来指导策略的，而基于策略的算法则是对策略进行优化，并且通过计算轨
卡拉比丘流形·2024-01-22 07:16

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·2024-01-22 06:24

译文《Learning to Drive in a Day》

摘要——我们展示了深度强化学习在自动驾驶中的首次应用。从随机初始化的参数中，我们的模型能够使用单个单眼图像作为输入，在少数训练集中学习车道跟随策略。
qq_16740151·2024-01-22 06:34

AlphaGo Zero学习笔记

对该状态节点所有可能的动作进行扩展，建立一颗以为根节点的搜索树前向搜索前向搜索在状态动作数量都很少的时候没有问题，但是只要稍微状态动作数量多一点，每个状态的选择就都特别慢了简单蒙特卡洛搜索简单蒙特卡罗搜索基于一个强化学习模型和一个模拟策略
神奇的托尔巴拉德·2024-01-22 02:24

从0开始学习C++ 第十二课：指针强化

第十二课：指针强化学习目标：理解常量指针与指针常量的区别。学习如何使用函数指针。掌握指针与数组的高级使用技巧。
mls学习小记·2024-01-21 16:58

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·2024-01-21 16:43

Python入门之机器学习（非常详细）篇幅拉满，一般人看不完！

机器学习其实就是想让计算机像人一样思考而研发出的计算机理论，目前常用的机器学习有以下几种算法：监督学习supervisedlearning;非监督学习unsupervisedlearning;半监督学习semi-supervisedlearning;强化学习
码农必胜客·2024-01-21 13:33

统计学习方法-第1章-绪论

2019June28监督学习统计学习方法-第1章-绪论统计学习分类分类标准类型基本分类监督学习、无监督学习、强化学习按模型分类概率模型、非概率模型（在监督学习中，概率模型是生成模型，非概率模型是判别模型
chiemon·2024-01-21 13:04

设计、训练、测试、部署，用Python手把手开发AI模型

有几种不同类型的机器学习，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。在监
Python学研大本营·2024-01-21 11:50

强化学习第1天：马尔可夫过程

☁️主页Nowl专栏《强化学习》君子坐而论道，少年起而行之一、介绍什么是马尔可夫过程？
Nowl·2024-01-21 10:17

机器学习第二十六周周报 ARIMA & Clustering model

文章目录week26ARIMA&Clusteringmodel摘要Abstract一、龙格库塔方法二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1ARIMA模型3.2K-means聚类3.3评估标准
沽漓酒江·2024-01-21 06:48

【机器学习】强化学习（四）-时序差分学习

蒙特卡洛算法需要使用完整的片段进行计算，这在有些问题中是不现实的，尤其是对于没有终止状态的问题。时序差分算法对此进行了改进蒙特卡洛控制和时序差分学习有什么区别？四、时序差分算法（TemporalDifferenceLearning,TD学习）4.1时序差分（0）4.2Sarsa算法4.3Q学习（Q-learning）4.4Sarsa和Q-learning有什么区别？4.5示例代码公共类：discr
十年一梦实验室·2024-01-21 06:40
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