强化学习由浅入深

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

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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

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

由浅入深玩转华为WLAN—-4 DHCP Option 43配置方法

简介在配置Option43之前，需要保证：1.AP与DHCP服务器之间路由可达，即AP可以获取到IP地址。2.AP与AC之间路由可达，保证AP获取到AC地址后，能够与AC交互信息，建立CAPWAP隧道。另外，配置人员还需要有基本的数通知识，能够配置DHCP服务器，对AC的配置比较熟悉下面介绍集中服务器的DHCP配置方式：1MicrosoftDHCPServer2LinuxDHCPServer3华为
网络之路Blog·2024-01-31 08:13

从原理到实战：vue中的provide/inject让你的代码更优美

在这篇文章中，我将从原理到实战带大家由浅入深探究这个机制的底层原理和具体使用方法，无论你是vue的初学者还是经验丰富的开发者，相信本文都将对你有所帮助。
水星记_·2024-01-30 23:07

从术语到Spark，10篇必读大数据学习资源

本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源，由浅入深，比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议”等有趣的话题。
大数据的时代·2024-01-30 20:34

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

Django中间件案例由浅入深+实战

原作：PAWEŁFERTYK翻译:大江狗原文链接：https://pfertyk.me/2020/04/getting-started-with-django-middleware/Django具有许多有用的功能特色,其中之一便是中间件。在本文中，我将简要解释中间件如何工作以及如何开始编写自己的中间件。这篇文章中包含的源代码可在GitHub上找到。一般概念中间件允许您在一个浏览器的请求在到达Dja
大江狗·2024-01-30 07:06

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

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阿正的梦工坊·2024-01-30 00:53

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

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

深度强化学习（王树森）笔记06

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阿正的梦工坊·2024-01-29 12:01

谷歌发布West-of-N，利用合成数据，显著提升LLM奖励模型质量 | 今日Arxiv最热大模型论文

这为改善人类反馈强化学习（RLHF）在语言模型对齐上提供了新的研究方向。引言：人类反馈对语言模型的影响在人工智能领域，语言模型的发展已经达到了令人瞩目的水平，它们能够生成流畅、连贯且在很多
夕小瑶·2024-01-29 12:51

人工智能主要分支

其理论基础包括监督学习、无监督学习、强化学习。支持向量机（SupportVectorMachines）、决策树（Decisi
ByteSage.·2024-01-29 12:52

OpenAI Gym 中级教程——深入强化学习算法

PythonOpenAIGym中级教程：深入强化学习算法OpenAIGym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供了多个环境，包括经典的控制问题和Atari游戏。
Echo_Wish·2024-01-29 10:16

多智能体强化学习（概念知识，不涉及具体算法）

目录一、前置知识1.factoredvaluefunction2.partiallyobservableMDP(POMDP)problem.2.2Decentralized-POMDPproblem2.3networkeddecentralizedpartiallyobservableMarkovdecisionprocesses(ND-POMDP)problem2.4上述两种算法的区别3.Mea
还有你Y·2024-01-29 08:39

多智能体强化学习--理论与算法

**critic网络：**MAPPO的actor和critic网络actor网络：critic网络：QMix(QMIX)VDN(ValueDecompositionNetworks)参考博士论文：基于强化学习的多智能体协同关键技术及应用研究基础概念在单个智能体与部分可观测环境的交互过程一般使用部分可观测马尔可夫决策过程
还有你Y·2024-01-29 08:09

多智能体强化学习--MAPPO(pytorch代码详解)

标题代码详解Actor和Critic网络的设置代码详解代码链接（点击跳转）Actor和Critic网络的设置基本设置：3个智能体、每个智能体观测空间18维。Actor网络：实例化一个actor对象，input-size是18Critic网络：实例化一个Critic对象，input-size是18x3=54在choose_action调用actor网络的时候，传入的直接是三个智能体的参数，tenso
还有你Y·2024-01-29 08:04

解密人工智能：探索机器学习奥秘

文章目录前言一.机器学习的定义二.机器学习的发展历程三.机器学习的原理四.机器学习的分类3.1监督学习3.2无监督学习3.3半监督学习3.4强化学习3.5四种分类对比五.机器学习的应用场景六.机器学习的未来发展趋势全文总结前言机器学习
聆风吟_·2024-01-29 08:25

spring创建bean过程

一.前言spring作为JAVAEE最核心的框架,是每一个java开发者所必须掌握的,非常重要,本篇从一个简单例子入手,由浅入深的分析spring创建bean的全过程,目标在于彻底搞懂spring原理,
总有刁民想害朕2·2024-01-29 06:15

深度强化学习_AlphaGo 王树森课程笔记

AlphaGo一、游戏规则二、设计思路三、Training1.策略网络1.1State(ofAlphaGoZero)1.2PolicyNetwork1.3BehaviorCloning1.4策略梯度2.价值网络2.1PolicyValueNetworks(AlphaGoZero)2.2训练价值网络四、Execution：MonteCarloTreeSearch1.主要思想2.MCTS步骤2.1St
淀粉爱好者·2024-01-29 03:53

深度强化学习之价值学习-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、Value-basedlearning二、DeepQ-Network(DQN)1.原理2.DQN结构（以超级玛丽为例）3.用DQN操作Agent打游戏三、TemporalDifferenceLearning
淀粉爱好者·2024-01-29 03:23

深度强化学习之策略学习-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、Policy-basedlearning二、PolicyNetwork三、Policy-BasedReinforcementLearning（策略学习）1.用神经网络近似状态价值函数
淀粉爱好者·2024-01-29 03:23

王树森《深度强化学习》学习笔记

基本概念马尔可夫决策过程(MDP)智能体（agent）：强化学习的主体，由谁做动作或决策，谁就是智能体环境（environment）：与智能体交互的对象，可以抽象的理解为交互过程中的规则或机理状态(state
ustb_student·2024-01-29 03:22

深度强化学习（王树森）笔记04

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 03:19

有趣的移位操作符和位操作符（由浅入深轻松搞定！）

目录1.原码，反码，补码2.移位操作符2.1左移操作符2.2右移操作符3.位操作符(&、|、^、~)4.使用移位操作符和位操作符写一些有趣的代码~1.不能创建临时变量（第三个变量），实现两个数的交换2.编写代码实现：求⼀个整数存储在内存中的⼆进制中1的个数编辑3.⼆进制位置0或者置1编写代码将13⼆进制序列的第5位修改为1，然后再改回05.完结散花创作不易，友友们看完后如果觉得这篇文章对你们有帮助
秋风起，再归来～·2024-01-29 02:44

【伤寒强化学习训练】打卡第十二天 一期90天

2021.1.12【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，而厥阴病是在阴阳分裂的问题厥阴病特质：寒气往底下掉，热气往上面冲（温热）部分人的舌苔厚而黄，部分人的舌头干干而没有舌苔（偏湿）一直想要喝水却并没有小便不利的状态，上焦发热口渴感觉胸口有东西顶住，又烫又热部分人
A卐炏澬焚·2024-01-28 20:59

文案生成贴心小助手

经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。✨
会唱歌的炼丹师·2024-01-28 17:59

华为比赛-慧科第一届人工智能应用创新大赛的入门培训的相关学习

前言之前强化学习的课程老师鼓励参加华为云的比赛，慧科杯第一届人工智能应用创新大赛（又想去白嫖GPU的资源）首先大概说一下这个比赛，基于华为ModelArts平台，和之前学习的百度的AIstudio来说，
renyujie518·2024-01-28 13:22

使用强化学习进行神经网络结构搜索的代码以及修改

目录代码一（UsingTensorFlow）：代码二（UsingTensorFlow）：代码三（UsingPyTorch）：参考：本人在网上找了三个相关的代码，但是都有问题，这里记录一下修改哪些地方之后可以跑通。代码一（UsingTensorFlow）：代码地址：https://github.com/wallarm/nascell-automl这个代码有详细的说明：TheFirstStep-by-
ThreeS_tones·2024-01-28 13:43

强化学习（四）动态规划——1

但其在强化学习中实用性有限，其一是它是基于环境模型已知；其二是它的计算成本很大。但它在理论伤仍然很重要，其他的一些算法与动态规划算法（DP）十分相似，只是计算量小及没有假设环境模型已知。
EasonZzzzzzz·2024-01-28 11:44
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