强化学习由浅入深第9页

windows11+GPU1060安装强化学习环境之pytorch

这里大家看一个视频系列，讲得非常详细，链接在此：https://www.bilibili.com/video/BV1S5411X7FY?p=28&vd_source=3be739b673e1151850f4b8060ac78e1a这里主要是说我遇到的问题以及解决办法。首先，我的笔记本是有显卡的，只不过算力为6，较低，但是已经差不多了，主要是想在windows上操作，嗯，还有就是在服务器上很慢，只是

昊温柔·2024-01-19 08:51

机器学习入门

机器学习：发展与未来人工智能>机器学习>深度学习>神经网络多种机器学习技术：深度学习，强化学习，蒙特卡洛树搜索。。。3.机器学习”有哪些技术局限？

zelda2333·2024-01-19 02:36

【学习之路】Multi Agent Reinforcement Learning框架与代码

【学习之路】MultiAgentReiforcementLearning框架与代码Introduction国庆期间，有个客户找我写个代码，是强化学习相关的，但我没学过，心里那是一个慌，不过好在经过详细的调研以及自身的实力

lzl2040·2024-01-18 23:16

基于模型与不基于模型的深度增强学习_主编推荐 | 基于模型的强化学习—LQR与iLQR...

作者：知乎用户@王沃河编者按深度强化学习(DRL）的一炮走红，让人们一谈起强化学习首先想到的往往是DRL，而强化学习最早的起源来自optimalcontroltheory。

weixin_39572442·2024-01-18 19:19

计算机维修不是事儿光盘视频,硬盘维修及数据恢复不是事儿配套光盘视频教程...

资源介绍硬盘维修及数据恢复配套光盘视频教程采用实例和图片讲述硬盘的结构和工作原理，硬盘的使用、管理和故障检查方法，硬盘的维修方法，硬盘数据保护、数据备份及数据挽救的方法等内容，由简到繁，由浅入深，内容全面

zhaiyaoer·2024-01-18 18:10

Appium —— 初识移动APP自动化测试框架Appium

说到移动APP自动化测试，代表性的测试框架非Appium莫属，从今天开始我们将从APP结构解析、Appium框架学习、安卓/iOS自动化测试实战、自动遍历回归测试、自动化测试平台及持续集成，多个维度一起由浅入深的学废

MAYUHAO1011·2024-01-18 16:26

从术语到Spark，10篇必读大数据学习资源

大数据文摘作品编译：王一丁、王梦泽、夏雅薇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

金光闪闪耶·2024-01-18 13:45

十分钟读完「斯坦福提出的革新AI训练的新算法DPO」论文

无需强化学习也能微调对齐大语言模型引言：探索无监督语言模型的可控性挑战在人工智能领域，无监督语言模型（LanguageModels,LMs）的发展已经达到了令人惊叹的水平，这些模型能够在广泛的数据集上进行预训练

夕小瑶·2024-01-18 12:15

2024年1月17日Arxiv热门NLP大模型论文：PRewrite: Prompt Rewriting with Reinforcement Learning

Google革新AI写作，推出PRewrite工具：用强化学习自动优化提示，效率和性能双提升！

夕小瑶·2024-01-18 12:14

1.机器学习-机器学习算法分类概述

机器学习-机器学习算法分类概述个人简介机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习一·监督学习1.监督学习分类任务举例：1.1特征1.2标签二·无监督学习1.关键特点2.应用示例3.常见的无监督学习算法三

以山河作礼。·2024-01-18 12:08

【书籍】强化学习第二版（英文版电子版下载、github源码）-附copilot翻译的中英文目录...

reinforcement-learning-an-introduction英文原版书籍下载：http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html作者：理查德·S·萨顿是阿尔伯塔大学计算机科学教授和强化学习与人工智能

十年一梦实验室·2024-01-18 09:55

机器学习（十） — 强化学习

Reinforcementlearning1keyconceptsstatesactionsrewardsdiscountfactorγ\gammaγreturnpolicyπ\piπ2returndefinition:thesumoftherewardsthatthesystemgets,weightedbythediscountfactorcompute:RiR_iRi:rewardofsta

绘梨衣吖·2024-01-18 09:12

【机器学习实例讲解】机器学习-鸢尾花数据集多分类第02课

问题定义与理解：明确机器学习任务的目标，是分类、回归、聚类、强化学习还是其他类型的问题。确定业务背景和需求，了解所处理数据的现实意义。

德天老师·2024-01-18 08:45

深度强化学习Task1：马尔可夫过程、DQN算法回顾

本篇博客是本人参加Datawhale组队学习第一次任务的笔记【教程地址】https://github.com/datawhalechina/joyrl-book【强化学习库JoyRL】https://github.com

卡拉比丘流形·2024-01-18 05:14

AI 反馈强化学习的工作原理

一、说明AI反馈强化学习（RLAIF）是一种监督技术，它使用“宪法”来使像ChatGPT这样的AI助手更安全。在本指南中了解您需要了解的有关RLAIF的所有信息。

无水先生·2024-01-18 03:29

深度强化学习车辆重定向HMDRL: Hierarchical Mixed Deep Reinforcement Learning to Balance Vehicle Supply andDemand

HMDRL:HierarchicalMixedDeepReinforcementLearningtoBalanceVehicleSupplyandDemand摘要三层混合深度强化学习方法，对闲置的车辆进行重新定位管理者在顶层

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:01

深度强化学习的变道策略：Harmonious Lane Changing via Deep Reinforcement Learning

偏理论，假设情况不易发生摘要多智能体强化学习的换道策略，不同的智能体在每一轮学习后交换策略，达到零和博弈。

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:59

基于霍克斯过程的限价订单簿模型下的深度强化学习做市策略

数量技术宅团队在CSDN学院推出了量化投资系列课程欢迎有兴趣系统学习量化投资的同学，点击下方链接报名：量化投资速成营（入门课程）Python股票量化投资Python期货量化投资Python数字货币量化投资C++语言CTP期货交易系统开发数字货币JavaScript语言量化交易系统开发相关研究总述最优做市(MM)是在限价订单簿(LOB)的两侧同时下达买订单和卖订单的问题，目的是最大化交易者的最终收益

数量技术宅·2024-01-17 22:47

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晓理紫·2024-01-17 20:28

[晓丽紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--机器人相关

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晓理紫·2024-01-17 20:27

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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，检测分割==LLM==标题:ACloserLookatAUROCandAUPRCunderClassImbalance

晓理紫·2024-01-17 20:27

[晓理紫]每日论文推送(有中文摘要，源码或项目地址)--机器人、视觉相关

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晓理紫·2024-01-17 20:57

中科院自动化所：基于关系图深度强化学习的机器人多目标包围问题新算法

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。

MocapLeader·2024-01-17 20:31

学习的深度、广度与环境

1.由浅入深与深入浅出哪个更好？2.广博、专精与常识：什么叫有文化？3.学习的环境：学校、工厂、农村与部队各有什么优势？市场的特殊性概括性结论：素材：谁会玩手机？

刘建跃妙祈·2024-01-17 19:37

机器视觉企业实战

机器视觉企业实战机器视觉企业实战，又名：机器视觉之从调包侠到底层开发（第5天）这个专栏是偏实战的系列，由浅入深学习机器视觉。

Wade_Crab·2024-01-17 15:22

一周感悟（20210428）

最近我听了几次陈嘉映先生的讲谈录，就是这样的感受，虽然他说得那么由浅入深、打比方做对比，我依然

阿伟的可能性·2024-01-17 14:22

ActiveMq由浅入深讲解+面试题50道讲解-张立坤-专题视频课程

ActiveMq由浅入深讲解+面试题50道讲解—134人已学习课程介绍本课程共分36节，内容包括MQ概述和工作流程，启动过程与启动异常分析，消息的基本模型，基于队列的生产者和消费者，基于发布-订阅的生产者和消费者

zlkwork·2024-01-17 11:12

视频教程-ActiveMq由浅入深讲解+面试题50道讲解-Java

ActiveMq由浅入深讲解+面试题50道讲解从事开发工作10余年，见证了各个阶段技术发展的历史，熟知各种技术的特点并能熟练运用。曾就职多家上市公司，开发过的项目包括空运、海运、保险、政府等多个领域。

呵呵.·2024-01-17 11:42

强化学习（一）简介

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。

EasonZzzzzzz·2024-01-17 10:12

强化学习（二）多臂老虎机 “Multi-armed Bandits”——2

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

EasonZzzzzzz·2024-01-17 10:12

2024年1月16日Arxiv热门深度强化学习论文：IDENTIFYING POLICY GRADIENT SUBSPACES

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！

夕小瑶·2024-01-17 10:16

机器学习：李航统计学习方法笔记

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)

lealzhan·2024-01-17 08:54

要想问题得到彻底解决：《洋葱思考法》

要想问题得到彻底解决就用：《洋葱思考法》《洋葱思考法》的作者芝本秀德他是一位擅长流程设计与执行力提升的人，他说：所谓“洋葱思考法”，就是我们所说的深层次思考，就是通过抽丝剥茧的方式，一层一层地接近事物本质，，由浅入深

幸运的杰杰·2024-01-17 08:26

2023-09-15：#读书笔记#实践论

1.2生产活动由低级向高级逐步发展，认识也是由浅入深发展。1.3社会实践才是对外界认识的真理性的标准。2.认识的发展过程2.1感性认识阶段：

村落时光·2024-01-17 08:03

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

育人幼教部百日行动派day69 今日所读《3—6岁儿童指南》

教师要精心设计教学活动，在教学中出示各种挂图或实物，设计由浅入深的问题，让幼儿在感知中掌握，从而懂得使用词汇进行表达。

沉甸甸的沉·2024-01-17 05:31

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

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