强化学习论文笔记第18页

【论文笔记】Universal Guidance for Diffusion Models

Abstract典型的扩散模型经过训练以接受特定形式的条件作用（最常见的是文本），并且如果不经过重新训练就不能接受其他形式的条件的作用。这项工作中提出了一种通用制导算法(universalguidancealgorithm)，使扩散模型能够通过任意制导方式进行控制。实验表明该算法成功生成了具有引导功能的高质量他想，包括分割(segmentation)，人脸识别(facerecognition)，对

xhyu61·2023-12-03 09:08

强化学习（一）——基本概念及DQN

1基本概念智能体agent，做动作的主体，（大模型中的AIagent）环境environment：与智能体交互的对象状态state；当前所处状态，如围棋棋局动作action：执行的动作，如围棋可落子点奖励reward：执行当前动作得到的奖励,(大模型中的奖励模型)策略policy:π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)当前状态如何选择action,如当前棋局，落子每个点的策略回报(累计奖励)re

晚点吧·2023-12-03 06:33

【20230416】

老师又在讲深度学习和强化学习强化学习强化学习做的事情策略今日任务完成任务下周党课课表论文阅读论文标题论文作者Introduction图形模型和结果No-promisespeedTwo-daypromisespeedOne-daypromisespeed

limuqing_134·2023-12-03 04:39

强化学习简明教程

到目前为止，我们主要关注监督学习问题（主要是分类）。在监督学习中，我们得到某种由输入/输出对组成的训练数据，目标是能够在学习模型后根据一些新输入来预测输出。例如，我们之前研究过MNIST的卷积神经网络(CNN)分类模型；给定60000个数字图像和相应数字标签（例如“5”）的训练集，我们学习了一个能够预测新MNIST图像的数字标签的模型。换句话说，类似于（但不完全是）这样的东西：NSDT工具推荐：T

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

DQN原理及PyTorch实现【强化学习】

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

强化学习Q-Learning算法和简单迷宫代码

使用到的符号：agent代理reward奖励state(s)状态action(a)行为Rreward矩阵Q矩阵：表示从经验中学到的知识episode：表示初始→目标一整个流程贝尔曼方程（迭代公式）：Q(s,a)←Q(s,a)+α[R(s,a)+γmax⁡a′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s,a)\leftarrowQ(s,a)+\alpha[R(s,a)+\gamma\mathop{\max

今我来思雨霏霏_JYF·2023-12-03 01:33

机械臂运动规划、抓取末端执行器、抓取开源项目

主要有三种方法，如传统的基于DMP的方法、模仿学习的方法和基于强化学习的方法。基于DMP的方法：主要包括DMP算法。形式化为稳定的非线性吸引子系统。基于模仿学习的方法：

cocapop·2023-12-02 17:35

[PyTorch][chapter 1][李宏毅深度学习-AI 简介]

前言：李宏毅深度学习从2017-2023的系列课程总结内容章节强化学习11李宏毅机器学习【2017】40李宏毅机器学习深度学习(完整版)国语【2020】119李宏毅大佬的深度学习与机器学【2022】90

明朝百晓生·2023-12-02 10:07

强化学习：原理与Python实战||一分钟秒懂人工智能对齐

文章目录1.什么是人工智能对齐2.为什么要研究人工智能对齐3.人工智能对齐的常见方法延伸阅读1.什么是人工智能对齐人工智能对齐（AIAlignment）指让人工智能的行为符合人的意图和价值观。人工智能系统可能会出现“不对齐”（misalign）的问题。以ChatGPT这样的问答系统为例，ChatGPT的回答可能会含有危害祖国统一、侮辱先烈、丑化中华民族、教唆暴力、出口成“脏”等违法或不符合社会主义

雪碧有白泡泡·2023-12-02 10:56

ethz（苏黎世联邦理工学院）机器人系统实验室开源库

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、开源库1.1OCS2-OptimalControlforSwitchedSystems1.2RSLGym-强化学习框架1.3ELMOEthercatSDK1.4Kindr

kuan_li_lyg·2023-12-02 10:38

【论文笔记】《SketchMate: Deep Hashing for Million-Scale Human Sketch Retrieval》

《SketchMate:面向百万级人类草图检索的深度哈希算法》论文阅读笔记写在前面：水平有限，此笔记仅在本人有限的理解水平上完成，有错误希望读者批评指正。论文和代码见网址：https://paperswithcode.com/paper/sketchmate-deep-hashing-for-million-scale本文首次提出了一个用于草图检索的深度哈希框架，来适配数百万级别的尺度的人体草图数

besslbjwl·2023-12-02 01:23

【论文笔记】PR-GNN:Pooling Regularized Graph Neural Network for fMRI Biomarker Analysis

PR-GNN原文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.14589.pdf作者提出PR-GNN，一种端到端的能够解释fMRI的ROI的图神经网络。通过将fMRI生成的图输入PR-GNN，产生输出预测和解释的结果。由于PR-GNN模型具有可解释性，在分类性能上比其他方法更优越，同时还能检测出显著的大脑区域用于执行分类。新提出的loss函数能够使用相同的方法进行individual

The_best_man·2023-12-02 01:22

深度学习实战62-强化学习在简单游戏领域的应用，利用强化学习训练Agent程序的代码和步骤

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战62-强化学习在简单游戏领域的应用，利用强化学习训练Agent程序的代码和步骤。本文介绍了如何利用强化学习构建智能体程序，而无需使用启发式算法。

微学AI·2023-12-02 00:03

【论文阅读】1 SkyChain：一个深度强化学习的动态区块链分片系统

SkyChain一、文献简介二、引言及重要信息2.1研究背景2.2研究目的和意义2.3文献的创新点三、研究内容3.1模型3.2自适应分类账协议3.2.1状态块创建3.2.2合并过程3.2.3拆分过程3.3评价框架3.3.1性能3.3.1.1共识延迟3.3.1.2重新分片延迟3.3.1.3处理事务数3.3.1.4约束3.3.2安全性3.3.3问题介绍四、基于DRL的动态分片框架4.1模型设计4.2训

Camina hacia ti·2023-12-01 20:17

[论文笔记] tiktoken中的gpt4 tokenizer

亲测可用！！！！！注意是bytelevel的BPE！！只有vocab.json是不ok的，只能encode单字节的字符，对于中文这种会encode之后tokens,ids都是[]。gpt-tokenizer-npmGitHub-openai/tiktoken:tiktokenisafastBPEtokeniserforusewithOpenAI'smodels.GitHub-weikang-wan

心心喵·2023-12-01 16:31

《如何高效记忆》- 如何记住几乎所有东西：更多基本原则

从而超出刚好掌握或单纯记忆的程度，这已经被证明能有效的强化学习和提高

MrTrying·2023-12-01 15:10

论文笔记：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioningand Visual Question Answering

主要学习该方法在VQA中的用法。摘要自顶向下和自底向上结合的注意力机制，使注意力能够在物体和其他显著图像区域的水平上进行计算。自底向上的机制(基于FasterR-CNN)提出图像区域，每个区域都有一个相关的特征向量，而自顶向下的机制确定特征权重。1、介绍注意力机制上图是：左边：注意力模型在CNN特征上运行，这些特征对应于大小相等的图像区域的统一网格。右边：模型在物体和其他显著图像区域的水平上计算注

hongyuyahei·2023-12-01 12:09

文章解读与仿真程序复现思路——电力系统保护与控制EI\CSCD\北大核心《基于深度强化学习的城市配电网多级动态重构优化运行方法》

这个标题涉及到城市配电网（UrbanPowerDistributionNetwork）的优化运行方法，其中使用了深度强化学习（DeepReinforcementLearning）技术，并且特别强调了多级动态重构

电网论文源程序·2023-12-01 09:47

重温强化学习之策略梯度算法

1、介绍这里仍考虑无模型的方法：策略是从值函数中导出的，使用贪婪的方法导出最优策略，使用e贪婪策略导出行为策略，直接参数化策略考虑之前强化学习分类：基于值函数的方法：学习值函数、用值函数导出策略基于策略的方法

BUPT-WT·2023-12-01 01:10

DDPG深度确定性策略梯度算法概述

目录1.Critic网络2.Actor网络3.主要技巧4.补充说明DDPG(DeepDeterministicPolicyGradient)是连续控制领域的经典强化学习算法，是结合PG和DQN的一种off-policy

北极与幽蓝·2023-12-01 01:10

深度强化学习-策略梯度算法深入理解

1引言在深度强化学习-策略梯度算法推导博文中，采用了两种方法推导策略梯度算法，并给出了Reinforce算法的伪代码。

indigo love·2023-12-01 01:40

表格型方法

表格型方法概念强化学习是一个与时间相关的序列决策的问题。概率函数与奖励函数概率函数定量地表达状态转移的概率，其可以表现环境的随机性。

数分虐我千百遍·2023-12-01 01:38

策略算法与Actor-Critic网络

策略算法教程链接DataWhale强化学习课程JoyRLhttps://johnjim0816.com/joyrl-book/#/ch7/main策略梯度与前面的基于价值的算法不同，这类算法直接对策略本身进行近似优化

数分虐我千百遍·2023-12-01 01:38

Policy Gradient策略梯度算法详解

1.基本思想PolicyGradient策略梯度（PG），是一种基于策略的强化学习算法，不少帖子会讲到从基于值的算法（Q-learning/DQN/Saras）到基于策略的算法难以理解，我的理解是两者是完全两套思路

好程序不脱发·2023-12-01 01:08

PyTorch学习笔记

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录学习目标学习内容：一pytorch深度学习方法二构建一个简单神经网络三深度学习工作流和pytorch生态系统四基于pytorch构建CNN五RNN以及序列数据处理六生成对抗网络七强化学习八将

欢桑·2023-11-30 09:14

（七）SN-GAN论文笔记与实战

（七）SN-GAN论文笔记与实战一、论文笔记二、完整代码三、遇到的问题及解决一、论文笔记在WGAN-GP中使用gradientpenalty的方法来限制判别器，但这种放法只能对生成数据分布与真实分布之间的分布空间的数据做梯度惩罚

SCU-JJkinging·2023-11-30 09:44

（五）cycleGAN论文笔记与实战

（五）cycleGAN论文笔记与实战一、cycleGAN架构与目标函数二、训练细节三、完整代码四、效果截图五、遇到的问题及解决论文附录一、cycleGAN架构与目标函数在cycleGAN中有两个生成器和两个判别器

SCU-JJkinging·2023-11-30 09:43

（六）starGAN论文笔记与实战

（六）starGAN论文笔记与实战一、网络架构与目标函数二、完整代码一、网络架构与目标函数starGAN的提出是为了解决多数据集在多域间图像转换的问题，starGAN可以接受多个不同域的训练数据，并且只需要训练一个生成器

SCU-JJkinging·2023-11-30 09:43

强化学习小笔记 —— 如何选择合适的更新步长

在强化学习中，动作价值函数的更新可以使用增量法，如下所示：Qk=1k∑i=1kri=1k(rk+∑i=1k−1ri)=1k(rk+(k−1)Qk−1)=1k(rk+kQk−1−Qk−1)=Qk−1+1k

然后就去远行吧·2023-11-30 05:16

强化学习基础-马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）

马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）是一种数学框架，用于建模和求解序贯决策问题。它基于马尔可夫性质，通过定义状态、行动、转移概率函数和奖励函数来描述决策过程，并通过最优化方法来求解最优策略。本文将详细介绍马尔可夫决策过程的原理和数学公式。第一部分：马尔可夫决策过程的原理1.1马尔可夫性质马尔可夫性质是马尔可夫决策过程的核心概念。它指的是在给定当前状态下，未来状态的

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

强化学习算法（二）DDPG

姓名：张轩学号：20011214440【嵌牛导读】在强化学习算法（一）这篇文章中我给大家介绍了A3C这一算法，讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题。

嚸蕶·2023-11-29 10:23

论文笔记 | 使用深度光照场估计对欠曝光照片进行增强

UnderexposedPhotoEnhancementusingDeepIlluminationEstimation|CVPR2019工作提出了一个通过估计出一个图像到光照的映射来对欠曝光图像进行增强，并在各种光照约束和先验的基础上设计新的损失函数准备了一个新的数据集，含有3000张欠曝光的图像，每张图像都经过专业修复对所提出的模型在现有的数据和新数据集上进行测试，显示出该方法在质量和处理数量上

理想就是派大星·2023-11-29 08:32

2019 DGF(深度引导滤波网络) 相关的论文笔记

文章目录*FastEnd-to-EndTrainableGuidedFilter**KeyPoint**overview**keywords**extends*摘要引言相关工作*JointUpsampling**DeepLearningbasedImageFilter**GuidedFilteringLayer*引导滤波层***ProblemFormulation******GuidedFilte

晓梦清尘·2023-11-29 08:24

Unity学习笔记(二)——Unity ML-agents安装与配置(1.9.1)

Unity学习笔记(二)——UnityML-agents安装与配置(1.9.1)前言UnityML-agents是一个Unity给强化学习提供接口的库。

没有顶会的咸鱼·2023-11-29 03:09

强化学习——Task01 强化学习概述

强化学习——Task01强化学习概述1.ReinforementLearning2.IntroductiontoSequentialDecisionMakingAgentandEnvironmentReward3

Smaller.孔·2023-11-28 18:54

强化学习：gym库的二次开发学习

gym包含的主要文件envs：所有环境都保存在这个文件下spaces：环境所定义的状态、动作空间utils：环境中使用的一组常用实用程序warppers：包装，用于对已有的环境进行改变或者扩展init：读取时初始化core：核心环境，直接链接到给定的环境gym创建的环境主要在envs中，在这个里面可以找到常用的几个环境，比如：cart-pole,MountainCar等等。自我构建的gym环境都应

小新学算法·2023-11-28 17:08

【论文笔记】BioGPT: generative pre-trained transformer for biomedical text generation and mining

BioGPT:generativepre-trainedtransformerforbiomedicaltextgenerationandmining论文题目：BioGPT:generativepre-trainedtransformerforbiomedicaltextgenerationandmining论文地址：BioGPT:generativepre-trainedtransformerf

jinniulema·2023-11-28 10:37

表征学习+强化学习

Firstly，我们先谈谈表征学习wikipedia给出的定义大概是：表征学习（又称特征学习representationlearning）是一种将原始数据转换成为能够被机器学习有效开发的一种技术的集合。瓶颈：（1）以前都是手工提取特征，但很困难、很昂贵、很耗时、并依赖于强大专业知识。（2）深度神经网络虽然可以有效地学到数据丰富的特征，但特征难以解读。通常神经网络层数越多，训练成本也越高。和预测学习

臻甄·2023-11-28 05:26

强化学习7 策略梯度算法

强化学习是一个通过奖惩来学习正确行为的机制。

Ray77888·2023-11-28 02:52

强化学习4：蒙特卡洛（MonteCarlo）

强化学习4：蒙特卡洛（MonteCarlo）概述通过贝尔曼方程求解最优策略π∗\pi^*π∗有3种基本方法：动态规划法、蒙特卡洛法和时间差分法。

Ray77888·2023-11-28 02:52

强化学习6：值函数近似 Value Function Approximation

表格型方法在大规模强化学习环境中表现不好，因为需要保存所有的状态动作对的价值所以会耗费很大的时间与空间。因此我们可以采用函数近似代替表格型方法，也就是用一个函数来表示价值，然后训练这个函数，当我们输入

Ray77888·2023-11-28 02:21

强化学习中的值函数近似算法

在这里插入图片描述目录在开始说值函数近似方法之前，我们先回顾一下强化学习算法。

小小何先生·2023-11-27 23:05

【强化学习高阶技巧】Experience Replay经验回报

庄园特聘拆椅狂魔·2023-11-27 22:36

深度学习基础（TensorFlow）

如何理解机器学习、深度学习和神经网络机器学习是人工智能的子研究领域，核心思想是通过经验提升性能，有监督学习非监督学习和强化学习范式；深度学习是机器学习的子研究领域，是现在非常流行的研究方法，性能非常强大

行走的参考文献·2023-11-27 21:17

强化学习中的深度Q网络

深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是一种结合了深度学习和强化学习的方法，用于解决离散状态和离散动作空间的强化学习问题。

温柔的行子·2023-11-27 20:28

强化学习中的Q学习

Q学习（Q-Learning）是强化学习中的一种基于值的学习方法，用于在有限马尔可夫决策过程（MDP）中学习最优的动作策略。Q学习主要用于离散状态和离散动作的问题。

温柔的行子·2023-11-27 20:27

强化学习中的“agent“

在强化学习中，"agent"（智能体）是指一个在环境中执行动作以达到某个目标的实体。强化学习是一种机器学习范式，其中智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略，以最大化累积的奖励信号。

温柔的行子·2023-11-27 20:23

RC-MVSNet：无监督的多视角立体视觉与神经渲染--论文笔记（2022年）

RC-MVSNet：无监督的多视角立体视觉与神经渲染--论文笔记（2022年）摘要1引言2相关工作2.1基于监督的MVS2.2无监督和自监督MVS2.3多视图神经渲染3实现方法3.1无监督的MVS网络3.2

知识推荐号·2023-11-27 16:58

加强教学学习研究提高课堂质量效益——前省庄小学三年级数学教学学期工作总结

一学期来，我坚持以学生为中心，以让学生学会学习为目标，把学生学习习惯养成放在首要位置，不断强化学习方式培训和加强教学方式的转变，践行“我的岗位我负责，我的工作请放心”的尽责担当精神，着力提高课堂教学效益

问道教育·2023-11-27 14:06

【一】AI Studio 项目详解【(一)VisualDL工具、环境使用说明、脚本任务、图形化任务、在线部署及预测】PARL

汀、人工智能·2023-11-27 13:23

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