强化学习论文笔记第24页

Jupyter Notebook：内核似乎挂掉

梦断紫丁香·2023-11-09 04:25

论文笔记：SSD: Single Shot MultiBox Detector

一、基本信息标题：SSD:SingleShotMultiBoxDetector时间：2016引用格式：Liu,Wei,etal.“Ssd:Singleshotmultiboxdetector.”Europeanconferenceoncomputervision.Springer,Cham,2016.二、研究背景相比FasterRCNN有明显的速度优势，相比YOLO又有明显的mAP优势（不过已经被

snoopy_21·2023-11-09 02:45

多智能体强化学习设计20231108

1.什么样的问题适合用多智能体强化学习？多智能体强化学习适用于一系列问题，特别是那些涉及多个智能体相互作用的场景。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-09 01:47

多智能体强化学习的主要流程是什么？训练方式跟单智能体有什么不同？

多智能体强化学习(Multi-AgentReinforcementLearning,MARL)是一种用于处理多个智能体相互作用的强化学习问题的方法。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-09 01:46

学习强化学习疑问2023.11.7

1.强化学习代码中都没有test函数吗在强化学习（ReinforcementLearning,RL）的代码中，通常不会有名为“test”的特定函数，但会有用于测试和评估训练后的强化学习代理的代码块或函数

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-09 01:11

论文笔记：AAAI 2019 Hypergraph Neural Networks

1.前言论文链接：http://gaoyue.org/paper/HGNN.pdfgithub：https://github.com/iMoonLab/HGNN在本文中提出了一个用于数据表示学习的超图神经网络(HGNN)框架，它可以在超图结构中编码高阶数据相关性。面对在实践中学习复杂数据表示的挑战，特别是在处理复杂数据时，超图在数据建模方面更加灵活。该方法设计了超边卷积运算来处理表示学习过程中的数

饮冰l·2023-11-08 19:46

【论文笔记】Point Cloud Forecasting as a Proxy for 4D Occupancy Forecasting

原文链接：https://arxiv.org/abs/2302.131301.引言运动规划需要预测其余物体的运动，但相应的感知模块如建图、目标检测、跟踪和轨迹预测通常都需要大量人力标注HD地图、语义标签、边界框或物体的轨迹，难以扩展到大型无标签数据集上。3D点云预测是一种自监督方法，但其算法隐式地捕捉传感器的外参（自车运动）、内参（激光雷达的采样模式）和其余物体的形状与运动。但自动驾驶系统需要预测

byzy·2023-11-08 18:50

【论文笔记】RTNH+: Enhanced 4D Radar Object Detection Network using Combined CFAR-based Two-level Preproce

【论文笔记】RTNH+:Enhanced4DRadarObjectDetectionNetworkusingCombinedCFAR-basedTwo-levelPreprocessingandVerticalEncoding

byzy·2023-11-08 18:49

【论文笔记】OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception

原文链接：https://arxiv.org/abs/2303.039911.引言目前缺少自动驾驶场景中的大型环视占用感知数据集。本文提出OpenOccupancy基准，并通过添加密集语义占用标注将nuScenes扩展为nuScenes-Occupancy。使用增强和净化（AAP）流程，以标注并密集化占用标签。首先通过多帧激光雷达点叠加来初始化标签，并使用预训练基准方案建立的伪占用标签增强稀疏标注

byzy·2023-11-08 18:19

【论文笔记】UniPAD: A Universal Pre-training Paradigm for Autonomous Driving

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2310.08370.pdf1.引言过去的3D场景理解预训练方法多采用2D图像领域中的想法，可大致分为基于对比的方法和基于MAE的方法。基于对比的方法通过对比损失，在特征空间中将相似的3D点拉进而将不相似的点分开；但正负样本选择的敏感性和增加的延迟使其应用受限。掩膜自编码（MAE）则因为点云数据的稀疏性和不规则性而遇到挑战。本文提出一种新的3D

byzy·2023-11-08 18:32

论文笔记——基于新型多传感器融合策略的移动端双目视觉惯性SLAM闭环算法研究

创新点：新型的多传感器融合策略及移动端优化闭环检测两个部分。1、新型的多传感器融合策略：不同的传感器观测都以优化窗口中的通用帧来表示。每一个通用帧都对应一个定位状态量，而不是多个观测共同约束一个状态量。该系统中，双目相机帧之间构成视觉约束，通用帧之间利用高频IMU预积分进行约束。该设计模式避免了多个传感器之间时间戳对齐及数据近似等问题。2、移动端优化：本文中SLAM算法前端采用了角点检测和光流的方

kkmd66·2023-11-08 14:17

机器学习算法分类

根据数据集不同，可以吧机器学习算法分为：监督学习无监督学习半监督学习强化学习1、监督学习●定义:输入数据是由输入特征值和目标值所组成。

nousefully·2023-11-08 11:48

强化学习之马尔科夫过程

马尔可夫过程马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcesses,MDPs）是对强化学习问题的数学描述。

静_流·2023-11-08 08:47

机器学习概述（机器学习实战）

1.1机器学习系统的种类1.1.1监督式学习类别（回归和分类）1.1.2无监督式学习类别1.1.3半监督式学习1.1.4强化学习1.1.5批量学习和在线学习1.1.6基于实例与基于

Steven迪文·2023-11-08 07:19

强化学习—(最优)贝尔曼方程推导以及对(最优)动作价值函数、(最优)状态价值函数的理解

强化学习中首先要明白(折扣)回报的定义：Ut=Rt+γRt+1+γ2Rt+2+......γnRnU_t=R_t+\gammaR_{t+1}+\gamma^2R_{t+2}+......

chp的博客·2023-11-08 06:07

具有非线性动态行为的多车辆列队行驶问题的基于强化学习的方法

研究人员专注于通过传统控制策略以及最先进的深度强化学习(RL)方法解决自动驾驶车辆控制的各种方法。在这项研究中，除了提出基于RL的最优间隙控制器之

龙晨天·2023-11-07 20:21

一种基于强化学习的自动变道机动方法

在我们的研究中，我们提出了一种基于强化学习的方法来训练车辆智能体学习自动变道行为，以便它可以在各种甚至不可预见的情况下智能地进行变道。特别是，我们将状态空间和动作空间都视为连

龙晨天·2023-11-07 20:21

论文笔记：Spatial-temporal Graphs for Cross-modal Text2Video Retrieval

用于跨模态Text2Video检索的时空图摘要介绍方法A.文本编码B.视频编码C.**联合嵌入空间学习**摘要跨模态文本到视频检索旨在通过文本查询找到相关视频，这对于各种现实世界的应用是至关重要的。解决这个问题的关键是建立视频和文本之间的对应关系，这样来自不同模式的相关样本就可以对齐。由于文本(句子)包含表示对象及其交互的名词和动词，因此检索相关视频需要对视频内容进行细致的理解——不仅是语义概念(

帅帅梁·2023-11-07 15:39

matting系列论文笔记（一）：Deep Image Matting

matting系列论文笔记（一）：DeepImageMatting刚刚入了ImageMatting的坑，后续会更新系列相关的文章。

烤粽子·2023-11-07 09:28

强化学习中值迭代算法的python实现

1：问题描述有一个迷宫，小人从迷宫的左上角出发，前往右下角的终点则游戏结束。迷宫中还会有一些障碍物不可以行走，求小人从起点走到终点的最优策略。2：设置参数grid为迷宫地图，”S“是起点，”G“是终点，”X“是障碍物。V是每个状态的状态值函数，初始为[[0]*3for_inrange(3)]P是状态转移概率矩阵，P中的每个元素指的是从状态S选择动作a后状态转移成S’的概率，在这个问题中状态的表示是

正能量小雷·2023-11-07 09:54

【统计强化学习】MDP上的规划

本系列文章主要参考UIUC姜楠老师开设的cs542文章目录策略迭代值迭代线性规划规划（Planning）问题是基于给定的已知的MDPM=(S,A,P,R,γ)M=(\mathcal{S},\mathcal{A},P,R,\gamma)M=(S,A,P,R,γ)，计算最优策略πM∗\pi_M^*πM∗，这里讨论Q∗Q^*Q∗的计算。本章将介绍用来求解规划问题的策略迭代算法、值迭代算法、以及线性规划算

Flower_For_Algernon·2023-11-07 09:19

强化学习中值的迭代

一、价值的迭代策略迭代的一个缺点是，其每次迭代都涉及策略评估，这本身可能是一个漫长的迭代计算，需要多次遍历状态集。如果策略评估是迭代进行的，那么只有当趋近于vπ时才会收敛。我们是否必须等待完全收敛，还是可以在达到该点之前停止？网格世界的示例表明中断策略评估是可行的。在该示例中，超过前三个迭代步骤的策略评估对相应的贪婪策略没有影响。事实上，策略迭代的策略评估步骤可以在不失去策略迭代收敛保证的情况下中

Older司机渣渣威·2023-11-07 09:18

Latent Space Policies for Hierarchical Reinforcement Learning翻译

摘要我们解决了为强化学习学习分层深度神经网络策略的问题。

zzzzz忠杰·2023-11-06 20:18

AI_News周刊：第六期

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理2023.03.13—2023.03.18New1.GPT-4震憾发布！今天凌晨，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4。

AiCharm·2023-11-06 19:44

宫商角徵羽，音乐之美在心间

音乐在人类世界中并不像语言、数学、科学知识一样被多数人在课堂中不断强化学习，但它也有着高深的乐理、演奏技巧等，有着丰富文化内涵。儒家音乐美学思想认为,“乐者,德之华也”。

纸短情长_悦君无期·2023-11-06 14:28

强化学习实战之策略迭代

PolicyIteration在动态规划那一章我们知道在给定完备的环境模型的情况下可以用策略迭代的方式来求解最优策略，这次我们主要用gym中的FrozenLake-v0环境来试验策略迭代。fromgymimportenvsimportgymimportnumpyasnpimporttimefromIPython.displayimportclear_output我们首先导入必要的包然后熟悉一下gy

葛萧艾·2023-11-06 08:01

强化学习: 策略迭代与价值迭代

目录强化学习面试经典问题:策略迭代与价值迭代的关系总结:策略迭代:价值迭代:强化学习面试经典问题:策略迭代与价值迭代的关系在强化学习问题中,如果知道环境的模型(动力学模型Model-based,例如所有的状态转移概率矩阵

地瓜你个大番薯·2023-11-06 08:01

【3】强化学习之动态规划（策略迭代和价值迭代）

目录1.策略迭代1)策略评估2)策略改进3)策略迭代过程2.价值迭代3.寻宝问题给定一个马尔科夫决策过程（MDP），根据状态转移概率P\mathcalPP是否已知，强化学习可分为基于模型（Model-based

Water-drop-conquer·2023-11-06 08:30

强化学习之策略迭代求解冰冻湖

理论回顾[1].Bellman方程求解[2].3.12ValueIteration-FrozenLakeProblem.ipynb[3].强化学习中马尔科夫决策过程和贝尔曼方程[4].强化学习之值迭代求解冰冻湖

北木.·2023-11-06 08:30

强化学习——值迭代和策略迭代

【强化学习】值迭代和策略迭代在强化学习中我们经常会遇到策略迭代与值迭代，但是很多人都搞不清楚他们两个之间的区别，他们其实都是强化学习中的动态规划方法（DP）。

weixin_30819163·2023-11-06 08:00

强化学习：值迭代和策略迭代

值迭代通过上一章的学习，我们知道了贝尔曼最优方程的求解实际上分两部分，一是给定一个初始值vkv_kvk找到最优策略πk+1π_{k+1}πk+1，二是更新vk+1v_{k+1}vk+1 下面，我们将详细剖析这个算法，以及其编程实现。首先，我们来看一下他的第一步：策略更新通过给定的vkv_kvk可以求得每个状态对应的qkq_kqk再根据概率设计得到最优策略下对应的行为ak∗(s)a_k^*

~hello world~·2023-11-06 08:59

强化学习12——动态规划与策略迭代和值迭代

上一节我们说了马尔可夫决策过程，它是对完全可观测的环境进行描述的，也就是观测到的内容完整决定了决策所需要的特征。马尔可夫决策过程可以用方程组求解简单问题，但是对于复杂一点的问题，一般通过迭代的思想对其进行求解。动态规划是非常有效的求解马尔可夫决策过程的方法。动态规划初步理解动态规划求解的大体思想可分为两种：1.在已知模型的基础之上判断策略的价值函数，并在此基础上寻找最优的策略和最优的价值函数。

路漫求索_CUMT·2023-11-06 08:27

强化学习之策略迭代和价值迭代(gym)

前言——基于动态规划的强化学习一、策略迭代1.1伪代码1.2基于冰湖环境的代码实验环境及介绍：FrozenLake8x8-v0importgymimporttimeimportnumpyasnpdefpolicy_evaluation

SL_World·2023-11-06 08:25

强化学习中策略的迭代

一、策略迭代一旦使用vπ改善了策略π，产生了更好的策略π0，我们就可以计算vπ0并再次对其进行改进，产生更好的π00。因此，我们可以获得一系列单调改善的策略和值函数：其中E−→表示策略评估，I−→表示策略改进。每个策略都保证比前一个策略有严格改进（除非它已经是最佳的）。因为有限MDP只有有限数量的策略，所以这个过程必须在有限次迭代中收敛到最优策略和最优值函数。这种方法称为策略迭代。完整的算法如图1

Older司机渣渣威·2023-11-06 08:24

高中阶段：学生世界观，人生观，价值观形成的重要阶段

现在读高中的孩子表现出一种成熟前的动荡，虽然知道学习的重要性，但是越是不断的强化学习的重要性，会让他们表现出困惑，焦虑，苦闷。在情感上有些人还会表现出较强的依赖感，无论是同学还是老师都会有这种依赖感。

杨小溪_lmxx·2023-11-06 02:43

利用深度强化学习求解车辆调度问题时的框架该怎么样设计？

设计一个深度强化学习框架来解决车辆调度问题是一个复杂而有挑战性的任务。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-06 01:06

Instant-NGP论文笔记

文章目录论文笔记论文笔记instant-ngp的nerf模型与vanillanerf的模型架构相同。

Iron_lyk·2023-11-06 00:56

RL 实践（1）—— 多臂赌博机

参考：《动手学强化学习》多臂赌博机是一种简化版的强化学习问题，这种设定下只有动作和奖励，不存在状态信息（或者说全局只有一个状态，不存在状态转移）。

云端FFF·2023-11-05 22:03

强化学习笔记（2）—— 多臂赌博机

参考：RichardS.Sutton《ReinforceLearning》第2章本节，我们在只有一个状态的简化情况下讨论强化学习中评估与反馈的诸多性质，在RL研究早期，很多关于评估性反馈的研究都是在这种

云端FFF·2023-11-05 22:33

浅谈强化学习的方法及学习路线

AI深入浅出关注一、介绍目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。虽然，对于上述问题，我们目前还没有一个完整的答案去解释，但是有一些事情是可以理解的。先不考虑技能的学习，我们首先需

AI深入浅出·2023-11-05 22:30

干货｜浅谈强化学习的方法及学习路线

一、介绍目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。虽然，对于上述问题，我们目前还没有一个完整的答案去解释，但是有一些事情是可以理解的。先不考虑技能的学习，我们首先需要与环境进行交互

机器学习算法与Python学习·2023-11-05 22:58

深入理解强化学习——多臂赌博机：动作一价值方法

分类目录：《深入理解强化学习》总目录本文我们来详细分析估计动作的价值的算法。我们使用这些价值的估计来进行动作的选择，这一类方法被统称为“动作一价值方法"。

von Neumann·2023-11-05 22:56

Google DeepMind研究员杨梦娇：基础模型与顺序决策的问题、方法、及应用

她的研究兴趣包括模仿学习、深度强化学习(RL)、顺序决策、和基础模型。她的工作涵盖了离线强化学习、顺序决策的表示学习，以及控制、规划和RL的生成建模。

智源社区·2023-11-05 22:21

强化学习——动态规划法

状态值函数与动作值函数的关系5.贝尔曼方程（动态规划法核心）三、策略评估1.基于状态值函数评估策略2.基于动作值函数评估策略四、策略改进（策略求解）1.基于状态值函数的策略改进2.基于动作值函数的策略改进五、动态规划法与强化学习的联系总结前言关于动态规划法的详

认真听讲的学渣·2023-11-05 20:23

应用于真实世界机器人的强化学习

https://www.toutiao.com/a6687548418732065283/机器人在整个现代工业中都很普遍。与上个世纪的大多数科幻作品不同，类人机器人仍然没有收拾我们的脏盘子和垃圾，也没有施瓦辛格的终结者在战场上作战（至少现在......）。但是，几乎在每个制造工厂中，机器人都在做几十年前人类工作人员过去所做的繁琐和艰巨的工作。机器人的重复而精确的工作能力任何需要在可以仔细控制和监控

喜欢打酱油的老鸟·2023-11-05 20:21

强化学习（二）——动态规划

文章目录Reference1.预测（Prediction）1.1策略评估（IterativePolicyEvaluation）2.控制（Control）2.1策略迭代（PolicyIteration）2.2价值迭代（ValueIteration）2.3比较（Compare）Reference[1]https://github.com/datawhalechina/easy-rl[2]David_S

冠long馨·2023-11-05 20:47

强化学习基础三大优化方法：（一）动态规划

DynamicPlanning）方法（一）策略评估（二）策略迭代1.策略改进2.策略迭代3.迭代算法三、编程实践（一）环境介绍（二）策略编写1.初始化2.价值评估3.策略改进4.其他大佬的冰湖环境动态规划一、简介强化学习是一类解决马尔可夫决策过程的方法

山隆木对·2023-11-05 20:47

强化学习：基于模型的动态规划

强化学习：基于模型的动态规划方法1、最优价值函数2、动态规划方法2.1、策略迭代2.2、值迭代2.2.1、值迭代示例2.3、策略迭代和值迭代的异同1、最优价值函数最优状态价值函数：考虑到这个状态下，可能发生的所有后续动作

weixin_mm975247003·2023-11-05 20:17

强化学习路线规划之深度强化学习代码

虽然说很多代码都有问题，但是不管它们，我不是为了去debug，紧盯住自己的目标，目标是整理出一条通常的强化学习之路，让自己以及看到这些博客的大家在学习的时候能够少走一些弯路。

eyexin2018·2023-11-05 20:16

强化学习的动态规划二

一、典型示例考虑如下所示的4×4网格。图1非终端状态为S={1,2,...,14}。在每个状态下有四种可能的行为，A={up,down,right,left}，这些行为除了会将代理从网格上移走外，其他都会确定性地引起相应的状态转换。因此，例如，p(6|5,right)=1，p(10|5,right)=0，p(7|7,right)=1。这是一个无折扣的、分段的（episodic）任务。在到达终端状态

Older司机渣渣威·2023-11-05 20:15

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