强化学习PPO 第14页

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

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

《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

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

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

停止正在运行的docker容器及docker容器删除

ONTAINERIDIMAGECOMMANDCREATEDSTATUSPORTSNAMESffc1792471daregistry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/super-mario-ppo

我超有耐心的·2023-11-29 18:27

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

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

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

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

OpenAi Q* (Q Star)项目入门介绍

1）Q可能是指"Q-learning"，这是一种用于强化学习的机器学习算法。Q名称的由来*：把"Q*"想象成超级智能机器人的昵称。Q的意思是这个机器人非常善于做决定。

数据与后端架构提升之路·2023-11-27 13:05

强化学习各种符号含义解释

：状态:动作:奖励:奖励函数:非终结状态:全部状态，包括终结状态:动作集合ℛ:奖励集合:转移矩阵:离散时间步：回合内最终时间步:时间t的状态:时间t动作:时间t的奖励,通常为随机量，且由和决定:回报:n步回报:折扣回报:策略:根据确定性策略,状态s时所采取的动作:根据随机性策略,在状态s时执行动作a的概率:根据状态s和动作a，使得状态转移成且获得奖励r的概率:根据转态s和动作a,使得状态转移成的概

半路程序员·2023-11-27 12:19

Reward Modelling（RM）and Reinfo

RewardModelling（RM）andReinfo文章标签数据语言模型强化学习文章分类jQuery前端开发阅读数254RewardModelling（RM）andReinforcementLearningfromHumanFeedback

量化交易曾小健(金融号)·2023-11-27 11:15

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF

RewardModeling，RLHFPretraining预训练阶段SupervisedFineTuning（SFT）监督微调阶段RewardModeling奖励评价建模ReinformentLearningRLHF强化学习大模型常

Alex_StarSky·2023-11-27 11:09

Adversarial Attack on Graph Structured Data（2018 PMLR）

我们首先提出一种基于强化学习的攻击方法，该方法学习可泛化的攻击策略，

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-27 02:23

＜深度强化学习落地方法论＞笔记

Part1.需求分析DRL的过拟合天性DRL解决的是从过去经验中学习有用知识，并用于后续决策的问题。比起视觉方面的检测、识别等，决策是一个更高层的行为，所以对环境要求更为严苛，导致DRL十分依赖过拟合，并且泛化能力非常差（唯一被允许在训练集上测试的算法的称号不是盖的）。此外，由于训练过程中缺乏直接监督的信号，DRL对数据量的要求也非常巨大。所以在DRL训练中，Value函数去过拟合环境转移特性与r

什么都不太行的syq·2023-11-27 01:04

深度强化学习落地方法论（4）——动作空间篇

目录前言对动作空间的三个要求完备性高效性合法性结语前言在将DRL应用于实际项目时，可能最轻松愉快的部分就是动作空间定义了。倒不是因为这项工作简单，而是agent的控制方式往往早就定死了，留给我们发挥的空间很小，就好像我们无法决定DOTA里允许多少种操作，也无法改变一台机器人的关节数量和各自的角度范围，Gym用户甚至从来都不用为这个问题操心，action空间有多少维，连续还是离散，各种domain早

wyjjyn·2023-11-27 01:34

《深度强化学习落地指南》读书笔记2--动作空间设计

动作空间设计大有可为动作空间设计：这里大有可为动作空间设计三原则动作空间设计：这里大有可为你好！这是你第一次使用Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器,可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。概要：对于特定任务而言，动作空间在事实上决定了任何算法所能达到的性能上限；action、state、reward三者之间常常需要一定的协同设计。

第一剑柄·2023-11-27 01:03

强化学习入门

搬运几个自己学习机器学习（强化学习）的网站：莫烦python很棒的入门视频，几乎几乎什么都有，起飞到不行，b站也有相关链接。

星行夜空·2023-11-27 01:00

深度强化学习中的动作屏蔽（Action Masking）

RLlib中的example有一个代码是action_masking，很感兴趣，所以学习了一下主要功能是：“动作屏蔽”允许代理根据当前观察选择动作。这在许多实际场景中非常有用，在这些场景中，不同的时间步长可以执行不同的操作。解释动作屏蔽的博客文章：https://boring-guy.sh/posts/masking-rl/RLlib支持动作屏蔽，即通过稍微调整环境和模型来禁止这些动作，如本示例所

星行夜空·2023-11-27 01:58

每日学术速递3.27

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.Text2Room:ExtractingTextured3DMeshesfrom2DText-to-ImageModels

AiCharm·2023-11-27 01:56

[第12篇初心] 随笔

两天的强化学习，让我对体式有了更深的理解，对身体有了更好的觉知，对于我，瑜伽就

海水正蓝_fb05·2023-11-26 21:43

大模型三阶段训练

为了训练专有领域模型，选择LLaMA2-7B作为基座模型，由于LLaMA模型中文词表有限，因此首先进行中文词表的扩展，然后进行三阶段训练（增量预训练，有监督微调，强化学习）。

hj_caas·2023-11-26 20:17

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