强化学习R&R 第21页

强化学习代码实战(2) --- 多臂赌博机

目录前言1.Python基础2.Numpy基础3.多臂赌博机参考文献前言本文内容来自于南京大学郭宪老师在博文视点学院录制的视频，课程仅9元地址，配套书籍为深入浅出强化学习编程实战郭宪地址。

笑傲江湖2023·2023-10-24 13:41

文献阅读（168）强化学习 & Routerless NoC

文章目录蒙特卡洛树搜索MCTSlayeredprogressiveapproach实现细节InjectionEjection活锁死锁饥饿题目：ADeepReinforcementLearningFrameworkforArchitecturalExploration:ARouterlessNoCCaseStudy时间：2020会议：HPCA研究机构：南加大/俄勒冈州立大学本篇论文的主要贡献：Rou

tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:37

Imitation Learning（模仿学习）

模仿学习常应用于强化学习领域，以加速模型的学习过程。模仿学习的原理可以分为以下几个步骤：1.收集数据：首先，需要收集专家在执行任务时的行为数据，例如轨迹、动作等。这些数据可以来自于实

ninetyfour·2023-10-24 07:18

强化学习 | Python强化学习

强化学习在近年来取得了巨大的突破，使机器能够在不断的试错中自动学习并做出决策。本文将介绍强化学习的基本概念、原理和应用，同时提供详细的公式解释和Python代码示例。强化学习是什么？

算法如诗·2023-10-24 06:56

1024程序员狂欢节有好礼 | 前沿技术、人工智能、集成电路科学与芯片技术、新一代信息与通信技术、网络空间安全技术

程序员狂欢节有好礼点击直达福利前言一、IT技术ITTechnology《速学Linux：系统应用从入门到精通》《Python网络爬虫入门到实战》二、人工智能ArtificialIntelligence《强化学习

程序员一修·2023-10-23 17:44

深度增强学习：走向通用人工智能之路

深度增强学习：走向通用人工智能之路本文是系列文章中的第一篇，是对深度增强学习/深度强化学习的基本介绍以及对实现通用人工智能的探讨。现在但凡写人工智能的文章，必提AlphaGo。

isuccess88·2023-10-23 15:37

人工智能（Machine Learning）—— 机器学习

blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384机器学习一、人工智能、机器学习与深度学习人工智能机器学习经典机器学习基于神经网络的机器学习浅层学习深层学习(深度学习)强化学习迁移学习二

lghgqsy·2023-10-23 10:29

细思极恐！AlphaGo又进化了：这两项棋类也被拿下

此前，《自然》杂志报道称，MeepMind为AlphaGo引入了“强化学习”（reinforcementlearning）的AI技术，让AlphaGo具备了超强的自我学习的能力。

d383a9b4083b·2023-10-23 00:49

强化学习问题（六）--- 无法安装gym 0.21.0

1.问题新版gym0.26.2，无法执行以下代码fromgym.envs.toy_textimportdiscrete故将gym0.26.2改成gym0.21.0，但遇到以下错误Preparingmetadata(setup.py)...errorerror:subprocess-exited-with-error×pythonsetup.pyegg_infodidnotrunsuccessful

笑傲江湖2023·2023-10-22 23:51

强化学习问题（env_tracker）(2) ---FutureWarning: Passing (type, 1) or ‘1type‘ as a synonym of type is deprec

1.问题运行基于tensorflow1版本写的基于强化学习的纸牌游戏，遇到以下错误2.解决在电脑里找到位于“\anaconda\lib\site-packages\tensorflow\python\framework

笑傲江湖2023·2023-10-22 23:51

trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学

汀、人工智能·2023-10-22 23:19

强化学习问题（7）--- Python和Pytorch，Tensorflow的版本对应

1.问题之前下载的python3.8，在对应Pytorch和Tensorflow时没太在意版本，在运行一些代码时，提示Pytorch和Tensorflow版本过高，直接降下来，有时候又和Python3.8不兼容，所以又在虚拟环境搞一个Pyhon3.7，下载一些低版本的Pytorch和Tensorflow。代码环境要求如下：2.解决2.1Pytorch版本对应1.Python安装torch（含tor

笑傲江湖2023·2023-10-22 23:12

anaconda下创建一个强化学习运行环境（包括tensorflow，pytorch和gym）

创建环境anaconda-create-输入自定义环境名称和需要的python版本。（建议预先考虑好需要的tensorflow，pytorch和gym与python版本对应号，不要出现版本冲突）tensorflow进入anacondaprompt，以rl作为环境名称演示。activaterl（rl是环境名称）如果需要查询对应环境下的python版本号，输入python-V然后安装tensorflo

Auroraxx·2023-10-22 23:12

【海长江说时间管理】胡玛 -《如何看书》

要学会针对自己目前需要解决的问题来选书）2)找书（想要解决什么方面的问题就要选看什么主题的书，推荐各位的是买书软件当当）3)读书（纸质书、电子书，在这里我们更多建议的是前者）4)整理读书笔记（“幕布”整理读书笔记软件，做一些思维导图强化学习内容

海有时间_胡玛·2023-10-22 16:14

机器学习

分为监督学习，无监督学习和强化学习。应用：决策树，朴素贝叶斯分类，最小二乘线性回归，主成分分析等

Strawstars·2023-10-22 04:36

今日思考（2） — 训练机器学习模型用GPU还是NUP更有优势（基于文心一言的回答）

前言深度学习用GPU，强化学习用NPU。1.训练深度学习模型，强化学习模型用NPU还是GPU更有优势在训练深度学习模型时，GPU相比NPU有优势。

笑傲江湖2023·2023-10-22 04:24

深度强化学习第 5 章 SARSA 算法

上一章介绍了Q学习的表格形式和神经网络形式（即DQN）。TD算法是一大类算法的总称。上一章用的Q学习是一种TD算法，Q学习的目的是学习最优动作价值函数Q⋆Q_⋆Q⋆本章介绍SARSA，它也是一种TD算法，SARSA的目的是学习动作价值函数Qπ(s,a)Q_π(s,a)Qπ(s,a)。5.1表格形式的SARSA5.1.1推导表格形式的SARSA学习算法5.2神经网络形式的SARSA5.3多步TD目标

Chen_Chance·2023-10-21 16:42

论文分享 --＞强化学习--＞Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

本次要总结分享的是DeepMind出品的强化学习经典DQN原始论文，论文链接DQNPaper，DeepMind使用该DQN方法，在某些电玩游戏上，机器表现超越人类。

村头陶员外·2023-10-21 16:07

读书笔记--＞强化学习--＞强化学习一些基本概念介绍

因为工作中涉及到强化学习知识，故开始利用闲暇时间学习，主要参考的书籍是RichardS.Sutton和AndrewG.Barto编写的ReinforcementLearning（第二版）。

村头陶员外·2023-10-21 16:37

读书笔记 -- ＞强化学习 -- ＞ The Bellman Equation

本文将总结强化学习中的一个重要基础知识，BellmanEquation。

村头陶员外·2023-10-21 16:37

强化学习基础篇（三十四）基于模拟的搜索算法

强化学习基础篇（三十四）基于模拟的搜索算法上一篇Dyna算法是基于真实经验数据和模拟经验数据来解决马尔科夫决策过程的问题。本篇将结合前向搜索和采样法，构建更加高效的搜索规划算法，即基于模拟的搜索算法。

Jabes·2023-10-21 10:21

深度 | David Silver全面解读深度强化学习：从基础概念到AlphaGo

2017-03-25机器之心原创作者：DukeLee参与：马亚雄、吴攀、吴沁桐、AracWu强化学习在与之相关的研究者中变得越来越流行，尤其是在DeepMind被Google收购以及DeepMind团队在之后的

舍得叔叔·2023-10-21 05:47

高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践

★深度学习；模式识别；图像处理；人工智能建模；人工智能；深度学习算法；强化学习；神经网络；卷积神经网络；人工神经网络；VIBE算法；控制系统仿真；机器学习；高性能计算；数据挖掘；超算；ACL；算力；计算机视觉

高性能服务器·2023-10-21 04:05

方法试用：基于强化学习提高EEG分类准确率的特征选择方法（完整代码）

2023/4/19-4/21脑机接口学习内容一览：这一篇文章主要建立在前文脑机接口随机森林判断睡眠类型与EEG前沿方法探索的基础上，尝试运用强化学习的方法来提高识别睡眠阶段的准确率，对前段时间强化学习的学习成果做一个总结

槿花Hibiscus·2023-10-21 02:45

ML-Agents与自己的强化学习算法通讯——PPO篇

在上一篇文章ML-Agents与python的LowLevelAPI通信中，我简要介绍了Python与Unity端的ML-Agents插件的通讯代码，如何正确运行一个能够进行强化学习训练的Unity环境

微笑小星·2023-10-21 01:06

ML-Agents与python的Low Level API通信

本文基于我前面的文章Unity强化学习之ML-Agents的使用参考Github链接：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents参考文档：https:

微笑小星·2023-10-21 01:06

深度强化学习第 4 章 DQN 与 Q 学习

4.1DQN最优动作价值函数的用途假如我们知道Q⋆Q_⋆Q⋆，我们就能用它做控制。我们希望知道Q⋆Q_⋆Q⋆，因为它就像是先知一般，可以预见未来，在t时刻就预见t到n时刻之间的累计奖励的期望。假如我们有Q⋆Q_⋆Q⋆这位先知，我们就遵照先知的指导，最大化未来的累计奖励。然而在实践中我们不知道Q⋆Q_⋆Q⋆的函数表达式。是否有可能近似出Q⋆Q_⋆Q⋆这位先知呢？对于超级玛丽这样的游戏，学出来一个“先

Chen_Chance·2023-10-20 22:52

论文阅读-多目标强化学习-envelope MOQ-learning

introduction一种多目标强化学习算法，来自2019Nips《AGeneralizedAlgorithmforMulti-ObjectiveReinforcementLearningandPolicyAdaptation

龙超越·2023-10-20 21:49

基于深度学习的视频预测研究综述

当前，深度学习研究者的研究兴趣逐渐从监督学习转移到强化学习、半监督学习以及

weixin_33974433·2023-10-20 15:56

PERSONALIZED SOUPS: PERSONALIZED LARGE LANGUAGE MODEL ALIGNMENT VIA POST-HOC PARAMETER MERGING

个性化汤：基于POST-HOC参数合并的个性化大语言模型对齐摘要1引言2相关工作3从个性化的人类反馈中强化学习4实验5结论摘要虽然从人类反馈中强化学习（RLHF）将大型语言模型（LLM）与一般的

UnknownBody·2023-10-20 15:41

Pytorch训练深度强化学习时CPU内存占用一直在快速增加

最近在用MATD3算法解决多机器人任务，但是在训练过程中，CPU内存一直在增加（注意，不是GPU显存）。我很头疼，以为是算法代码出了问题，导致了内存泄漏，折腾了1天也没解决。后来用memory_profiler对代码分析，才发现是这个函数占用的内存一直在增加：defstore_transition()说白了，就是经验池的存储函数，也就是因为一直往经验池里加数据导致内存增加。那为啥以前我没感觉到内存

Coder_Jh·2023-10-20 12:25

【赠书活动】1024程序员狂欢节充能书单！

速学Linux：系统应用从入门到精通Python网络爬虫入门到实战强化学习：前沿算法与应用深度学习：数学基础、算法模型与

米码收割机·2023-10-20 10:56

.NET验收

不同的(需要强化学习)内容是什么？

空白_d·2023-10-20 04:51

题解 | 薪水第二多的员工的emp_no及对应的salary

offer怎么选徐工VS南京965工行北分校招咨询（8.26）腾讯后台开发二面秋招offer选择腾讯一面面经腾讯pcg腾讯视频快手前端三面强化学习基础篇[2]：SARSA、Q-learning算法腾讯teg

huaxinjiayou·2023-10-20 02:45

每日学术速递5.25

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.Chupa:Carving3DClothedHumansfromSkinnedShapePriorsusing2DDiffusionProbabilisticModels

AiCharm·2023-10-19 21:14

贝尔曼方程与两类值函数

没有终止状态的情况如果环境中没有终止状态(比如终身学习的机器人)，即，称为持续性强化学习任

明星有灿·2023-10-19 19:43

《Reinforcement Learning: An Introduction》强化学习导论原文翻译 17.6 人工智能的未来

在我们写第二版时，人工智能中一些最显著的发展涉及强化学习，最明显的是“深度强化学习”——通过深度人工神经网络进行函

oni小涛·2023-10-19 13:31

强化学习(reinforcement)

B站链接https://www.bilibili.com/video/BV13a4y1J7bw?p=1&vd_source=6f43d02eb274352809b90e8cdf744905agent----------environment--------goalState状态Action行动Reward奖励是一个及时的反馈目标是一个长远的结果CoreelementPolicy策略当前需要决定的行

菜菜小堡·2023-10-19 09:21

【AI视野·今日Robot 机器人论文速览第五十五期】Mon, 16 Oct 2023

基于强化学习自动探索物体的表面形貌，增量式重建。(from马里兰大学)website:http://prg.cs.umd.edu/AcTExplore机器人遥操作感知设计综述,(fro

hitrjj·2023-10-19 06:13

2019-Photo_Cropping_via_Deep_Reinforcement_Learning论文笔记

简介现有裁剪方法的介绍和不足本文提出的裁剪方法(DLRL)2相关工作主流的两类自动图像裁剪方法滑动窗口裁剪方法的优化DLRL模型的特点和优势3我们的方法DLRL方法的整体网络结构和原理介绍ActionSpace深度学习部分奖励和代理基于强化学习的裁剪

JBY-ZQ·2023-10-19 04:30

第一章统计学习方法概论

▶︎统计学习主要分为监督学习，非监督学习，半监督学习，强化学习1.2监督学

Estherbabe·2023-10-18 15:47

剖析强化学习 - 第四部分

作者：MassimilianoPatacchiola这是“解剖强化学习”系列的第四篇。在这篇文章中，我将介绍另一组广泛用于强化学习的技术：Actor-Critic（AC）方法。

wilbertzhou·2023-10-18 13:33

AutoPentest-DRL-使用深度强化学习的自动渗透测试

AutoPentest-DRL是基于深度强化学习（DRL）技术的自动渗透测试框架。

GuiltyFet·2023-10-18 11:32

policy gradient详解（附代码）

1引言 policygradient是强化学习中一种基于概率策略的方法。

鬼道2022·2023-10-18 11:59

强化学习------Policy Gradient算法

目录简介PG算法原理效果：参考简介之前的QLearningDQNSarsa都是通过计算动作得分来决策的，我们是在确定了价值函数的基础上采用某种策略，即Value-Based，通过先算出价值函数，再去做决策。而PolicyGradient算法是一种直接的方法，我们直接去评估策略的好坏，然后进行选择。即Policy-Base。智能体通过与环境的交互获得特定时刻的状态信息，并直接给出下一步要采取各种动作

韭菜盖饭·2023-10-18 10:23

强化学习基础概念01——概率论知识

概率论目录01随机变量02概率密度函数03期望：04随机抽样：01随机变量是一个未知的变量，结果取决于随机事件的结果。X表示随机值x表示观测值02概率密度函数把所有取值都算上，概率求和等于103期望：连续离散04随机抽样：

王三省的读研日记·2023-10-18 08:31

强化学习基础（1）- 理论和算法

目录1.基本概念1.1组成部分1.2马尔可夫决策过程2有模型强化学习2.1状态值函数2.2动作值函数2.3二者关系2.4探索和利用2.5动态规划（DP）（有模型求解方法）2.5.1预测任务2.5.1控制任务

笑傲江湖2023·2023-10-18 08:13

强化学习案例复现（2）--- MountainCar基于DQN

1.搭建环境importgym#Createenvironmentenv=gym.make("MountainCar-v0")eposides=10foreqinrange(eposides):obs=env.reset()done=Falserewards=0whilenotdone:action=env.action_space.sample()obs,reward,done,action,i

笑傲江湖2023·2023-10-18 08:42

强化学习基础（2）—常用算法总结

目录1.Value-Based2.Policy-Based参考文献1.Value-BasedSarsa（State-action-reward-state’-action）：是为了建立和优化状态-动作(state-action)的价值Q表格所建立的方法。首先初始化Q表格，根据当前的状态和动作与环境进行交互后，得到奖励reward以及下一步的状态和动作后，对Q表格进行更新；并不断重复这个过程。另外，