强化学习Sarsa 第22页

今日思考 — 算力对机器人的影响（基于文心一言的回答）

目录1.高tops的算力能支持什么水平的复合机器人控制2.什么情况下控制机器人需要更高的算力3.为什么使用人工智能算法，例如深度学习、强化学习等，需要更多的计算资源来实现更精准的决策和控制。

笑傲江湖2023·2023-10-18 07:03

深度强化学习发展现状及展望：万字总结解读83篇文献

深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。

Coder_Jh·2023-10-18 04:52

Q-learning如何与ABC等一些元启发式算法能够结合在一起？

Q-learning是一种强化学习算法，通常用于解决基于马尔可夫决策过程的问题，而ABC是一种启发式优化算法，通常用于解决优化问题。将它们结合可以在特定应用场景中

饮马瀚海呐·2023-10-18 01:27

深度强化学习领域值得一读的论文列表

参考自：https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/keypapers.html强烈建议直接去看原文，每一篇文献都有链接以下是深度强化学习（DeepReinforcementLearning

超级超级小天才·2023-10-17 19:40

技术分享 | 强化学习，让机器像人类一样自我学习

如果说近年来有什么是各行各业共通的话题，那就一定是强化学习，这是一个让机器能够像人类一样通过与环境互动来学习和改进自己决策的领域。它不仅令人兴奋，而且具有革命性的潜力，可以改变我们生活和工作的方式。

鼎道开发者联盟·2023-10-17 16:22

强化学习与视觉语言模型之间的碰撞，UC伯克利提出语言奖励调节LAMP框架

文章链接：https://arxiv.org/abs/2308.12270代码仓库：https://github.com/ademiadeniji/lamp在强化学习（RL）领域，一个重要的研究方向是如何巧妙的设计模型的奖励机制

TechBeat人工智能社区·2023-10-17 12:30

【伤寒强化学习训练】打卡第八十八天一期90天

阳明病提纲【9.1】问曰：病有太阳阳明，有正阳阳明，有少阳阳明，何谓也？答曰：太阳阳明者，脾约是也；正阳阳明者，胃家实是也；少阳阳明者，发汗，利小便已，胃中燥烦实，大便难是也。阳明病有三种：一种叫太阳阳明：脾约；一种叫正阳阳明：胃家实一种叫少阳阳明：津液不足的大便难，胃家实跟大便难不一样，就是大便塞在里面的时候，胃家实，大便大不出来叫做大便难；研究伤寒第一步是什么？尽可能把它拗得合理一点：1）太阳

A卐炏澬焚·2023-10-17 09:41

吃瓜教程1--概念准备

模型评估与选择（1）经验误差与过拟合（2）评估方法二、南瓜书准备篇机器学习的相关技术1.监督学习（1）Regression（2）Classification2.半监督学习3.迁移学习4.无监督学习5.强化学习一

雾里看花的学习日常·2023-10-17 05:21

当 AI 成为“逆子”；强化学习之父联手传奇程序员丨 RTE 开发者日报 Vol.62

本期编辑：@Asui，@CY01有话题的新闻1、强化学习之父萨顿联手传奇程序员卡马克入局AGI创业

声网·2023-10-16 18:59

gym原来是这样用的

今天down了一个深度强化学习的程序，但是试来试去总是跑不成功，第一句就出问题了env=gym.make("clusterEnv-v0").unwrapped总是报没有该环境，思想半天，然后发现这是自己写的环境

eyexin2018·2023-10-16 16:48

ADP&RL - 近似动态规划和强化学习 - Note 1 - Introduction

1.IntorductionAbbreviationsDeclarationSDM:sequentialdecisionmaking顺序决策DP:DynamicProgramming动态规划MDP:MarkovDecisionProcess马尔科夫决策过程这是在Quora上对动态规划(DP)说明的极好的例子writesdown“1+1+1+1+1+1+1+1=”onasheetofpaper“Wh

Stan Fu·2023-10-16 13:27

2021-08-16 强化学习(第2版)-Reinforcement Learning 第四章动态规划（DP）

第四章动态规划DynamicProgramming（DP）引入.动态规划和强化学习问题的联系一.策略评估（预测问题）PolicyEvaluation(Prediction)IterativePolicyEvaluation

HphNJU·2023-10-16 13:25

Proximal Policy Optimization(PPO)和文本生成

ChatGPT的RLHF步使用了强化学习PPO算法。PPO是一种策略梯度方法，其交替地进行与环境交互采样数据和使用随机梯度上升优化“代理”目标函数。

冰冰冰泠泠泠·2023-10-16 12:28

ApacheCN 深度学习译文集 2020.9

724187166ApacheCN学习资源目录TensorFlow1.x深度学习秘籍零、前言一、TensorFlow简介二、回归三、神经网络：感知器四、卷积神经网络五、高级卷积神经网络六、循环神经网络七、无监督学习八、自编码器九、强化学习十

布客飞龙·2023-10-16 11:11

强化学习

文章目录强化学习概念Model-FreeValue-basedlearningDQNState-basedlearning蒙特卡洛近似Actor-CriticLearningModel-BasedMonteCarloTreeSearch

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:41

机器学习: 初探定义与应用场景

机器学习的定义机器学习在日常生活中的应用推荐系统语音识别图像识别商业领域的机器学习金融风险评估股票市场预测客户关系管理机器学习在医疗领域的应用疾病预测药物发现医疗影像分析机器学习的主要类型监督学习无监督学习强化学习常用的机器学习算法线性回归逻辑回归决策树支持向量机随机森林评估和验证训练集

我是小白呀·2023-10-15 22:11

奖励函数是平稳的是什么意思

在强化学习中，"奖励函数是平稳的"通常指的是奖励信号（rewardsignal）在不同时间步骤或状态下是稳定的，即其统计性质在整个学习过程中不发生明显的变化。

Chen_Chance·2023-10-15 20:51

DRL--算法合集

文章目录一、注意点（难点）二、算法的比较和区别二、算法解析注释1.改进的贪婪算法2.DynaQ算法3.DQN中的延迟更新next_model4.对期望的蒙特卡洛近似5、强化学习中确定性策略和随机策略的区别

还有你Y·2023-10-15 16:27

强化学习案例复现（1）--- MountainCar基于Q-learning

1搭建环境1.1gym自带importgym#Createenvironmentenv=gym.make("MountainCar-v0")eposides=10foreqinrange(eposides):obs=env.reset()done=Falserewards=0whilenotdone:action=env.action_space.sample()obs,reward,done,a

笑傲江湖2023·2023-10-15 15:36

深度强化学习第 1 章机器学习基础

1.1线性模型线性模型（linearmodels）是一类最简单的有监督机器学习模型，常被用于简单的机器学习任务。可以将线性模型视为单层的神经网络。本节讨论线性回归、逻辑斯蒂回归（logisticregression）、softmax分类器等三种模型。1.1.1线性回归1.1.2逻辑斯蒂回归sigmoid是个激活函数（activationfunction）交叉熵（crossentropy），它常被用

Chen_Chance·2023-10-15 15:58

【伤寒强化学习训练】打卡第九十天一期90天

9.10.2-阳明病证候(续)阳明病寒证(二)【9.17】阳明病，不能食，攻其热必哕。所以然者，其人本虚，胃中冷故也。阳明病吃不下饭，是中寒的阳明病，是不适合用很冷的下药，三个承气汤当然是不适合的；攻了热就一定会哕（打嗝的声音），是因为脾胃太冷了，人虚了；其实“胃中”也不是胃里头，因为张仲景的胃中是整个消化道都算到了，肠子也算；如果肚子冷上加冷，的确会有嗝气跟打嗝的现象；吃不下饭，就知道能量在阳明

A卐炏澬焚·2023-10-15 14:13

强化学习问题（五）--- ImportError: sys.meta_path is None, Python is likely shutting down

1.问题分析笔者的错误发生在以下代码importgymenv=gym.make('GridWorld-v0')env.reset()env.render()这个错误通常表明Python解释器在尝试导入模块时已经处于关闭过程中。2.解决通常在上述代码第五行加入env.close()即可解决。但可能会出现秒闪，所以导入time模块改成以下代码importgymimporttimeenv=gym.mak

笑傲江湖2023·2023-10-15 09:18

强化学习问题（三）--- Python Gym ImportError cannot import name ‘rendering‘ from ‘gym.envs.classic_control‘

1.问题分析意思是缺rendering文件，这个问题主要是由于Gym版本的变化，在某个版本中删除了classic_control包中的rendering文件，所以需要手动把这个文件给加上。地址2.解决在上述地址直接下载rendering.py，然后复制到你电脑中gym->envs->classic_control中即可。最后在classic_control中的init.py文件中，增加如下一行代码

笑傲江湖2023·2023-10-15 09:48

强化学习问题（四）--- NameError: name ‘glPushMatrix‘ is not defined

1.问题分析pyglet版本过高，在上篇博文提到过，博主最初下载版本是pyglet-2.0.0，出现该问题后，将版本降至pyglet-1.5.27。2.解决在该地址下载pyglet-1.5.27.zip，下载在D:\anaconda3\Lib\site-packages\gym目录（选择自己的目录），下载成功后用以下命令安装。pipinstallD:\anaconda3\Lib\site-pack

笑傲江湖2023·2023-10-15 09:12

深度学习的一些概念分享

深度学习有哪些神经网络一般来说，训练深度学习网络的方式主要有四种：监督学习（supervisedlearning）无监督学习（unsupervisedlearning）半监督学习（semi-supervisedlearning）强化学习

IT_xiao小巫·2023-10-15 04:43

2018-11-22-AutoML

image.pngAutoML搜索空间过大的问题，3个解决方法：基础搜索方法——慢基于采样的方法——无法获取导数信息，只有函数值image.png2.1.基于强化学习image.pngimage.pngimage.png

HollyMeng·2023-10-14 22:27

01.ChatGPT原理剖析

目录ChatGPT初体验对ChatGPT的误解ChatGPT的本质模型的训练ChatGPT的关键技术监督学习预训练（Pre-train）GPT系列的历史预训练的好处强化学习ChatGPT带来的研究问题部分截图来自原课程视频

oldmao_2000·2023-10-14 22:15

强化学习(Reinforcement Learning)与策略梯度(Policy Gradient)

1强化学习的基本框架 强化学习(ReinforcementLearning,RL)主要由智能体(Agent/Actor)、环境(Environment)、状态(State)、动作(Action)、奖励

花飞雨追·2023-10-14 11:19

NeuroImage | 右侧颞上回在语义规则学习中的作用：来自强化学习模型的证据

在现实生活中，许多规则的获取通常需要使用语言作为桥梁，特别是语义在信息传递中起着至关重要的作用。另外，个体使用的语言往往具有明显的奖励和惩罚元素，如赞扬和批评。一种常见的规则是寻求更多的赞扬，同时避免批评。以往的研究使用概率反转学习任务来检查抽象规则的学习。这个任务的结构涉及两个行为选择的奖励分配：当一个行为是高奖励，则另一个必然是高惩罚，反之亦然，并且在一段时间后规则将会发生偶然性的反转。这些研

茗创科技·2023-10-14 11:32

深度强化学习DRL训练指南和现存问题（D3QN（Dueling Double DQN））

目录参数iterationepisodeepochBatch_SizeExperimenceReplayBuffer经验回放缓存Rewarddiscountfactor或gamma折扣因子Agent神经网络batchnormalization批归一化dropout随机失活lr(learningrate)学习率/步长weightdecay权重衰减离散动作探索策略（以epslion-Greedy为例）

参宿7·2023-10-14 09:32

深度强化学习中的episode、epoch、batch-size、iteration

深度强化学习中的episode、epoch、batch-size、iterationbatch_sizeiterationepochepisodebatch_size即批大小，如果把全部数据放入内存后再加载到显存中

L0_L0·2023-10-14 09:55

车辆调度算法

参考资料有什么车辆调度算法的最新研究，比如用强化学习的方法？

kgduu·2023-10-14 04:13

【ROS】ros-noetic和anaconda联合使用【实操】

anaconda联合使用【实操】1.requirement2.新建ros包中的python脚本3.SAC算法Reference在介绍完基本的联合使用方式后（参考这篇博客），笔者希望使用ros能完成gym环境中强化学习算法的训练

木心·2023-10-14 03:20

概率论入门之《统计机器学习导论》阅读笔记（第一，二章）

第一章统计机器学习第一章主要介绍了机器学习的分类：监督学习，非监督学习，强化学习。然后介绍了监督学习的三大主要任务：回归，分类，排序，以及非监督学习的聚类。

生而为弟·2023-10-14 02:34

强化学习入门——以Q-Learning为实例

文章目录1.简介1.1机器学习分类1.2强化学习特点1.3组成部分2.学习过程2.1马尔科夫决策过程2.2强化学习算法归类2.2.1分类方法一2.2.2分类方法二2.3EE（Explore&Exploit

Zichel77·2023-10-13 23:49

机器学习-53-RL-05-Q-Learning for Continuous Actions(强化学习-Q学习处理连续动作的四个方法)

文章目录Q-LearningforContinuousActionsSolution1&Solution2Solution3:Designanetwork机器手臂例子Solution4:Don'tuseQ-learningQ-LearningforContinuousActions继续讲一下Q-learning，其实跟policygradientbased方法比起来，Q-learning是比较稳的

迷雾总会解·2023-10-13 23:46

如何简单理解Q-learning强化学习算法

强化学习（ReinforcementLearning），是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。

飞机火车巴雷特·2023-10-13 23:15

机器学习算法概述

目录机器学习概述01监督学习02无监督学习：03半监督学习04强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类

uuddoop·2023-10-13 22:49

记录ubuntu20.04安装Anaconda+gym的辛酸历程

不过，不管如何变，gym作为强化学习的代理库的总的设计思想没有变化，变的都是接口的细节。那么这次更新就是记录一下新的安装方式，下面两种都可以，选择其一即可。

ying_1026·2023-10-13 20:36

机器学习-概述与贝叶斯算法

机器学习分类：监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习。希腊字母发音：先从导包学起，再考虑自己写个包出来。有监督学

小蒋的技术栈记录·2023-10-13 06:06

Text-to-SQL小白入门（八）RLAIF论文：AI代替人类反馈的强化学习

学习RLAIF论文前，可以先学习一下基于人类反馈的强化学习RLHF，相关的微调方法（比如强化学习系列RLHF、RRHF、RLTF、RRTF）的论文、数据集、代码等汇总都可以参考GitHub项目：GitHub-eosphoros-ai

junewgl·2023-10-12 22:44

泛函分析（二）巴纳赫（Banach）不动点，贝尔曼方程（Bellman equation）在强化学习的应用

前言强化学习的目的是寻找最优策略。其中涉及两个核心概念最优状态值和最优策略，以及贝尔曼最优公式。

笑傲江湖2023·2023-10-12 21:37

通用人工智能之争（深度学习，大模型，Chatgpt，强化学习，具身智能，）

目录前言1.通用人工智能1.1生物学分析1.2具身智能1.2.1当前的人工智能的局限1.2.2具身智能实现的基础1.2.3强化学习（决策大模型）2.结论往期文章参考文献前言目前的人工智能实质上只是强人工智能

笑傲江湖2023·2023-10-12 21:00

深度强化学习——机械臂

趁暑假有空，在实验室机械臂上复现OpenAIFetch中的一项任务：FetchPickAndPlace-v0根据原论文的提示，在原DDPG算法的基础上引入HER机制，解决了在探索环境（step>40）中奖励稀疏，难以收敛的问题，但是原任务默认是以初始几步抓中小方块为开始在此基础上引入先验经验，即将任务完整：先抓随机小方块，再到随机终点处因此，结合DDPG+HER+模仿学习（行为克隆，BC）成功在x

Cedric.·2023-10-12 21:18

深入理解强化学习——标准强化学习和深度强化学习

分类目录：《深入理解强化学习》总目录强化学习的历史早期的强化学习，我们称其为标准强化学习。

von Neumann·2023-10-12 21:01

动手学强化学习第2章多臂老虎机

2.1简介多臂老虎机问题可以被看作简化版的强化学习问题。但是其只有动作和奖励没有状态信息，算是简化版的强化学习问题。

Chen_Chance·2023-10-12 09:07

sarsa算法和qlearning算法有什么不同

理论介绍SARSA（State-Action-Reward-State-Action）算法和Q-learning（Quality-learning）算法都是强化学习中的常见算法，用于训练智能代理在环境中学习并制定最佳策略

Chen_Chance·2023-10-12 09:05

基于Value的强化学习算法

在文章强化学习与马尔可夫决策中，介绍了使用马尔可夫决策模型对强化学习的过程进行建模，本篇文章将介绍基于这一模型而引出的一些强化学习的经典算法。

bdqfork·2023-10-11 20:20

机器学习（一）监督学习，非监督学习和强化学习

根据机器学习的应用情况，我们又把机器学习分为三类：监督学习(SupervisedLearning，SL)，非监督学习(Unsupervisedlearning，UL)，和强化学习(ReinforcementLearning

人工智·2023-10-11 13:32

机器学习丨监督学习与无监督学习

30decibel·2023-10-11 12:58

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