强化学习spinningup 第16页

Python实现游戏人工智能与机器学习

本文将介绍Python在游戏人工智能与机器学习方面的应用，主要涉及以下几个方面：游戏AI基础知识游戏AI示例：独立行动游戏（IndependentActionGame，IAG）监督学习与无监督学习遗传算法强化学习深度学习二

心梓知识·2023-11-21 00:50

【Python百宝箱】探索数据科学的瑞士军刀：Python机器学习库大揭秘

文章目录数据魔法：用强化学习和模型解释揭示隐藏的信息1.机器学习基础库1.1**`scik

friklogff·2023-11-20 19:16

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于深度强化学习的园区综合能源系统低碳经济调度》

这个标题涉及到基于深度强化学习的园区综合能源系统低碳经济调度。让我们逐步解读一下：1.园区综合能源系统：指的是一个区域内综合利用多种能源的系统，可能包括电力、热能、风能、太阳能等。

电网论文源程序·2023-11-20 18:04

跨界黑科技：HuggingGPT如何颠覆AI领域？

通过基于人类反馈的强化学习（RLHF）和大规模预训练文本库，LLM可以提供更强大的语言理解、生成、交互和推理能力。

THU智能魔术师·2023-11-20 12:10

强化学习输入数据归一化（标准化）

对于强化学习，其输入数据一般是指状态以及动作。

Coder_Jh·2023-11-20 11:05

生成式大模型的RLHF技术（一）：基础

因此，将LLMs与人类价值观（如helpful,honest,和harmless,即3H）对齐是非常重要的，目前采用的主流的技术即是基于人类反馈的强化学习技术（RLHF）。通常来说，RLHF包

酷酷的群·2023-11-20 09:15

强化学习和生成对抗网络

1.强化学习的定义强化学习（reinforcementlearning）是机器学习的一个重要分支，是一门多领域交叉学科，它的本质是自行解决决策问题，并且能进行连续决策。

鹿衔草啊·2023-11-20 01:26

大语言模型的三阶段训练

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·2023-11-20 01:22

强化学习中的Transformer发展到哪一步了？清北联合发布TransformRL综述

©作者|WenzheLi等来源|机器之心强化学习（RL）为顺序决策提供了一种数学形式，深度强化学习（DRL）近年来也取得巨大进展。然而，样本效率问题阻碍了在现实世界中广泛应用深度强化学习方法。

PaperWeekly·2023-11-19 19:05

【强化学习】DQN及其变体网络的原理讲解和代码实现

DQN网络及其变体的实现一、DQN网络原理回顾DQN采用经验回放和固定的Q-targets根据**ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ−greedy**执行行为ata_tat将经验以(st,at,rt+1,st+1)(s_t,a_t,r_{t+1},s_{t+1})(st,at,rt+1,st+1)的形式存储到replaymemoryD将D中随机抽样一个mini-batch的经验(s,

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:03

【强化学习】一、强化学习介绍

一、强化学习介绍1.关于强化学习强化学习的多面强化学习在各个领域均有应用，在计算机科学领域有机器学习，在工程领域有最优控制（一种在给定约束条件下使某一性能指标达到最优的控制方法），在数学领域有运筹学，经济领域有有限理性

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:32

【强化学习】二、马尔可夫决策过程

二、马尔可夫决策过程1.绪言马尔可夫决策过程（Markovdecisionprocess，MDP）是强化学习问题在数学上的理想化形式MDP中的环境是完全可观测的几乎所有的强化学习问题都可以在数学上表示为马尔可夫决策过程

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:32

【RL+Transformer综述】A Survey on Transformers in Reinforcement Learning论文笔记

完成单位：清华大学、北京大学、BAAI、腾讯IntroductionTransformer结构能够建模长期的依赖关系，并且具有良好的伸缩性（可处理不同长度的序列数据）最初将Transformer运用到强化学习

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:56

RAG检索增强生成只是起步，真正的智能问答=强化学习+大模型（各类型），实现智能调度，SELF-RAG（自反思）。

RAG检索增强生成是近期几个大模型应用方向上最难下笔的一个：一方面是因为技术方案仍在快速迭代；另一方面是市场对它的认知还存在一定偏差。目前市场认为：chatBI（让大模型做数据查询和分析）很有用但是有难度；Agent（让大模型自助规划任务实现用户复杂的需求）虽然很酷炫，但是落地的应用少，不够成熟。而对于RAG，企业都很明确它的价值，并且技术实现上，一顿组合拳疯狂输出（文本切割+向量数据库+大模型）

汀、人工智能·2023-11-19 19:01

小白也想写综述（一）

前言在选择科研方向时，考虑自己的兴趣和职业目标是非常重要的：综述论文的价值：撰写综述论文，尤其是在深度强化学习和区块链这样的前沿技术领域，能够帮助建立扎实的理论基础，并且对整个领域有一个全面的认识。

Joy T·2023-11-19 10:38

小白也想搞科研（一）之DRL优化数据库查询执行计划

我知道深度强化学习在许多领域都取得了显著的成果，你觉得我们可以如何将DRL应用到数据库优化中？研究员B:一个有趣的应用可能是使用DRL来优化查询执行计划。

Joy T·2023-11-19 10:38

基于深度强化学习的智能汽车决策模型

1.基于深度强化学习的智能汽车决策模型以神经网络为核心的智能体最主要的优势在于其依靠大量的数据自主学习的能力，通过数据驱动智能体可以应对各种未经历过的复杂环境。

闲看庭前梦落花·2023-11-19 01:34

【mujoco】Ubuntu20.04配置mujoco210

Ubuntu20.04配置mujoco2101.安装mujoco2102.安装mujoco-py3.使用render时报错Reference本文简要介绍一下如何在ubuntu20.04系统中配置mujoco210，用于强化学习

木心·2023-11-19 01:00

【机器学习11】强化学习

1基本概念一个机器人在环境中会做各种动作，环境会接收动作，并引起自身状态的变迁，同时给机器人以奖励。机器人的目标就是使用一些策略，做合适的动作，最大化自身的收益。整个场景一般可以描述为一个马尔可夫决策过程：动作：所有可能做出的动作的集合，记作A（可能是无限的）。状态：所有状态的集合，记作S。奖励：机器人可能收到的奖励，一般是一个实数，记作r。时间（t=1,2,3…）：在每个时间点t，机器人会发出一

懒羊羊-申博版·2023-11-19 00:26

强化学习拾遗 —— 表格型方法和函数近似方法中 Bellman 迭代的收敛性分析

因为想申请CSDN博客认证需要一定的粉丝量，而我写了五年博客才700多粉丝，本文开启关注才可阅读全文，很抱歉影响您的阅读体验本文讨论两个主要内容表格型policyevaluation方法中，使用Bellman算子/Bellman最优算子进行迭代的收敛性使用函数近似方法进行policyevaluation时的收敛性问题首先补充一点测度论中的定义，然后介绍压缩映射原理和不动点，最后证明收敛性。文章目录

云端FFF·2023-11-18 23:30

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·2023-11-18 23:16

机器学习第1天：概念与体系漫游

文章目录机器学习的概念机器学习的应用场景（1）垃圾邮件处理（2）多指标预测房价（3）其他任务机器学习的分类按是否在监督下训练为分类指标（1）监督学习（2）无监督学习（3）半监督学习（4）强化学习按是否可以动态学习为分类指标

Nowl·2023-11-18 21:36

英伟达用AI设计GPU：最新H100已经用上，比传统EDA减少25%芯片面积

QbitAl·2023-11-18 20:52

【强化学习】时间循环最优决策：原理与Python实战

时间旅行和平行宇宙时间旅行引发的悖论强化学习策略梯度算法代码案例代码推荐阅读理论完备：实战性强：配套丰富：如何在时间循环里最优决策？

洁洁！·2023-11-17 16:47

[PyTorch][chapter 63][强化学习-QLearning]

5为出口可以用下图表示目录：策略评估策略改进迭代算法走迷宫实现Python一策略评估强化学习最终是为了学习好的策略，在不同的state下面根据策略做出最优的action.对于策略评估我们通过价值函数来度量

明朝百晓生·2023-11-17 06:13

Ray 分布式简单教程（1）

在RayCore上有几个库，用于解决机器学习中的问题:Tune:可伸缩的超参数调优RLlib：工业级强化学习RayTrain:分布式深度学习Datasets:分布式数据加载和计算(beta)以

求则得之，舍则失之·2023-11-17 06:06

GAN-DQN

GAN-DQN本期介绍一项来自麦吉尔大学的有趣工作，它拓展了分布强化学习在深度学习框架下的应用，提出了一个十分有趣的深度强化学习框架：GAN+DQN。

GPlearndunk·2023-11-17 05:17

RL-GAN Net -- 首个将强化学习与GAN结合的网络

RL-GANNet引言背景知识强化学习生成对抗网络核心思想基本框架损失函数网络结构实验结果对比总结引言作者首次将强化学习和生成对抗网络结合起来，用于点云数据生成。

xisi克利夫·2023-11-17 05:42

15万奖金强化学习赛事！Go-Bigger多智能体决策智能挑战赛来了！

这是一个是专为AI准备的游戏环境，AI探索家们既可以使用当今最热的强化学习决策方法，也可以结合传

Datawhale·2023-11-17 03:41

工业机器人轨迹规划研究进展及发展趋势

指出了基于强化学习的轨迹规划、轨迹误差预测和补偿、动态避障、多机器人运动规

BFT白芙堂·2023-11-16 16:00

基础篇——强化学习之Markov决策过程建模

https://mp.weixin.qq.com/s/9IwgcpkAWHhw5vtg85E1Og目录一、强化学习基本概念二、Markov决策过程1.Markov决策过程模型（1）用动力系统描述的环境（

口叮码农CodingFarmer·2023-11-16 02:59

（二）强化学习——有限的马尔可夫决策过程（有限MDP）

我们知道强化学习是一种算法，算法的本质就是数学，而数学作为一种人类为了解世界而建立的逻辑学科。你如果想要用数学来解决客观世界中的问题。那么首先你就得在客观问题上抽象出基础的理论形式。

Eagle Xu·2023-11-16 02:29

强化学习——day13 马尔科夫决策过程MDP

马尔科夫决策过程简介马尔可夫过程随机过程马尔可夫性质马尔可夫过程马尔可夫奖励过程回报价值函数马尔可夫决策过程策略状态价值函数动作价值函数贝尔曼期望方程蒙特卡洛方法占用度量最优策略贝尔曼最优方程总结参考文献简介马尔可夫决策过程（Markovdecisionprocess，MDP）是强化学习的重要概念

想太多!·2023-11-16 02:29

强化学习（一）——马尔可夫决策过程MDP

文章目录1.马尔可夫过程（MarkovProcess）1.1马尔可夫性质（MarkovProperty）1.2状态转移矩阵（StateTransitionMatrix）1.3马尔可夫过程（MP）2.马尔可夫奖励过程（MarkovRewardProcess）2.1回报与折扣因子（ReturnandDiscount）问题：为什么需要折扣因子？2.2状态价值函数（ValueFunction）2.3马尔可

冠long馨·2023-11-16 02:58

强化学习——day11 马尔科夫决策过程MDP

第3章马尔可夫决策过程3.1简介马尔可夫决策过程（Markovdecisionprocess，MDP）是强化学习的重要概念。要学好强化学习，我们首先要掌握马尔可夫决策过程的基础知识。

想太多!·2023-11-16 02:58

强化学习之——马尔可夫决策过程原理

强化学习之——马尔可夫决策过程原理1.1MDP：策略与环境模型我们以蛇棋为模型引入——蛇棋的关键问题在于：哪些因素决定了蛇棋最终获得分数的多少？

无心留踪迹·2023-11-16 02:28

深入理解强化学习——马尔可夫决策过程：马尔可夫奖励过程-[回报]

分类目录：《深入理解强化学习》总目录在马尔可夫过程的基础上加入奖励函数和折扣因子，就可以得到马尔可夫奖励过程（MarkovRewardProcess）。

von Neumann·2023-11-16 02:56

DQN算法

DQN算法DQN（DeepQ-Network）是一种基于深度学习的强化学习算法，被广泛应用于解决各种复杂的决策问题。本文将对DQN算法进行总结，并探讨其在不同领域的应用。

发呆的比目鱼·2023-11-16 01:38

SARAS算法

SARAS算法代码仓库:https://github.com/daiyizheng/DL/tree/master/09-rlSarsa算法是一种强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。

发呆的比目鱼·2023-11-16 01:35

jmlr论文部分2021

jmlr论文部分2021自定节奏学习的概率解释及其在强化学习中的应用由方程组隐含的条件独立和因果关系自定节奏学习的概率解释及其在强化学习中的应用在机器学习方面，课程的使用显示出了强大的经验潜力，可以通过避免训练目标的局部优化来改进数据学习

weixin_42353399·2023-11-15 23:33

注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习、深度学习模型可解释性与可视化方法等详解

采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SDD

小艳加油·2023-11-15 17:41

Python深度学习进阶与应用丨注意力（Attention）机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习详解等

目录第一章注意力（Attention）机制详解第二章Transformer模型详解第三章生成式模型详解第四章目标检测算法详解第五章图神经网络详解第六章强化学习详解第七章深度学习模型可解释性与可视化方法详解更多应用近年来

WangYan2022·2023-11-15 17:00

python图神经网络，注意力机制、Transformer模型、目标检测算法、强化学习等

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛本文重点为：注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN

xiao5kou4chang6kai4·2023-11-15 17:27

深度学习——强化学习

机器学习面试题汇总与解析——强化学习本章讲解知识点什么是强化学习围棋举例强化学习的两个特点和一个核心最简单的强化学习算法一个完整的强化学习问题进一步深入强化学习的核心本专栏适合于Python已经入门的学生或人士

华为云计算搬砖工·2023-11-15 03:13

【强化学习】18 —— SAC（ Soft Actor-Critic）

文章目录前言最大熵强化学习不同动作空间下的最大熵强化学习基于能量的模型软价值函数最大熵策略SoftQ-learningSoftQ-IterationSoftQ-Learning近似采样与SVGD伪代码SoftActor-Critic

yuan〇·2023-11-14 22:37

CoRL 2023 获奖论文公布，manipulation、强化学习等主题成热门

今年的CoRL2023共有199篇论文入选，热门主题包括控制、强化学习等。大会已经于上周11月6日-9日在美国亚特兰大举行，在本次大会上，公布了最佳论文奖、最佳学生论文奖、最佳系统论

深度之眼·2023-11-14 19:56

深度强化学习论文中的阴影折线图——总结和分析

前言作为目前人工智能算法的一个重要领域，强化学习算法的表现非常出色，然而，强化学习算法的结果是出了名的不稳定：超参数的搜索空间往往非常大，算法对不同超参数都较为敏感，且哪怕仅仅只有随机数种子的不同，算法的结果都可能出现不小的偏差

别出BUG求求了·2023-11-14 18:11

分布式人工智能：基于TensorFlow RTOS与群体智能体系(文末留言赠书）

活动截止时间：2020年11月21号18：00整下面我们来介绍一下这本书内容介绍本书结合了分布式计算、大数据、机器学习、深度学习、强化学习等技术，以群体智能为主线，讲述了分布式

人工智能与算法学习·2023-11-14 15:52

强化学习：10种真实的奖励与惩罚应用

AI科技大本营·2023-11-14 15:48

Python 零基础强化学习量化交易笔记（1）：梯度上升

什么是梯度上升？梯度上升是一种用于最大化给定奖励函数的算法。描述梯度上升的常用方法使用以下场景：假设您被蒙住眼睛并被放置在山上的某个地方。然后，你的任务是找到山的最高点。在这种情况下，您尝试最大化的“奖励函数”是您的提升。找到此最大值的一种简单方法是观察您所站立区域的坡度，然后向上移动。一步一步地遵循这些指示最终将您带到顶部！在上山时，重要的是我们知道该地区的坡度或坡度，这样我们才能知道要朝哪个方

NutHub·2023-11-14 14:56

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