强化学习spinningup 第45页

【深度强化学习】(5) DDPG 模型解析，附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位分享一下深度确定性策略梯度算法(DeterministicPolicyGradient，DDPG)。并基于OpenAI的gym环境完成一个小游戏。完整代码在我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT/Reinforcement-Learning/tree/main/Model1.基本原理深度确定性策略梯度算法是结合确定性策略梯度算法的思想，对

立Sir·2023-03-19 08:20

【深度强化学习】(8) iPPO 模型解析，附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位分享一下多智能体深度强化学习算法ippo，并基于gym环境完成一个小案例。

立Sir·2023-03-19 08:19

机器学习0

监督学习、无监督学习、半监督学习与强化学习GitHub上有哪些有趣的关于NLP或者DL的项目？

hopewinder·2023-03-18 10:14

Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

神经网络与深度学习（解决复杂问题）九、启动并运行TensorFlow十、人工神经网络介绍十一、训练深层神经网络十二、设备和服务器上的分布式TensorFlow十三、卷积神经网络十四、循环神经网络十五、自编码器十六、强化学习附录附录

天线嘟嘟茄·2023-03-17 23:08

从5G+AI到ChatGPT火爆全网，且有望带来5G消息的业务重构！

ChatGPT的加速迭代在推动世界劳动力向数字化转变，在“基于人类反馈的强化学习”的模式下，证明千亿规模模型训练+人类反馈可以融合世界的知识和规则，极大提升模型表现，取得接近人的水准。

优橙教育·2023-03-17 20:01

如何求强化学习最优解

在一篇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过程对强化学习的过程进行建模。通过建模可以得出，只要求解最优价值函数，即可得到对应的最优策略。那么如何求解最优价值函数呢？

bdqfork·2023-03-17 17:06

【5】Vscode Todo Tree插件使用和TODO、FIXME和XXX的注释使用说明以及自制自己的TODO图标样式！

汀、人工智能·2023-03-17 11:31

【二阶Day5-韩冰晶】高效地学习

那样会强化学习的动力，学习的效果也会更好。当然，所学知识的难易程度还应适当。用根性思维，不断挖掘，找到知识的源头，提高学习的效率。站在高价值区，学的好，

晋城韩冰晶·2023-03-17 02:56

解决AttributeError:'NoneTypeobject' has no attribute'Window'的问题(亲测有效)

目录报错问题报错翻译报错原因已解决VSCode运行强化学习代码抛出异常AttributeError:‘NoneType’objecthasnoattribute‘Window’pyglet.canvas.xlib.NoSuchDisplayException

·2023-03-17 01:27

GPT 模型介绍 | GPT3 / GPT3.5 + Flask | Github源码链接

1.模型介绍Chatgpt使用与InstructGPT相同的方法，使用来自人类反馈的强化学习(RLHF)来训练该模型，但数据收集设置略有不同。

学习溢出·2023-03-16 07:28

用零基础的视角学强化学习之 Qlearning（一）

qlearning吾找了很久的中文名，终不得其果。qlearning为何物，建立q_table,优化q_table矩阵的值。何为q_table.无例要不成文。先理一下，这个例子的逻辑,可以阅读完全文再返回来理解源码地址：HTTPS://GITHUB.COM/YUANYUANGONG/GYYTENSOR.GIT在《零碎的python基础代码》··这个文件夹里。人懒就不重新起项目，感谢莫烦大神的教程和

power_d7cf·2023-03-16 05:50

已解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘Window‘

已解决VSCode运行强化学习代码抛出异常AttributeError:‘NoneType’objecthasnoattribute‘Window’pyglet.canvas.xlib.NoSuchDisplayException

袁袁袁袁满·2023-03-15 14:39

十大机器学习算法及其应用体验成重中之重

agt=56机器学习算法可以分为三个大类——有监督学习、无监督学习和强化学习。有监督学习，对训练有标签的数据有用，但是对于其他没有标签的数据，则需要预估。

alleNjord·2023-03-15 09:40

深度强化学习2：Proximal Policy Optimization算法(PPO)

【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization算法(PPO)qqqeeevvv2020-01-1515:00:016525收藏12分类专栏：#理论知识强化学习最后发布

AI_Younger_Man·2023-03-15 07:34

基于强化学习PPO(Proximal Policy Optimization)算法的无人机姿态控制系统

目录一、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础基于强化学习PPO算法的无人机姿态控制系统，该系统的基本结构如下图所示：

fpga和matlab·2023-03-15 07:57

Proximal Policy Optimization(PPO)算法原理及实现！

这两天看了一下李宏毅老师的强化学习课程的前两讲，主要介绍了PolicyGradient算法和ProximalPolicyOptimization算法，在此整理总结一下。

baidu_huihui·2023-03-15 07:26

Proximal Policy Optimization (PPO) 算法理解：从策略梯度开始

近端策略优化（PPO）算法是OpenAI在2017提出的一种强化学习算法，被认为是目前强化学习领域的SOTA方法，也是适用性最广的算法之一。

PPPerry_1·2023-03-15 07:22

第六章强化学习

强化学习：在于环境交互之中进行学习，在智能主体与环境的交互中，学习能最大化受益的行动模式。

zhousiyuan0515·2023-03-15 05:16

强化学习 8: approximate reinforcement learning

上次提到一个问题，就是如何有效的将交叉熵算法用于很大的数据量的问题上。前面说过，对于骑自行车这种可能只有十个state，四个aciton的小问题上面，交叉熵可以解决，但如果在自动驾驶，或者打游戏上面，它却不行，因为这时我们没有办法再存储一个表格来记录所有可能状态的所有可能行为的概率，因为这可能有几十亿的状态，或者是一个连续空间，是没有办法做记录的。存储这样的表格不仅是不可能的，也是没有效率的。如果

不会停的蜗牛·2023-03-14 15:35

基于人类反馈的强化学习(RLHF)[译]

RLHFRLHF：逐步了解预训练语言模型收益模型的训练使用强化学习来微调RLHF的开源资源RLHF的未来Futherreading一篇关于RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback

于建民·2023-03-14 12:46

第1099篇：感恩星球之2021.4.24

辛丑年三月十四星期日成都晴1.万分幸运并深深的感恩，至诚姐姐接我们到她家里住和休息，让三天强化学习的自己可以好好的休息一下，深深的感受到自己的这个身体健康的重要性，岁月不饶人。生命的质量需要用心经营。

罗文均·2023-03-14 11:02

强化学习的基本概念

强化学习是机器学习领域的一个分支，通过不断的与环境交互，不断的积累经验，最后让Agent学会如何在目标环境中取得最高的得分。在本篇文章中，笔者将介绍一些强化学习的基础知识，文章中不会涉及任何数学公式。

bdqfork·2023-03-14 07:02

强化学习 V.S. 自然语言处理，计算机保研er应该选哪个？

其中，感知解决what，在机器学习和深度学习技术的推动下,各行各业的AI应用得到了长足的发展,如计算机视觉、自然语言处理等等；决策解决how，强化学习在游戏、机器人等领域取得了一定效果；认知解决why，

Baoyan_cs·2023-03-14 07:36

PyTorch深度学习实战 | 自然语言处理与强化学习

本文主要介绍深度学习领域中自然语言处理与强化学习部分。自然语言区别于计算机所使用的机器语言和程序语言，是指人类用于日常交流的语言。而自然语言处理的目的是要让计算机来理解和处理人类的语言。

TiAmo zhang·2023-03-14 07:04

图像配准：从SIFT到深度学习

/p/a58d05c29c0f图像配准：从SIFT到深度学习什么是图像配准传统的基于特征的方法关键点检测和特征描述特征匹配图像变换深度学习方法特征提取Homography学习监督学习无监督学习其他方法强化学习复杂的转换图像配准

CVAIDL·2023-03-13 16:20

强化学习部分基础算法总结（Q-learning DQN PG AC DDPG TD3）

总结回顾一下近期学习的RL算法，并给部分实现算法整理了流程图、贴了代码。1.value-based基于价值的算法基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分。对于已经训练好的模型，agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可；对于正在训练的模型，我们通常将目标值（真实行动带来的反馈）和价值函数的预测值的差距作为loss训练价值函数。通常使用

RobinZZX·2023-03-13 05:20

婴儿与生俱来的学习动机

所以他们会寻找活动来强化学习和提高能力。他们在掌握某项技能后会表现出很满足的样子。这种快乐无需任何外界奖励，宝宝的快乐源于他达成想要的目标，比如爬行拿到了他想要的玩具。这不禁让我想到与

娜么拼·2023-03-12 14:53

分类

机器学习方法：监督学习，半监督学习，无监督学习，强化学习。监督学习：判别模型，生成模型。判别模型：条件随机场、线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。

帅气的三少爷·2023-03-11 13:45

强化学习(Q-funcation,DQN)基本介绍

强化学习和监督，无监督学习的关系这三种同属于机器学习的范畴。与监督学习的区别：强化学习(RL)没有预先准备好的训练数据的输出值(label)。

NH3_·2023-03-11 12:27

【深度强化学习】(2) Double DQN 模型解析，附Pytorch完整代码

大家好，今天和大家分享一个深度强化学习算法DQN的改进版DoubleDQN，并基于OpenAI的gym环境库完成一个小游戏，完整代码可以从我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT

立Sir·2023-03-11 08:34

【深度强化学习】(1) DQN 模型解析，附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位讲解一下深度强化学习中的基础模型DQN，配合OpenAI的gym环境，训练模型完成一个小游戏，完整代码可以从我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT

立Sir·2023-03-11 08:04

【强化学习】多智能体强化学习框架PYMARL

简介pymarl是由英国牛津大学计算机科学系机器学习研究组WhiRL部署的深度强化学习框架，实现包括以下算法：QMIX:QMIX:MonotonicValueFunctionFactorisationforDeepMulti-AgentReinforcementLearningCOMA

夕阳下的奔跑517·2023-03-11 08:34

【深度强化学习】(3) Policy Gradients 模型解析，附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位分享一下基于策略的深度强化学习方法，策略梯度法是对策略进行建模，然后通过梯度上升更新策略网络的参数。我们使用了OpenAI的gym库，基于策略梯度法完成了一个小游戏。

立Sir·2023-03-11 08:33

强化学习基础篇（三十三）Dyna算法

强化学习基础篇（三十三）Dyna算法1、使用模型进行规划基于模型的强化学习算法的主要成分可以分为学习（Learning）和规划（Planning）两个部分。

Jabes·2023-03-10 16:00

2020-04-23 纸片 10

本文通过深度强化学习算法对该现象涉及到的流体流动进行模拟，分析其中的规律。introduction将三维N-S方程数值

亻令仃忝鉂·2023-03-10 14:02

机器学习强基计划8-1：图解主成分分析PCA算法(附Python实现)

“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。

Mr.Winter`·2023-03-10 07:04

三分钟看懂ChatGPT

技术•是什么ChatGPT是一个基于语言模型GPT-3.5的聊天机器人，ChatGPT模型是InstructGPT的姊妹模型（siblingmodel），使用强化学习和人类反馈来更好地使语言模型与人类指令保持一致

deelless·2023-03-10 07:02

强化学习2020-03-17

机器学习可以分为预测型和决策性，有监督学习和无监督学习属于预测型，强化学习属于决策型。策略是从状态到行为的映射，分为随机策略和确定性策略。随机性策略是状态s下产生的行为的概率分布。

_a30a·2023-03-09 19:04

基于torch库和强化学习的屏风四子棋算法

一种完全基于深度强化学习的方法。使用一个神经网络经过训练来预测自己应该的下棋位置和获胜概率，同时又通过MCTS树搜索方法不断提升神经网络的能力，使神经网络在一次次迭代中不断获得更高质量的预测效果。

PZO大笨鹅·2023-03-09 04:10

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第29天，一期目标90天

一、干姜味辛温。干姜、生姜、炮姜的区别：①干姜：胸满，咳逆上气，温中止血，肠胃道积了冷水，以至拉肚子，也可以用干姜。②生姜：可出汗，可以把湿气逼散。③生姜是走而不守，干姜是守而不走。生姜的药性，从脾胃往外面跑，然后把湿气寒气逼开；干姜没有这个效用，干姜就会在脾胃里，然后会让脾胃暖起来，所以干姜是提供温度。④附子能够在身体里走的快，但是要附子热量的话，必须要放干姜才产生热量，让附子带着走。不放干姜，

最闪亮的那颗星_b02d·2023-03-09 03:10

【李宏毅机器学习CP1-2】(task1)机器学习简介

202xxx·2023-03-08 23:47

强化学习笔记：近端策略优化（PPO）

本文来自于datawhalechina的强化学习教程。

PenguinLeee·2023-03-08 22:58

强化学习--PPO（近端策略优化）

On-policy和Off-policy1.策略梯度是一个on-policy的算法。因为是一个actor按照policy去和env互动，得到一系列轨迹，根据它互动的信息（s,a,r）按照策略梯度的公式更新策略π的参数θ。【学习和交互是同一个agent】上一章计算的策略梯度。policyπθ采样出来轨迹τ的概率pθ(τ)，在参数更新后，就发生了改变pθ(τ)这个概率就不对了，所以采样的数据也不能再继

下一个拐角%·2023-03-08 22:41

强化学习RL学习笔记9-近端策略优化算法（Proximal Policy Optimization, PPO）

强化学习笔记专栏传送上一篇：强化学习RL学习笔记8-策略梯度（PolicyGradient）下一篇：持续创作中…目录强化学习笔记专栏传送前言FromOn-policytoOff-policyImportanceSampling

liaojq2020·2023-03-08 22:10

强化学习笔记【5】近端策略优化（PPO）算法

该系列主要是听李宏毅老师的《深度强化学习》过程中记下的一些听课心得，除了李宏毅老师的强化学习课程之外，为保证内容的完整性，我还参考了一些其他的课程，包括周博磊老师的《强化学习纲要》、李科浇老师的《百度强化学习

开心果小李·2023-03-08 21:37

强化学习笔记：PPO 【近端策略优化（Proximal Policy Optimization）】

1前言我们回顾一下policynetwork：强化学习笔记：Policy-basedApproach_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客它先去跟环境互动，搜集很多的路径τ。

UQI-LIUWJ·2023-03-08 21:06

ChatGPT强化学习大杀器——近端策略优化（PPO）

ChatGPT强化学习大杀器——近端策略优化（PPO）近端策略优化（ProximalPolicyOptimization）来自ProximalPolicyOptimizationAlgorithms（Schulmanet.al

JarodYv·2023-03-08 21:46

LeCun预言的自监督模型来了：首个多模态高性能自监督算法，语音、图像文本全部SOTA...

LeCun认为：相比于强化学习，自监督学习（SSL）可以产生大量反馈，能够预测其输入的任何一部分（如预测视频的未来画面），从而具

人工智能与算法学习·2023-03-01 09:49

【机器学习之路】开山篇 | 机器学习介绍及其类别和概念阐述

作者：计算机魔术师版本：1.0（2022.2.25）注释：文章会不定时更新补充文章目录前言一、机器学习概览1.1有监督学习和无监督学习1.1.1监督学习1.1.2无监督学习1.1.3半监督学习1.1.4强化学习

计算机魔术师·2023-02-28 19:13

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