强化学习spinningup 第49页

【强化学习】深度确定性策略梯度(DDPG)算法求解 Pendulum 问题 + Pytorch代码实战

文章目录一、Pendulum问题介绍二、深度确定性策略梯度(DDPG)算法三、Python代码实战3.1运行前配置3.2主要代码3.3运行结果展示3.4关于可视化的设置一、Pendulum问题介绍动作：往左转还是往右转，用力矩来衡量，即力乘以力臂。范围[-2,2]状态：cos(theta),sin(theta),thetadot（角速度）奖励：总的来说，越直立拿到的奖励越高，越偏离，奖励越低。游戏

WSKH0929·2023-02-02 12:02

机器学习入门——01

目录1.机器学习的定义1.1显著式与非显著式编程1.2机器学习的定义2.机器学习按任务是否需要与环境互交获得经验分类2.1监督学习2.1.1监督学习2.1.2非监督学习2.1.3半监督学习2.2强化学习

Top Secret·2023-02-02 10:38

学习笔记——0基础入门机器学习

目录1.机器学习的知识体系2.何为机器学习3.何为深度学习4.何为监督学习，无监督学习，半监督学习5.何为强化学习6.机器学习有什么应用场景7.如何零基础快速入门1.机器学习的知识体系2.何为机器学习机器学习

王小闹儿·2023-02-02 10:08

计算机视觉算法基础与 OpenMMLab 打卡笔记(一)

算法框架视觉库训练框架MMDetection目标检测实例分割全景分割MMTrackingMMPoseMMOCRMMEditing......计算机视觉知识简介从数据中学习经验，以解决特定问题监督学习无监督学习强化学习流程训练验证应用计算样本

X1aochai_bat·2023-02-02 10:00

浅析强化学习Proximal Policy Optimization Algorithms(PPO)

Actor-Critic网络PPO是基于AC网络架构实现的。Actor网络PPO有一个Actor网络，Actor输入的维度为state_dim，即状态维数，输出维度为action_dim，意义是每个action的高斯策略的均值，另外，Actor网络还有action_dim个标准差参数，这样在输入一个state后，每个动作都对应一个一维的高斯分布。Critic网络PPO有一个Critic，Criti

Y. F. Zhang·2023-02-02 10:52

Proximal Policy Optimization Algorithms

ProximalPolicyOptimizationAlgorithmsAbstractIntroductionBackgroundPolicyGradientMethodsTrustRegionMethodsClippedSurrogateObjectiveAdaptiveKLPenaltyCofficientPPOAlgorithmopenAIAbstract我们为强化学习提出了一种新的基于策

weixin_44144171·2023-02-02 10:52

《Proximal Policy Optimization Algorithms》--强化学习论文笔记

原文链接Markdown公式速写1.policygradient从onpolicy到offpolicypolicygradient：∇Rθ‾=Eτ∼pθ(τ)[R(τ)∇logpθ(τ)]\nabla\overline{R_\theta}=E_{\color{red}\tau\simp_\theta(\tau)}[R(\tau)\nablalogp_\theta(\tau)]∇Rθ=Eτ∼pθ(τ

ksvtsipert·2023-02-02 10:42

强化学习——Proximal Policy Optimization Algorithms

文章目录前言为什么需要PPOTRPOPPO前言本文对论文《ProximalPolicyOptimizationAlgorithms》进行总结，如有错误，欢迎指出。为什么需要PPO随机策略梯度的数学表达式为∇J(θ)=ES[EA∼π(.∣S;θ)[Qπ(S,A)∇θln⁡π(A∣S;θ)]](1.0)\nablaJ(\theta)=E_S[E_{A\sim\pi(.|S;\theta)}[Q_\pi

菜到怀疑人生·2023-02-02 10:39

每日学术速递1.31

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理今天带来的arXiv上最新发表的3篇NLP论文。

AiCharm·2023-02-02 09:26

每日学术速递2.1

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.SeaFormer:Squeeze-enhancedAxialTransformerforMobileSemanticSegmentation

AiCharm·2023-02-02 09:47

强化学习在美团“猜你喜欢”的实践

【嵌牛导读】：强化学习在美团【嵌牛鼻子】：强化学习【嵌牛提问】：Reinforcementlearning在现代app中有什么应用【嵌牛正文】：概述“猜你喜欢”是美团流量最

Shiki_3639·2023-02-02 02:19

强化学习基础篇（三十一）策略梯度(3)Actor-Critic算法

强化学习基础篇（三十一）策略梯度(3)Actor-Critic算法1.引入Baseline在使用策略梯度方法更新过程中，降低方差的另一种方法是使用baseline。

Jabes·2023-02-01 22:49

【Pytorch项目实战】之强化学习：Q-Learning、SARSA、DQN

文章目录强化学习（ReinforcementLearning）算法一：Q-Learning算法二：SARSA（State-Action-Reward-State-Action）算法三：DQN（DeepQ-Network

胖墩会武术·2023-02-01 20:44

ros常用命令（长期修改，自己复制粘贴参阅用）

文章目录配置深度强化学习环境时常用的命令ros环境变量ubuntu命令ros常用命令遇到的问题配置深度强化学习环境时常用的命令创建完环境变量指令echo'exportPATH="/home/yourname

哥斯拉-·2023-02-01 17:44

干扰管理学习日志12-------异构网络_载波聚合_功率控制

目录一、文章概述二、系统环境三、算法详述--强化学习1.输入状态2.输出动作3.环境反馈4.价值函数更新四、性能表征本文是对论文《DistributedQ-LearningforAggregatedInterferenceControlinCognitiveRadioNetworks

@白圭·2023-02-01 16:59

干扰管理学习日志11-------异构网络_负载均衡_强化学习

目录一、文章概述二、系统环境1.物理环境2.网络参数配置三、算法详述--强化学习1.输入状态2.输出动作3.环境反馈4.价值函数更新方法四、性能表征1.CDF图2.卸载率与吞吐量本文是对论文《DynamicInter-CellInterferenceCoordinationinHetNets

@白圭·2023-02-01 16:58

干扰管理学习日志9-------强化学习_联邦学习_功率分配

目录一、文章概述二、系统环境三、理论模型1.系统目标2.公式推导四、应用算法1.顶层设计2.强化学习(1)输入状态(2)输出动作(3)环境反馈3.联邦学习4.伪代码五、性能表征1.泛化性本文是对论文《TransmitPowerControlforIndoorSmallCells

@白圭·2023-02-01 16:28

干扰管理学习日志10-------物联网_强化学习_网络吞吐量_丢包率

ReinforcementLearning-BasedCoexistenceInterferenceManagementinWirelessBodyAreaNetworks》的分析，第一作者为IzazAhmad一、文章概述本文作者通过使用强化学习方法管理物联网中的共存设备

@白圭·2023-02-01 16:28

AIGC结合强化学习？先一文掌握强化学习入门路径

机器学习与AI生成创作·2023-02-01 16:57

干扰管理学习日志13-------强化学习_功率控制_吞吐量

目录一、文章概述二、系统环境三、算法架构1.强化学习(1).输入状态(2).输出动作(3).环境反馈2.深度学习(1).网络输入(2).网络输出四、性能表征1.吞吐量2.能耗本文是对论文《DistributedQ-LearningforAggregatedInterferenceControlinCognitiveRadioNetworks

@白圭·2023-02-01 16:26

《强化学习周刊》第5期：强化学习应用之机器人

No.05智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之一，它在机器人领域中的应用的研究进展与成果也引发了众多关注。

智源社区·2023-02-01 15:34

深度强化学习 DQN算法

目录一.算法介绍二.算法原理三.代码实现[1]参考一.算法介绍DQN算法，英文名为DeepQNetwork，被称为深度Q网络，其将深度神经网络结合了Q-learning。传统的Q-learning使用表格的方式记录状态、动作对应的Q值，这样的方法在处理大规模问题上会占用极大的内存，可能存在的状态数量过于庞大无法列出表格，即维度爆炸。因此科学家们将神经网络与Q-learning进行结合，用神经网络就

安城安教具·2023-02-01 10:42

ACL2020论文：使用强化学习为机器翻译生成对抗样本

来自：南大NLP01—背景介绍对抗样本（adversarialexample）是近年来用于探索深度学习系统鲁棒性的重要工具。对抗样本通过对普通测试输入进行微小扰动（以不改变人期望输出为准），并以劣化系统输出为目标得到。当前神经机器翻译（neuralmachinetranslation,NMT）系统在实用场合常常会出现用户难以预计的错误，这些错误甚至存在消极的社会影响。而基于用户反馈进行的维护通常也

zenRRan·2023-02-01 09:27

强化学习求解组合最优化问题的研究综述

近年来,强化学习（RL）在无人驾驶、工业自动化等领域的广泛应用,显示出强大的决策力和学习能力,故而诸多研究者尝试使用RL求解COP问题,为求解此类问题提供了一种全新的方法。

米朵儿技术屋·2023-02-01 08:09

RL强化学习 C++实现

详细过程见：http://blog.csdn.net/u013405574/article/details/50903987#include"iostream"#include"vector"#include"string.h"#include"time.h"#include"stdlib.h"#include"stdio.h"usingnamespacestd;#defineN6doubleQ[

谛听-·2023-02-01 08:33

电子学会全国青少年软件编程等级考试标准十级标准及相关资料

本级会涉及但不限于随机算法、近似算法、神经网络算法、深度学习算法、强化学习算法，以及算法复杂性分析等更高级或新兴的算法设计及分析方法。

dllglvzhenfeng·2023-02-01 08:47

深度强化学习算法(朴素DQN,DDQN,PPO,A3C等)比较与实现

不同算法的理论比较部分参考CSDN博客-专业IT技术发表平台，代码实现在python完成。用的算例是OpenAI官网gym提供的算例环境"CartPole-v1"游戏,代码实现部分在谷歌全家桶(Colab,tensorflow2,wandb)中完成1.朴素DQN原论文：[DQN]PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning[1]Off-policy，Discr

lblbc·2023-02-01 07:25

【RL】DQN及其各种优化算法

博主的github链接，欢迎大家来访问~：https://github.com/Sh-Zh-7强化学习经典算法实现地址：https://github.com/Sh-Zh-7/reinforce-learning-impl

BananaScript·2023-02-01 07:54

q learning代码 matlab_强化学习&无线通信&杂乱代码集合

hongzimao/deeprm：ResourceManagementwithDeepReinforcementLearning(HotNets'16)虽然不是无线网络的资源分配，但是隐约感觉应该是一个mantecon/Self-organised-Admission-Control-for-Multi-tenant-5G-Networks：Inthiswork,aself-organizinga

code4f·2023-02-01 07:24

强化学习作业

本次实验使用了DuelingDQN来优化了，下面主要更改是utils_model.py中神经网络的结构，以下是更改后代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassDueling_DQN(nn.Module):def__init__(self,action_dim,device):super(Dueling_DQN,s

huihui5711·2023-02-01 07:54

【论文笔记】基于强化学习的车间调度问题研究简述

目录摘要关键字引言1背景1.1车间调度问题1.1.1车间调度问题建模1.1.2仿真技术在车间调度问题中的应用1.1.3车间调度问题的传统解决算法1.2强化学习问题1.2.1基本概念与定义1.2.2深度强化学习

Ctrl+Alt+L·2023-02-01 07:23

深度强化学习调度研究的心路历程

文章目录萌芽开题闭关学习研究源码环境搭建第一篇论文-[基于深度强化学习的模糊作业车间调度问题研究](https://blog.csdn.net/hba646333407/article/details/

松间沙路hba·2023-02-01 07:53

基于强化学习的多智能体框架在路由和调度问题中的应用

《Areinforcementlearning-basedmulti-agentframeworkappliedforsolvingroutingandschedulingproblems》ExpertSystemwithApplications/2019Areinforcementlearning-basedmulti-agentframeworkappliedforsolvingrouting

码丽莲梦露·2023-02-01 07:52

【从RL到DRL】深度强化学习基础（三）——蒙特卡洛算法、TD算法改进：经验回放与高估问题的优化——Target网络与Double DQN，DQN结构改进——Dueling网络

目录蒙特卡洛算法（MonteCarloAlgorithms）例子：近似计算π例子二：蒙特卡洛方法在定积分中的应用：应用：蒙特卡洛近似期望（Expectation）ExperienceReplay经验回放DQN与TD算法回顾经验回放改进：PrioritizedExperienceReplay优先经验回放高估问题Bootstrapping高估问题（ProblemofOverextimation）解决方

Vulcan_Q·2023-02-01 07:52

两种深度强化学习算法在网络调度上的应用与优化（DQN A3C）

ReinforcementLearningBasedSchedulingAlgorithmforOptimizingAgeofInformationinUltraReliableLowLatencyNetworks从题目可以得知，这是一篇有关强化学习的论文

DongXun_Lord·2023-02-01 07:49

【深度强化学习】深度Q网络DQN

[深度强化学习]DQNDQN是将深度学习和强化学习结合起来而实现从感知到动作的端对端的全新算法。深度Q学习的核心就是用一个人工神经网络q(s,a;θ),s∈S,a∈A来代替动作价值函数。

菜鸟果果·2023-02-01 00:19

9&10. 基于函数逼近的同轨策略方法

在我们想要应用强化学习的许多任务中，状态空间是组合的和巨大的；例如，可能的相机图

少时诵诗书-·2023-02-01 00:49

6. 时序差分学习

值）6.2.1.1动作价值估计（基于Sarsa的预测）6.2.1.2Sarsa控制算法6.2.2离轨策略（Q学习：Q最大值）6.2.3期望Sarsa（Q期望值）第六章时序差分学习时序差分（TD）学习是强化学习的最核心

少时诵诗书-·2023-02-01 00:19

【强化学习】Deep Q Network深度Q网络（DQN）

1DQN简介1.1强化学习与神经网络该强化学习方法是这么一种融合了神经网络和Q-Learning的方法，名字叫做DeepQNetwork。

谁最温柔最有派·2023-02-01 00:48

深度Q学习神经网络（DQN）

DQN将深度卷积神经网络与最简单的强化学习方法(Q-learning)相结合。相比于Q-Learning，DQN做的改进：一个是使用了卷积神经网络来逼近行为值函数，一个是使

地瓜稀饭不加糖·2023-02-01 00:17

（六）深度Q网络

前言：深度Q网络，又叫DQN 传统的强化学习中存储状态价值或者Q函数都是使用的表格(比如之前的Q表格)，学名叫查找表(lookuptable)。这个有什么问题吗？

DWQY·2023-02-01 00:46

14. 深度Q网络

深度Q网络14.1用深度强化学习玩雅达利14.1.1介绍14.1.2背景14.1.3相关工作14.1.4深度强化学习1.预处理和模型架构14.1.5实验14.2通过深度强化学习进行的人级控制14.2.1

少时诵诗书-·2023-02-01 00:16

论文理解【Offline RL】——【One-step】Offline RL Without Off-Policy Evaluation

OfflineRLWithoutOff-PolicyEvaluation文章链接：OfflineRLWithoutOff-PolicyEvaluation代码：davidbrandfonbrener/onestep-rl发表：NIPS2021领域：离线强化学习

云端FFF·2023-01-31 20:54

离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) Onestep 算法详解与实现

[更新记录]论文信息:DavidBrandfonbrener,WilliamF.Whitney,RajeshRanganath,JoanBruna:“OfflineRLWithoutOff-PolicyEvaluation”,2021;arXiv:2106.08909.本论文由纽约大学(NYU)的DavidBrandfonbrener以第一作者提出，发表在NeurIPS2021顶会上【Accept

@RichardWang·2023-01-31 20:54

Anaconda配置强化学习环境

目录安装gitwin10ubuntu安装Anacondawin10ubuntuconda常用操作在Anaconda中创建RL环境安装git安装git可以方便进行项目管理或者克隆github上的源码，下面介绍win10和ubuntu系统中git的安装步骤。win101.在官网下载Git-2.38.1-64-bit.exe，打开文件，按照操作进行安装配置2.git安装完成后，找到git安装路径中bin

饥饿的帕尼尼·2023-01-31 19:08

李宏毅2022机器学习HW12解析

准备工作作业十二是使用强化学习，完成LunarLander(月球着陆)任务，训练飞行器月球着陆，作业基于OpenAI的gym框架（只有linux系统可用）。

机器学习手艺人·2023-01-31 18:52

动手学强化学习(一)

第1章初探强化学习1.强化学习的环境强化学习的智能体是在和一个动态环境的交互中完成序贯决策的。

西西弗的小蚂蚁·2023-01-31 13:48

【动手学强化学习】SAC算法

知乎上一篇对于SAC算法讲解十分优质的博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/850037581.slideα越高分布越平缓2.算法伪码3.代码应用SAC算法实现倒立摆智能体的训练importrandomimportgymimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromt

小帅吖·2023-01-31 13:18

强化学习- Reinforcement Learning- 学习资源

主要收录整理的一些学习资源首要资源链接-知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35212427?group_id=964152225728258048UCBerkeley课程：http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/FUllSourceLInks：http://www.jeremydjacksonphd.com/category/deep

飞奔的小牛·2023-01-31 13:18

动手学强化学习第八章（DQN改进算法）

文章目录第八章：DQN改进算法1.理论部分1.1DoubleDQN1.2DuelingDQN2.实践部分第八章：DQN改进算法文章转载自《动手学强化学习》https://hrl.boyuai.com/chapter

小帅吖·2023-01-31 13:17

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