强化学习spinningup

动手学习深度学习——2.6 概率论

在强化学习中，我们希望代理人（agent）在一个环境中智能地行动。这意味着我们需要考虑在每个行动下获得高回报的可能性。当我们建立推荐系统时，我们也需要考虑概率。例如，假设我们为一家大型网上
X_Imagine·2023-01-19 08:44

Feature and Instance Joint Selection: A Reinforcement Learning Perspective

为了解决这一挑战，我们提出了一种强化学习解决方案，以完成联合选择任务，并同时捕获每个特征选择和每个实例之间的交互。
西西弗的小蚂蚁·2023-01-19 08:13

基于图神经网络强化学习解决车辆路径规划问题

一、实验要求复现以下论文的方法和结果：Duan,L.,Zhan,Y.,Hu,H.,Gong,Y.,Wei,J.,Zhang,X.,Xu,Y.:Efficientlysolvingthepracticalvehicleroutingproblem:Anoveljointlearningapproach.In:KDD.pp.3054–3063(2020)1．为了节省时间，训练用10个（或以上）的城市规
数学是算法的灵魂·2023-01-18 23:55

【强化学习】不用地图如何导航？DeepMind提出新型双路径强化学习「智能体」架构

来源：deepmind、arXiv作者：PiotrMirowski、MatthewKoichiGrimes、MateuszMalinowski、KarlMoritzHermann、KeithAnderson、DenisTeplyashin、KarenSimonyan、KorayKavukcuoglu、AndrewZisserman、RaiaHadsell「雷克世界」编译：嗯~是阿童木呀、KABUD
产业智能官·2023-01-18 23:25

论文翻译|强化学习的神经组合优化

论文翻译|强化学习的神经组合优化摘要本文提出了一个使用神经网络和强化学习来解决组合优化问题的框架。
小龙·2023-01-18 23:25

基于图神经网络强化学习解决车辆路径规划问题（完整代码）

一、实验要求复现以下论文的方法和结果：Duan,L.,Zhan,Y.,Hu,H.,Gong,Y.,Wei,J.,Zhang,X.,Xu,Y.:Efficientlysolvingthepracticalvehicleroutingproblem:Anoveljointlearningapproach.In:KDD.pp.3054–3063(2020)1．为了节省时间，训练用10个（或以上）的城市规
甜辣uu·2023-01-18 23:24

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 9

有很多泛化方法可以直接在强化学习中使用。函数逼近：从一个预期的函数(如价值函数)中获取实例，并试图对它们进行泛化来逼近整个函数。函数逼近是有监督学
会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:04

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 6

Temporal-DifferenceLearning时序差分（TD）学习是强化学习最核心、最新颖的思想。TD学习结合了MC方法和DP方法的思想。
会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:34

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 8

8PlanningandLearningwithTabularMethods从统一视角来考虑一系列强化学习方法。
会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:34

在PyBullet中进行机械臂的强化学习

1搭建环境（未完待续）创建强化学习任务的gym环境。1.1创建环境类定义环境类的属性和方法。
会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:03

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 2

Evaluativefeedback:应用于强化学习，评估智能体当前采取的动作的好坏程度。Instructivefeedback:应用于有监督学习，给出正确的动作或类别，与当前动作无关。
会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:03

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 4

在强化学习中，DP的核心思想是使用价值函数来结构化地组织对最优策略地搜索。将贝尔曼方程转化为近似逼近理想价值函数的递
会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:03

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 5

蒙特卡洛方法s通过平均样本的回报来解决强化学习问题。这里只定义用于分幕式任务的蒙特卡洛方法s。价值估计和策略改进在一个幕结束时才进行。因此蒙特卡洛方
会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:03

Learning to Centralize Dual-Arm Assembly

文章将任务转化为一个modal-free的强化学习问题，然后采用了一种集中式策略分散式控制的方法。框架分为两层，第一层是通过学习获得的高级策略，第二层是两个机械臂的独立控制器。作者认
会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:33

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 1

强化学习：在交互中学习的计算性方法。强化学习侧重于以交互目标为导向进行学习。1.1强化学习强化学习目标：做什么（即如何把当前的情境映射成动作）才能使得数值化的收益信号最大化。
会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:33

【书籍阅读 Ch1&2】Reinforcement Learning An Introduction, 2nd Edition

3Chapter2[Multi-armedBandits]Page:47&48/548Date:12/14LP28FigureCode:总结第二章方法Chapter.2AllExercisePart前言：张聪明的强化学习书籍阅读系列开启发现博客挖了好多坑没填
Kin__Zhang·2023-01-18 21:02

从“小”培养AI安全意识：OpenAI开源具有安全约束的RL训练工具

2019-11-2211:58:49强化学习（RL）很强，能训练出会用鸡贼策略的星际宗师级玩家。
喜欢打酱油的老鸟·2023-01-18 19:12

开源项目：：机器人&自动驾驶（知名&千star）

自动驾驶学习资料合集-知乎一、高飞的基于PX4平台的运动规划算法项目ZJUFASTLab·GitHub二、KKSwarm二、KKSwarm|基于强化学习的开源机器人集群项目，支持理论快速落地(qq.com
fushengxiaoyao·2023-01-18 18:01

python实现Q Learning强化学习(完整代码)

完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87390631由于现实世界中并不能获取全部的state以及全部的action，因此值迭代方法在很多问题上还是会有局限性。这时用到的就是QLearning方法了，对于上述两个问题他会这样解决：计算的时候不会遍历所有的格子，只管当前状态，当前格子的reward值不会计算所有action的rewa
数学是算法的灵魂·2023-01-18 13:19

unity3d ai学习_学习利用人工智能来增强Unity项目

OurnewestadditionstotheUnityLearnplatformwillteachyouhowtouseReinforcementLearningandAItosolvegamedevelopmentchallengesandmakebetter,smartergames.我们对UnityLearn平台的最新添加将教您如何使用强化学习和
culiao6493·2023-01-18 11:08

深度强化学习环境搭建

ANACONDA安装过程参考：史上最全最详细的Anaconda安装教程_OSurer的博客-CSDN博客_anaconda安装pytorch:深度强化学习-Pytorch环境配置_indigolove的博客
姚佳俊·2023-01-18 09:57

#9文献学习--基于元强化学习的边缘计算快速自适应任务卸载

文献：FastAdaptiveTaskOffloadinginEdgeComputingbasedonMetaReinforcementLearning基于深度强化学习DRL的方法，样本效率很低，需要充分的再培训来学习新环境的更新策略
null_kk·2023-01-18 09:25

机器学习几个重要概念

几个重要概念监督学习与非监督学习统计学习的算法可以分为以下几个类别：监督学习、非监督学习、半监督学习以及强化学习。
tuqinag·2023-01-18 08:04

《EasyRL》强化学习笔记

文章目录概览基本概念系统构成Agent与环境策略奖赏函数值函数环境模型强化学习分类强化学习与监督学习|非监督学习的区别例子：playingpong新技术：深度强化学习马尔科夫决策过程马尔科夫过程（MP，
亦梦亦醒乐逍遥·2023-01-18 08:28

2022暑假强化学习记录

前言强化学习可以来帮助我们进行辅助决策，例如根据当前的游戏场景，自动帮我们"按下"相应按键自个儿玩游戏。
Andy Dennis·2023-01-18 08:58

EasyRL 强化学习笔记 1、2章节（强化学习概述，MDP）

目录第一章强化学习概述ReinforcementLearning和监督学习对比：trajectory与episodeSequentialDecisionMakingstate和observation；MDP
strawberry47·2023-01-18 08:57

强化学习EasyRL学习笔记（五）、近端策略优化算法PPO

介绍  EasyRL是由清华大学、北京大学以及中国科学院大学的三名硕士生编写的一门强化学习入门书籍，又称为“蘑菇书”EasyRLgithub地址。笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。
木子泽月生·2023-01-18 08:57

强化学习: Easy-RL学习笔记（二）、MDP过程

介绍  EasyRL是由清华大学、北京大学以及中国科学院大学的三名硕士生编写的一门强化学习入门书籍，又称为“蘑菇书”EasyRLgithub地址。笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。
木子泽月生·2023-01-18 08:27

强化学习：Easy-RL学习笔记（三）、表格型方法

介绍  EasyRL是由清华大学、北京大学以及中国科学院大学的三名硕士生编写的一门强化学习入门书籍，又称为“蘑菇书”EasyRLgithub地址。笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。
木子泽月生·2023-01-18 08:27

【EasyRL强化学习学习笔记】01_相关原理与概述

文章目录本章笔记主要内容关键词相关参数定义1强化学习与监督学习1.1简单介绍1.2二者区别1.3强化学习特征1.4强化学习发展2强化学习基本原理2.1动作2.2奖励2.3状态与观测2.4策略、价值函数与模型
灰灰嗷·2023-01-18 08:57

强化学习：Easy RL学习笔记

EasyRL学习笔记介绍  EasyRL是由清华大学、北京大学以及中国科学院大学的三名硕士生编写的一门强化学习入门书籍，又称为“蘑菇书”EasyRLgithub地址。
木子泽月生·2023-01-18 08:57

EasyRL笔记

强化学习从入门到入土RL基础（Task1）定义:序列决策过程状态和观测动作空间智能体的组成成分和类型策略价值函数模型强化学习智能体的类型基于价值的智能体与基于策略的智能体有模型强化学习智能体与免模型强化学习智能体代码实验马尔可夫决策过程及表格性方法
CUMTZZP1618·2023-01-18 08:56

强化学习EasyRL学习笔记（四）、策略梯度方法

介绍  EasyRL是由清华大学、北京大学以及中国科学院大学的三名硕士生编写的一门强化学习入门书籍，又称为“蘑菇书”EasyRLgithub地址。笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。
木子泽月生·2023-01-18 08:26

【学习周报】

instructGPTVLTinT:Visual-LinguisticTransformer-in-TransformerforCoherentVideoParagraphCaptioning学习时间：1.9~1.14遇到的问题：强化学习策略的使用
Bohemian_mc·2023-01-18 08:22

深度学习——day5 读论文：（外）面向自动驾驶的深度强化学习：综述

（外）面向自动驾驶的深度强化学习：综述引言相关资源下载思维导图典型自动驾驶系统的组成部分①SceneUnderstanding从感知模块获得的信息映射到高级动作或决策模块概念上理解①场景理解②决策③规划
想太多!·2023-01-18 07:43

OR Paper Weekly (2)| 深度强化学习在库存管理、自动驾驶等领域的应用；MS主编看管理科学发展历史与展望

作者：徐思坤，姜凯雯精选论文（一）论文题目:CanDeepReinforcementLearningImproveInventoryManagement?PerformanceonLostSales,Dual-Sourcing,andMulti-EchelonProblems期刊:Manufacturing&ServiceOperationsManagement发表年份:2021作者:JorenG
普通网友·2023-01-18 07:41

综述 | 深度强化学习在自动驾驶中的应用

翻译稿全文共2万6千字，本文略掉了第3、4节强化学习理论的介绍及扩展部分。
深蓝学院·2023-01-18 07:39

动态规划求解强化学习任务——价值迭代

动态规划求解强化学习任务——价值迭代目录回顾-策略迭代策略迭代缺陷价值迭代价值迭代介绍价值迭代总结异步更新(就地更新)方法策略评估迭代过程中的通病问题广义策略迭代(GeneralizedPolicyIteration
静静的喝酒·2023-01-18 03:10

多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础3

多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础3之前主要介绍了如何判断博弈中是否到达了纳什均衡，在这篇文章中将主要介绍如何计算纳什均衡。
Serendipity-Wu·2023-01-17 16:17

多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础

多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础最近开始学习一些多智能体强化学习相关的内容，因此我打算写一些多智能体强化学习和博弈论相关的学习记录。这篇博客主要介绍博弈论的一些基础示例和基础知识。
Serendipity-Wu·2023-01-17 16:47

多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础2

多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础2RepeatedGames(重复博弈)之前我们介绍了一些单次博弈的例子，除了单次博弈外，重复博弈也是经常在我们生活中出现的。
Serendipity-Wu·2023-01-17 16:47

2020联合作战智能博弈挑战赛之（十八）三种强化学习方法介绍

简单对比了蒙特卡洛、qlearning和sarsa。由于csdn编辑页不支持上传抖音视频，这里附上一个链接，感兴趣的同学可以去了解一下。
AlphaFinance·2023-01-17 16:08

强化学习-自博弈

自博弈(Self-Play)00链接AlphaZero:https://github.com/suragnair/alpha-zero-generalCoach.pyAlphaZeroGomoku:https://github.com/junxiaosong/AlphaZero_Gomokugame.py下start_self_play()gym:https://github.com/openai
Double&Mint·2023-01-17 16:35

清华提出Flowformer：任务通用的主干网络！实现线性复杂度｜ICML 2022

清华大学软件学院机器学习实验室从网络流理论出发，提出任务通用的线性复杂度主干网络Flowformer，在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任
Amusi（CVer）·2023-01-17 15:47

机器学习实战4：基于马尔科夫随机场的图像分割(附Python代码)

“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。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测
Mr.Winter`·2023-01-17 12:00

Sim2Real学习总结：A Short Survey

欢迎关注下方二维码哒公众号，回复神秘代码：Sim2Real，文中涉及的文章一键获得欢迎关注HelloNeuralNetworks，研究图形学、深度学习、强化学习和Robotic类话题引言最近学习了Sim2Real
平平无奇小扑街·2023-01-17 09:58

什么是强化学习？它是什么类型？

这些学习类型有各种子类型，例如监督学习，非监督学习，强化学习和半监督学习。在本文中，我们将专注于强化学习，深入研究强化
mikes zhang·2023-01-17 00:17

强化学习介绍

文章目录1什么是强化学习？
李劭卓保护美好一切·2023-01-17 00:16

什么是强化学习

强化学习是一种学习方式，跟监督学习、无监督学习并列的学习方式，需要跟环境进行交互，然后更新参数。
Jumi爱笑笑·2023-01-17 00:46

强化学习-什么是强化学习？白话文告诉你！

目录1.强化学习简介2.强化学习的概念：3.马尔可夫决策过程4.Bellman方程5.Q-Learning基本原理实例讲解1.强化学习简介世石与AlphaGo的这场人机世纪巅峰对决，不但吸引了社会各界的目光
.Voyager·2023-01-17 00:46
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