深度增强学习DRL

Gym学习（1）基本的环境搭建与参数含义

因为gym中封装了很多强化学习的环境，我们在入门或者研究DRL时可以轻视调用gym中写好的环境，帮助我们快速完成任务。OpenAIGym是一个环境仿真库，里面包含了很多现有的环境。
小帅吖·2022-11-30 02:56

人工智能-强化学习-算法：DQN（Deep Q-Learning Network）【Deep Learning Network + Q-Learning 】

DQN（DeepQ-LearningNetwork）可谓是深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）的开山之作，是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知（Perception
u013250861·2022-11-27 18:26

强人工智能（Artificial General Intelligence，通用人工智能）论文和资料总结分享目录

除此之外，还会考虑将一些相关的技术资料进行分享，例如计算机前沿的Transformer，GNN，DRL等等，还有人脑的大致结构，认知，记忆等不一定出现在论文的相关资料。这里的内容包含非常地广，
小怪兽会微笑·2022-11-25 08:34

Wei Yang Bryan Lim, etc. Federated Learning in Mobile Edge Networks: A Comprehensive Survey.

联邦学习(FL)、ML、MECBAA(宽带模拟聚合)、CNN(卷积神经网络)、CV(计算机视觉)、DDQN(双深度Q网络)、DL(深度学习)DNN(深度神经网络)、DP(差分隐私)、DQL(深度Q学习)、DRL
彭于晏程序分晏·2022-11-24 00:56

Ubuntu18.04搭建深度强化学习环境(Mujoco200 , gym)

自己记录一下DRL的环境搭建,花了一下午,不过还是基本搭建完成了.博主使用的是Ubuntu18.04+Anaconda3+cuda10.1+python3.7+tensorflow2.11.配置Mujoco-py
零壹博弈·2022-11-23 12:57

深度强化学习满足图神经网络:探索路由优化用例

摘要近年来，深度强化学习(DRL)在决策问题上取得了巨大的进步。因此，在自动驾驶软件定义网络中，DRL似乎有望解决许多相关的网络优化问题(如路由)。
小蜗子·2022-11-23 12:55

解读72篇DeepMind深度强化学习论文

来源：王小惟的知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/70127847编辑：DeepRL论文下载方法：pdf合集下载见文章末尾DRL领域交流与讨论加微信：NeuronDance关于
悄悄的努力·2022-11-23 11:24

dqn系列梳理_系列论文阅读——DQN及其改进

DQN作为DRL的开山之作，DeepMind的DQN可以说是每一个入坑深度增强学习的同学必了解的第一个算法了吧。
weixin_39908985·2022-11-23 05:36

【重磅推荐】哥大开源“FinRL”: 一个用于量化金融自动交易的深度强化学习库

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/编辑：DeepRL一、关于FinRL目前，深度强化学习（DRL
深度强化学习实验室·2022-11-21 22:14

DRL经典文献阅读（二）：确定性策略梯度（DPG+DDPG）【附代码】

原文题目：(一)DeterministicPolicyGradientAlgorithms(二)Continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning作者：DavidSilver、GuyLever、NicolasHeess、ThomasDegris、DaanWierstra、MartinRiedmiller发表时间和期刊（或会议）：2014,ICML文章下载：
二向箔不会思考·2022-11-21 21:52

《强化学习周刊》第38期：DreamingV2、Shadow-price DRL、离线强化学习

No.38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，其研究进展与成果也引发了众多关注。为帮助研究与工程人员了解该领域的相关进展和资讯，智源社区结合领域内容，撰写为第38期《强化学习周刊》。本期周刊整理了强化学习领域相关的最新论文推荐等，以飨诸位。周刊采用社区协作的模式产生，欢迎感兴趣的朋友们参与我们的工作，一起来推动强化学习社群的分享、学习和交流活动。
智源社区·2022-11-21 17:29

《强化学习周刊》第55期：LB-SGD、MSP-DRL&对抗鲁棒强化学习

No.55智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动周刊订阅告诉大家一个好消息，《强化学习周刊》已经开启“订阅功能”，以后我们会向您自动推送最新版的《强化学习周刊》。订阅方法：方式1：扫描下面二维码，进入《强化学习周刊》主页，选择“关注TA”。方式2：点击本文下方的“阅读原文”，进入《强化学习周刊》Hub社区版，根据内附的详细订阅步骤，完成订阅。关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之一，其研究
智源社区·2022-11-21 17:29

论文笔记（十六）：Learning to Walk in Minutes Using Massively Parallel Deep Reinforcement Learning

LearningtoWalkinMinutesUsingMassivelyParallelDeepReinforcementLearning文章概括摘要1介绍2大规模并行强化学习2.1仿真吞吐量2.2DRL
墨绿色的摆渡人·2022-11-21 13:16

深度增强学习（DRL）漫谈 - 信赖域（Trust Region）系方法

它们的结合领域-深度增强学习（Deepreinforcementlearning,DRL）随着在一系列极具挑战的控制实验场景及其它跨领域的成功应用，现在已是各大顶级AI会议的热门topic之一。
sorroooo·2022-11-20 23:41

机器学习应用——强化学习&课程总结 实例 “自主学习Flappy Bird游戏”（MDP&蒙特卡洛强化学习&Q-learning&DRL&DQN）

自主学习FlappyBird”实例读完本篇，你将了解：一、强化学习1.相关概念2.马尔可夫决策过程（MDP）（modelbase模型）3.蒙特卡洛强化学习4.Q-learning算法5.深度强化学习（DRL
柠檬茶@·2022-11-20 13:54

PPO实战学习总结

代码地址如下，需要的可以自取：https://github.com/FLBa9762/PPO_used_in_Gobigger.git一般DRL在实际使用时根据流程可分类为collect、learn、eval
饭了白a·2022-11-20 05:37

DRL基础（十二）——近端策略优化算法PPO【附代码】

主要内容：讲解PPO提出的背景讲解PPO算法的理论和技巧基于Pytorch实现PPO算法，并用于解决gym环境中乒乓球游戏(Pong)PPO完整代码下载链接见文末文章目录1REINFORCE存在的问题2重要性采样3代理目标函数及其裁剪4使用优势函数评价动作5实现代码2016年10月OpenAI公司发布了《Dota2》强化学习游戏智能体OpenAIFive，并且经过多年的开发训练后战胜了当时的世界冠
二向箔不会思考·2022-11-20 05:21

【强化学习-医疗】用于临床决策支持的深度强化学习：简要综述

我们在本文中关注深度强化学习(DRL)模型。DRL模型在计算机视觉和
Wwwilling·2022-11-19 05:03

多智能体深度强化学习综述与批判——Matthew E. Taylor

0.摘要深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)近年来取得了突破性的成果，出现了大量与之相关的算法和应用。最近的
二向箔不会思考·2022-11-10 13:16

深度强化学习中应用图神经网络优化无线网络路由

相比之下，具有决策和在线学习能力的深度强化学习（DRL）在面对路由优化问题时效果更好。DRL可以通过强化学习机制和深度神经网络在线或离线学习路由策略。然而，现有的基于DR
小蜗子·2022-10-31 11:41

【论文精读与思考】：深度强化学习的组合优化研究进展

全文目录1组合优化问题概述1.1定义1.2特点1.3求解方法1.3.1精确方法1.3.2近似方法1.4应用2深度强化学习（DRL）解决组合优化问题的概述2.1二者联系2.2目前主要方法2.2.1基于DRL
灰灰嗷·2022-10-26 15:24

【从RL到DRL】强化学习基础（二）——马尔可夫决策过程与相关贝尔曼方程

马尔可夫决策过程绪言马尔可夫决策过程（Markovdecisionprocesses，MDP）马尔可夫过程马尔可夫性质马尔可夫过程马尔可夫奖励过程（MarkovRewardProcess，MRP）价值函数贝尔曼方程(BellmanEquation)贝尔曼方程的解马尔可夫决策过程（MDP）基本组成与概念策略MDP的价值函数贝尔曼期望方程（BellmanExpectationEquation）最优价值
Vulcan_Q·2022-10-23 17:14

深度学习——day8 读论文（2022 硕士毕业论文）大规模车辆路径问题的深度强化学习算法研究

模型设计编码器编码器原理图第一层：扩维嵌入操作第二层：线性回归扩维第三层：注意力层，由两部分组成KQV模型—注意力层机制最重要的组成部分：解码器context—上下文：将有用的信息进行整合①上下文节点context（VRP问题在DRL
想太多!·2022-10-11 14:14

DRL知识体系的从零构建「AI核心算法」

关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者|FloodSung来源|知乎授权发布1前言近几年来，以DeepMind和OpenAI的AI明星公司基于深度强化学习创造了前所未有的突破，包括AlphaGo，AlphaStar，OpenAIFive,OpenAIRobotHand，可以说掀起了深度学习革命的高潮。这两年来，国内渐渐有AI公司围绕深度强化学习做落地，包括了腾讯，网易，字节跳动，启元世界，
九三智能控v·2022-09-30 07:54

Drools语法-条件部分（一）

一、Drools基础语法规则文件的构成drl是DroolsRuleLanguage的缩写。在规则文件中编写具体的规则内容。
爱编码阿信·2022-08-11 09:58

多Agent 深度强化学习综述

多Agent深度强化学习综述人工智能技术与咨询来源：《自动化学报》，作者梁星星等摘要近年来,深度强化学习(Deepreinforcementlearning,DRL)在诸多复杂序贯决策问题中取得巨大突破
m0_62870606·2022-08-05 07:23

Towhee 每周模型

周报出品人：Towhee技术团队本周我们分享5个视频相关的AI模型：轻便好用的视频动作识别模型系列MoViNets、实现文本与视频跨模态搜索的CLIP4Clip、比CLIP4Clip更好的视频检索模型DRL
·2022-07-22 11:02

拥有更好的文本视频交互，DRL 分离框架改进 CLIP4Clip

于是2022年初，便有DRL（DisentangledRepresentationLearning）跨模态匹配不同粒度的内容。在视频检索任务中，改良后的模型大幅提升了在各大文本视频数据集上的精度。
·2022-07-20 16:29

drools决策表的简单使用

一、背景在之前的文章中，我们的业务规则都是写在了drl文件中，这对开发人员来说是没有什么问题，如果是业务人员则不怎么友好，这篇文章我们简单学习一下drools中决策表的使用，规则是写在excel文件中。
·2022-05-30 08:09

drools决策表的简单使用

一、背景在之前的文章中，我们的业务规则都是写在了drl文件中，这对开发人员来说是没有什么问题，如果是业务人员则不怎么友好，这篇文章我们简单学习一下drools中决策表的使用，规则是写在excel文件中。
huan1993·2022-05-30 08:00

drools执行String规则或执行某个规则文件

1、如何在drools中执行某个drl文件。2、如果我们的规则是一个String类型的字符串，那么该如何执行。
·2022-05-26 15:17

drools中then部分的写法(推荐)

目录1、背景2、支持的方法2.1insert插入对象到工作内存中2.1.1需求2.1.2drl文件编写2.1.3部分java代码编写2.1.4运行结果2.1.5结论2.2insertLogical插入对象到工作内存中
·2022-05-26 11:04

drools规则属性(rule attributes)的使用

在DRL文件中，您通常在规则条件和操作的上方定义规则属性，多个属性位于单独的行中，格式如下：rule"rule_name"//Attribute//Attributewhen//Conditionsthen
·2022-05-18 15:58

drools规则属性(rule attributes)的使用

在DRL文件中，您通常在规则条件和操作的上方定义规则属性，多个属性位于单独的行中，格式如下：rule"rule_name"//Attribute//Attributewhen//Conditionsthen
huan1993·2022-05-18 15:00

drools的类型声明(Type declarations)

一、背景在我们编写drl规则的时候，有些时候需要自己声明一些类，用于辅助之后的规则运行，如果需要用到的类还需要在java中预先声明出来，这样就不灵活了，那么是否可以在drl文件中声明一个类呢？
·2022-05-17 14:10

drools的类型声明(Type declarations)

一、背景在我们编写drl规则的时候，有些时候需要自己声明一些类，用于辅助之后的规则运行，如果需要用到的类还需要在java中预先声明出来，这样就不灵活了，那么是否可以在drl文件中声明一个类呢？
huan1993·2022-05-17 14:00

drools中使用function的方法小结

目录一、背景二、需求三、前置知识1、function语法结构2、drl文件中如何调用java的静态方法四、实现1、项目结构2、引入drools依赖3、编写kmodule.xml文件4、编写Person实体类
·2022-05-17 10:57

drools中query的用法小结

目录一、背景二、需求三、前置需求1、query的语法结构2、java中如何获取query的结果四、实现1、无参数query的使用1、drl文件编写2、java文件编写2、有参数query的使用1、drl
·2022-05-17 10:55

drools中query的使用

一、背景我们知道在drools中是存在工作内存的，我们的Fact对象会加入到工作内存中，同时我们自己也可以在drl文件中使用insert/modify/update/delete等方法，修改工作内存中对象的
·2022-05-16 18:08

drools中query的使用

一、背景我们知道在drools中是存在工作内存的，我们的Fact对象会加入到工作内存中，同时我们自己也可以在drl文件中使用insert/modify/update/delete等方法，修改工作内存中对象的
huan1993·2022-05-16 18:00

PARL源码走读——使用策略梯度算法求解迷宫寻宝问题

不仅仅适合零基础的小白快速搭建DRL环境，也十分适合科研人员复现论文结果。废话不多说，我们
kosora曹·2022-04-14 07:11

【深度强化学习】DRL算法实现pytorch

DRLAlgorithmsDQN(deepQnetwork)Policiy_Gradient策略梯度是强化学习的一类方法，大致的原理是使用神经网络构造一个策略网络，输入是状态，输出为动作的概率，在这些动作里采样选择一个动作去与环境交互，这样可以起到Exploration和Exploitation的tradeoff。与环境交互后获得一个收益，根据设计的损失函数和收益使用梯度上升法更新网络参数。输出的
沉默进行中·2022-03-22 07:04

DL--常用增强学习实验环境 II (ViZDoom, Roboschool, TensorFlow Agents, ELF, Coach等)

作为其核心技术之一的Deepreinforcementlearning（深度增强学习，或深度强化学习）也再一次引发关注。AlphaZero最有意义的地方之一是它去除了从人类经验（棋谱）中
born-in-freedom·2022-03-16 07:32

联邦学习看了论文之后的小展望（11.21）

AdaptiveClientSelectioninResourceConstrainedFederatedLearningSystems:ADeepReinforcementLearningApproach》这篇文章核心思想：你不知道哪些设备可能没能力去参与运算，会拖后腿，所以用DRL
QinZheng7575·2022-03-14 09:54

强化学习入门笔记 | UCL silver RL | UC Berkely cs285 DRL

学习情况：先后听了两门课程，分别是DavidSilver的RL和SergeyLevin的DRL。各耗时一周左右，后者更难一些。对RL基本概念、常用算法原理及其伪代码有了大致了解。
111辄·2022-03-03 07:10

【Tensorflow教程笔记】TensorFlow Lite

Tensorflow教程笔记基础TensorFlow基础TensorFlow模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）KerasPipeline
_APTX4869·2022-02-17 07:40

【Tensorflow教程笔记】TensorFlow Serving

Tensorflow教程笔记基础TensorFlow基础TensorFlow模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）KerasPipeline
_APTX4869·2022-02-17 07:40

【Tensorflow教程笔记】TensorFlow 模型导出

Tensorflow教程笔记基础TensorFlow基础TensorFlow模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）KerasPipeline
_APTX4869·2022-02-17 07:10

【Tensorflow教程笔记】Tensorflow模型建立与训练

基础TensorFlow基础TensorFlow模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）KerasPipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块
_APTX4869·2022-02-17 07:10

深度强化学习(DRL)基础

深度强化学习（DeepReinforcementLearning）是值得深入学习研究且非常有意思的领域，但是其数学原理复杂，远胜于深度学习，且脉络复杂，概念繁杂。强化学习是一个序贯决策过程，它通过智能体（Agent）与环境进行交互收集信息，并试图找到一系列决策规则（即策略）使得系统获得最大的累积奖励，即获得最大价值。环境（Environment）是与智能体交互的对象，可以抽象地理解为交互过程中的规
DeepGeGe·2021-11-28 23:45
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