深度强化学习第8页

tensorflow 十四强化学习Q-learning

一个最简单的例子：https://blog.csdn.net/u012465304/article/details/80905202深度强化学习入门：用TensorFlow构建你的第一个游戏AI：https

lijil168·2023-01-29 11:24

Pytorch深度强化学习案例：基于DQN实现Flappy Bird游戏与分析

目录1案例介绍2构造深度Q网络3经验回放与目标网络4训练流程5实验分析1案例介绍FlappyBird是一款由来自越南的独立游戏开发者DongNguyen所开发的作品，于2013年5月24日上线。在FlappyBird中，玩家只需要用一根手指来操控：点击一次屏幕，小鸟就会往上飞一次，不断地点击就会使小鸟不断往高处飞。放松手指，小鸟则会快速下降。所以玩家要控制小鸟一直向前飞行，然后注意躲避途中高低不平

Mr.Winter`·2023-01-28 12:09

深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现

深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现文章目录深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现前言理论什么是Q-Learning算法学习率折扣因子初始条件例子代码基础版走迷宫示意图升级版走迷宫示意图完整代码前言这几天稍微闲下来

没有顶会的咸鱼·2023-01-28 11:23

王树森强化学习笔记——多智能体强化学习

xianyuqishi·2023-01-28 07:45

强化学习——多智能体强化学习

文章目录前言多智能体系统的设定合作关系设定下的多智能体系统策略学习的目标函数合作关系下的多智能体策略学习算法MAC-A2C非合作关系下的多智能体策略学习算法MAC-A2C纳什均衡前言本文总结《深度强化学习

菜到怀疑人生·2023-01-28 07:42

元学习总览

强化学习博客链接深度强化学习博客链接自动机器学习博客链接自研一第二学期以来，研究元学习有小半年时间，但是出于某种不可抗力，我的研究方向突然变更为自动机器学习（AutoML）。

麦晓宇·2023-01-27 15:26

强化学习的两大话题之一，仍有极大探索空间

本文讨论几种常见的深度强化学习探索策略。由于这个话题非常庞大，本文并不能涵

人工智能与算法学习·2023-01-24 13:50

进化算法和深度强化学习的关系？

目录一、前言二、进化算法引导策略搜索的强化学习1.参数分布搜索方法2.策略梯度近似方法3.策略种群搜索方法三、进化算法经验指导的深度强化学习1.无反馈的指导2.有反馈的指导3.进化算法模块嵌入的深度强化学习四

渣渣zheng·2023-01-24 13:19

强化学习与深度强化学习理解

强化学习主要参考西瓜书和一些网上视频加上个人理解，欢迎互动。强化学习的model如下图所示，机器在当前状态下做出动作a，然后环境反馈给机器下一个状态和一个奖励。假定状态空间X，每一个状态x∈X，动作空间A，每一个动作a∈A，奖赏函数为R，P为状态转移函数，那么强化学习对应了四元组E=。此处以西瓜浇水为例：机器通过在环境中不断尝试来学得一个最优的“策略”π。策略有两种表示方法：一种是将策略表示为函数

探索鸭·2023-01-24 12:18

深度强化学习入门介绍

深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（Reward）来学习如何在环境中采取最佳的动作或策略。

风度78·2023-01-24 12:18

强化学习、深度强化学习和基于内在动机的深度强化学习

一、前言强化学习(reinforcementlearning,RL)是监督学习、无监督学习之外的另一机器学习范式,通过设置反映目标任务的奖励函数,驱动智能体在与环境的交互与试错中学习能使累计收益最大化的策略.强化学习一般采用马尔科夫决策过程(Markovdecisionprocess,MDP)进行问题形式化描述.强化学习智能体的目标是学习一个策略（policy）:表示从状态到动作概率的映射.深度强

渣渣zheng·2023-01-24 12:47

深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm）

跟着李宏毅老师的视频，复习了下AC算法，新学习了下A2C算法和A3C算法，本文就跟大家一起分享下这三个算法的原理及tensorflow的简单实现。视频地址：https://www.bilibili.com/video/av24724071/?p=41、PG算法回顾在PG算法中，我们的Agent又被称为Actor，Actor对于一个特定的任务，都有自己的一个策略π，策略π通常用一个神经网络表示，其参

BBlue-Sky·2023-01-23 15:41

NVIDIA开发强化学习算法，同时训练数千个机器人

文章来源：ATYUNAI平台近年来，无模型深度强化学习算法已经产生了突破性的成果。然而，当前的算法需要大量的训练样本以及大量的计算能力来实现期望的结果。

whale52hertz·2023-01-22 15:52

1.贝尔曼方程（Bellman equation）

目录深度强化学习目录简介贝尔曼方程，又叫动态规划方程，是以RichardBellman命名的，表示动态规划问题中相邻状态关系的方程。

DKwtno·2023-01-20 15:31

【论文阅读】Where Did You Learn That From? Surprising Effectiveness of Membership Inference Attacks Agains

SurprisingEffectivenessofMembershipInferenceAttacksAgainstTemporallyCorrelatedDatainDeepReinforcementLearning（成员推理攻击在深度强化学习中对时间相关数据的惊人有效性

qq_44848524·2023-01-19 15:13

DeepMind 综述深度强化学习：智能体和人类相似度竟然如此高！

来源：AI科技评论近年来，深度强化学习（Deepreinforcementlearning）方法在人工智能方面取得了瞩目的成就，从Atari游戏、到围棋、再到无限制扑克等领域，AI的表现都大大超越了专业选手

人工智能学家·2023-01-19 09:36

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

《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

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

本文是2020年的综述论文《DeepReinforcementLearningforAutonomousDriving:ASurvey》的部分内容节选。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。摘要随着深度表征学习(deeprepresentationlearning)的发展，强化学习（RL）领域已经形成一个强大的学习框架，并且如今已经具备在高维环境中学习复杂策略的

深蓝学院·2023-01-18 07:39

深度强化学习-----actor-critic 方法

actor-criticactor是策略网络用来指导智能体去运动，可以看作运动员。critic是价值网络用来给动作打分可以看作裁判。搭建神经网络以超级玛丽为例搭建两个网络：价值网络有两个输入：状态s、动作a。分别使用卷积层和全连接层从输入中提取特征，得到两个特征向量，将两个特征向量拼接成一个更高的特征向量，使用一个全连接层输出一个实数，这个实数就是裁判给运动员的分数。这个分数说明处在状态s下采用动

烟、绕指凉~·2023-01-17 00:45

0.强化学习概述+policy based+value based

目录深度强化学习目录简述深度强化学习（DeepReinforcementLearning）分为深度和强化两个部分。深度学习的好处是更深，更抽象的学习；而强化学习则是通过与环境产生互动来采取行动。

DKwtno·2023-01-17 00:15

深度强化学习基础知识----策略学习

我们要用一个神经网络来近似策略函数，这个网络叫做策略网络。它可以用来控制agent去运动。策略函数策略函数记作为π(a|s)，它是一个概率密度函数，我们可以使用它来控制agent去运动。策略函数的输入是当前状态s，输出是一个概率分布，给每一个动作一个概率值。下图是超级玛丽游戏的例子只要有了好的策略函数π，我们可以使用它来控制agent去运动。问题是怎么得到这样的策略函数呢？我们需要用函数来近似，学

烟、绕指凉~·2023-01-17 00:15

【面试】2022秋招自动驾驶决策规划控制岗位面试总结

我学习期间的研究方向是深度强化学习，所以项目经历都与强化学习相关，面试官问项目时也会往这方向考察。鉴智机器人面试岗位：决策规划岗位笔试笔试出的是力扣原题。2道中等难度+1道困难题。

CZ一星弱火·2023-01-16 21:05

Adaptive Supply Chain: Demand–Supply Synchronization Using Deep Reinforcement Learning翻译

自适应供应链：使用深度强化学习的供需同步摘要自适应和高度同步的供应链可以避免级联上升和下降的库存动态，并减轻由运营故障引起的连锁反应。

zzzzz忠杰·2023-01-16 06:11

基于深度强化学习的智能车间调度方法研究

其次，将作业调度过程看作是从一个序列到另一个序列的映射，提出了一种基于深度强化学习的车间调度算法。通过分析模型在不同参数设置下

宋罗世家技术屋·2023-01-14 15:12

q learning 参数_深度强化学习之深度Q网络DQN详解

引言本文将对深度强化学习中经典算法DQN进行详细介绍，先分别介绍强化学习和Q-学习，然后再引入深度强化学习和DQN。本文所有参考资料及部分插图来源均列在文末，在文中不做额外说明。

weixin_39799561·2023-01-14 11:56

基于模型的强化学习笔记

深度强化学习研究的一个主要重点是提高样本效率，基于模型的强化学习(MBRL)是最重要的方向。看了老师推荐的书马尔可夫决策

小蜗子·2023-01-14 08:42

【CS 285 DRL Homework 1】模仿学习的策略函数

关于CS285深度强化学习Homework1的笔记很少，百度到前年一些同学的笔记，感觉有点不太对。。这里写一些个人理解，敬供各位批评。

·2023-01-13 17:35

Metahuber·2023-01-13 13:42

深度强化学习专栏 —— 1.研究现状

戳这里猜你想看：深度强化学习专栏——1.研究现状深度强化学习专栏——2.手撕DQN算法实现CartPole控制深度强化学习专栏——3.实现一阶倒立摆pybullet杂谈：使用深度学习拟合相机坐标系与世界坐标系坐标变换关系

bug404_·2023-01-13 08:02

演化强化学习：Wuji: Automatic Online Combat Game Testing Using Evolutionary Deep Reinforcement Learning

0摘要这篇文章的摘要没有提到很多感兴趣的东西，一句话概括就是Wuji模型可以使用深度强化学习去进行游戏测试，是一个多任务智能体，不仅要通关游戏，还要尽可能的去探索游戏，找到游戏中的bug。

特特丶·2023-01-11 17:29

ICML2016最佳论文《深度强化学习的竞争网络架构》

获本年度ICML最佳的三篇论文如下：Monday–Ballroom3+4–12:04–DuelingNetworkArchitecturesforDeepReinforcementLearningZiyuWangGoogleInc.,TomSchaulGoogleInc.,MatteoHesselGoogleDeepmind,HadovanHasseltGoogleDeepMind,MarcLan

键盘手老张·2023-01-11 10:23

强化学习笔记

深度强化学习要点摘要扩展资料交叉熵：https://blog.csdn.net/qq_38846606/article/details/111929038https://zhuanlan.zhihu.com

ICT_杜臻·2023-01-11 08:14

强化学习笔记【12】DDPG

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·2023-01-11 08:14

科学计算学习文章（持续更新

因学习需要，所以汇总了一些文章浅析GPU计算——cuda编程浅析GPU计算——CPU和GPU的选择GPU与CPU、显卡区别CPU与GPU并行计算联系与区别使用GPU加速计算深度强化学习是如何利用GPU进行并行计算的

BugII_·2023-01-10 19:16

[基础论文阅读]QMIX: Monotonic Value Function Factorization for Deep Multi-agent Reinforcement Learning

基础论文阅读]QMIX:MonotonicValueFunctionFactorizationforDeepMulti-agentReinforcementLearning题目含义：QMIX:用于多智能体深度强化学习的单调值函数分解文章来源

非著名科研萌新·2023-01-08 10:20

【人人可学的AI】策略蒸馏

什么是策略蒸馏策略蒸馏（PolicyDistillation）是一种将大型深度强化学习模型的行为转化为更简单的、轻量级的模型的方法。

欧阳枫落·2023-01-07 21:53

深度学习-策略学习

学之前的基础：1.强化学习专业名词解释2.价值学习图片来源：【王树森】深度强化学习policy-basedreinforcementlearning（策略学习）：用神经网络近似策略函数，叫策略网络，用于控制

perfect_god·2023-01-07 08:25

actor-critic methods（价值学习和策略学习的结合）

在此之前，请先了解：1.深度学习专业名词解释2.深度学习-价值学习3.深度学习-策略学习图片来源：【王树森】深度强化学习Actor-CriticMethods：actor是策略网络，用来控制agent运动

perfect_god·2023-01-07 08:25

多任务深度强化学习入门

理论概述多任务深度强化学习，英文Multi-TaskDeepReinforcementLearning，简称MTDRL或MTRL。

微笑小星·2023-01-06 07:09

【李宏毅】HW12

HW12一、作业描述1、PolicyGradient2、Actor-Critic二、实验1、simple2、medium3、strong三、代码一、作业描述在这个HW中，你可以自己实现一些深度强化学习方法

Raphael9900·2023-01-06 07:34

【学习】深度强化学习、模型压缩

文章目录一、deepreinforcementlearningPolicy-basedApproach——LearninganActor作为actor的神经网络smallmodel网络可以被修剪一、deepreinforcementlearning强化学习场景监督学习和强化学习之间：训练一个聊天机器人-强化学习：让两个代理相互交谈(有时产生好的对话，有时产生坏的对话)通过这种方法，我们可以产生很多

Raphael9900·2023-01-06 07:30

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制人工智能技术与咨询昨天本文来自《中国舰船研究》，作者祝亢等关注微信公众号：人工智能技术与咨询。了解更多咨询！

人工智能技术与咨询·2023-01-06 04:41

google lab 深度学习_利用深度强化学习进行芯片设计

文/高级软件工程师AnnaGoldie和高级研究员AzaliaMirhoseini，GoogleResearch和GoogleBrain团队计算机系统和硬件的显著进步在很大程度上推动了现代计算革命。随着摩尔定律和Dennard缩放比例定律的放缓，旨在满足呈指数增长的计算需求的专用硬件已成为时下全球的发展方向。然而，当今的芯片设计往往需要花费数年的时间，与此同时，我们也必须对下一代芯片发展方向进行思

weixin_39890289·2023-01-06 00:50

深度强化学习的芯片布局

摘要在这项工作中，我们提出了一种基于学习的芯片放置方法，这是芯片设计过程中最复杂和最耗时的阶段之一。与以前的方法不同，我们的方法能够从过去的经验中学习并随着时间的推移而改进。特别是，当我们训练更多的芯片块时，我们的方法在为以前看不见的芯片块快速生成优化布局方面变得更好。为了实现这些结果，我们将放置作为强化学习(RL)问题，并训练代理将芯片网表的节点放置到芯片画布上。为了使我们的RL策略能够推广到看

我好方^-^·2023-01-06 00:20

谷歌：基于深度强化学习的芯片放置

论文：ChipPlacementwithDeepReinforcementLearning相关文章：知乎：Foreversnow：Google芯片自布局论文解读CSDC：布谷AI：深究强化学习在谷歌芯片布局上的应用介绍谷歌在这篇文章中提出了一个基于强化学习的芯片放置方法，芯片放置位于图中的红色方框中，是芯片设计过程中最为耗时和复杂的阶段之一。普通情况下，该阶段需要专业工程师花费使用现有工具工作数周

醉生梦死一浮尘·2023-01-06 00:50

谷歌论文：使用深度强化学习的芯片布局

来源：半导体行业观察摘要在本项目中，我们提出了一种基于学习的芯片布局方法，这是芯片设计过程中最复杂，最耗时的阶段之一。与以前的方法不同，我们的方法具有从过去的经验中学习并随着时间的推移而不断改进的能力。特别是，当我们训练更多的芯片模块时，我们的方法变得更擅长为先前未见的芯片快速生成优化的布局。为了获得这些结果，我们将布局作为强化学习（RL）问题提出，并训练代理将芯片网表的节点放置到芯片蓝图上。为了

人工智能学家·2023-01-06 00:50

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