深度强化学习第9页

【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

【清华&伯克利】提出全新算法RPG，通过奖励随机化发现多智能体游戏中多样性策略行为。

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/作者：本文转载自机器之心编辑、排版：DeepRL在这篇论文中

深度强化学习实验室·2023-01-05 21:58

深度强化学习复习摘要

离散动作空间策略迭代：由于环境转移概率已知，所以先初始化一种策略，以此策略为基础，利用利用贝尔曼方程迭代求解，让V收敛。这个过程叫策略评估。（注意，贝尔曼方程里的pi(a|s)为固定值，因为策略已经更新了）。然后根据算好的V，P(s|s,a)[r+gamma*V]这样就计算得到了Q(s,a),然后从中选取让Q最大的a，固定为策略。这个过程叫策略提升。反复来回，就叫策略迭代。N轮策略迭代意思就是，在

zkk9527·2023-01-05 19:53

综述—多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾

多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾摘要介绍背景：强化学习前提贝尔曼方程RL方法深度强化学习：单智能体深度Q网络DQN变体深度强化学习：多智能体挑战与解决方案MADRL应用结论和研究方向参考摘要强化学习算法已经存在了几十年

如果我变成回忆l·2023-01-05 19:50

【深度】专业解读“深度强化学习“：从AlphaGo到AlphaGoZero

AlphaGoZero不需要人类专家知识，只使用纯粹的深度强化学习技术和蒙特卡罗树搜索，经过3天自我对弈以100：0击败上一版本AlphaGo。

wangguogai·2023-01-05 19:19

深度强化学习调研

深度强化学习（DRL）（一）强化学习强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是机器学习领域的一个研究热点，当前已经广泛应用于工业制造、仿真模拟、机器人控制、优化与调度、游戏博弈等领域

流年亦梦·2023-01-05 19:19

DQN：深度强化学习实现人类层次的控制

本文出自于Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning，主要提出了DQN：深度神经网络和强化学习的结合技术。我们利用最近在训练深度神经网络方面的相关进展，开发出一种新的人工智能代理，被称为深度Q-network，它可以使用端到端的强化学习，直接从高维度传感输入中学习到成功的策略。本文在经典的Atari2600游戏挑战性领域中测试了这个代理，深

librahfacebook·2023-01-05 19:17

深度强化学习方法：价值迭代法

目录计算状态价值和动作价值步骤：价值迭代方法实践Q-learning方法实践计算状态价值和动作价值步骤：以上只是结论，此方法有几个局限性：1.他只限于状态空间是离散的问题，并且要足够小，才可以多次迭代2.我们通常很少知道动作的转移概率：从s0采取a0到s1的概率是多少。也很少知道奖励矩阵（我们只能够通过与环境互动的历史数据来推测这两个值，估计概率：为每个元组（a0，s1,a）维护一个计数器并标准化

.breeze.·2023-01-05 19:13

【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。

·2023-01-05 16:14

【深度强化学习实战】tensorflow2.x 训练 muzero 玩井字棋（tic-tac-toe）

【深度强化学习实战】tensorflow2.x训练muzero玩井字棋（tic-tac-toe）参考资料：[1]ColinFred.蒙特卡洛树搜索（MCTS）代码详解【python】.2019-03-2323

昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:09

【tensorflow2.x】训练 muzero 玩五子棋 (Gomoku)

【深度强化学习】tensorflow2.x训练muzero玩五子棋(Gomoku)github代码地址：https://github.com/NickNameHaveBeenSwallowed/muzero-tensorflow2

昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:39

【华为诺亚方舟实验室】2022届毕业生招聘--决策(强化学习)推理方向

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/来源：华为诺亚方舟实验室官微诺亚方舟实验室（Noah'sArkLab

深度强化学习实验室·2023-01-04 13:37

【DeepMind】新算法MuZero在Atari基准上取得了新SOTA效果，成果问鼎Nature

深度强化学习实验室来源：AI科技评论作者：陈彩娴、青暮编辑：DeepRL近日，DeepMind一篇关于MuZero的论文“MasteringAtari,Go,ChessandShogibyPlanningwithaLearnedModel

深度强化学习实验室·2023-01-04 13:37

【强化学习】MuZero 训练CartPole-v1

【深度强化学习】tensorflow2.x复现muzero训练CartPole-v1参考资料：[1]ColinFred.蒙特卡洛树搜索（MCTS）代码详解【python】.2019-03-2323:37

昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:36

从0开始学习深度强化学习之深度学习和深度强化学习的区别之浅显理解

在刚开始入门深度强化学习的时候，我也觉得深度强化学习（DeepReinforcementLearing）是一个很高级的东西，在网上查到谷歌的Deepmind搞出来的Alphago就是利用深度强化学习算法搞出来的

脉动人生·2023-01-04 08:33

【学习】深度强化学习

李宏毅深度学习一、深度强化学习DeepReinforcementLearning(RL)什么是RL？

Raphael9900·2023-01-04 08:29

深度强化学习-Q-learning解决悬崖寻路问题-笔记（三）

Q-learning解决悬崖寻路问题悬崖寻路问题Q-learning原理简介Q-learning代码为什么epsilon要逐渐衰减？epsilon如何衰减，代码怎么实现？运行结果悬崖寻路问题悬崖寻路问题（CliffWalking）是指在一个4x12的网格中，智能体以网格的左下角位置为起点，以网格的下角位置为终点，目标是移动智能体到达终点位置，智能体每次可以在上、下、左、右这4个方向中移动一步，每移

wield_jjz·2023-01-03 23:59

深度强化学习入门资料

近期刚刚入门深度强化学习、博弈论、自动驾驶领域，将相关网站和学习资料做一个简单总结：一、编程入门：1、python入门牛客网https://www.nowcoder.com/tutorial/10005

星火~燎原·2023-01-03 11:10

深度强化学习_参考资料

深度强化学习_参考资料写在前面会议&论文优秀的人啊~博客视频DRL的问题与展望其他应用场景其他知识点写在前面强化学习资料汇总——视频、书籍、教程、PPT、算法、环境、框架、论文、会议期刊、公众号、博客、

popo-shuyaosong·2023-01-03 11:39

李宏毅、周博磊强推！《Datawhale强化学习教程》出版！回馈读者，包邮送！

蘑菇书"萃取李宏毅的深度强化学习等经典课程，结合学习者角度的理解与分析，发布9个月，就在GitHub获得3.3k+

机器学习与AI生成创作·2023-01-03 11:00

【强化学习入门】深度强化学习DRL入门学习资料

文章目录1.顶会目录2.视频教程3.交流社区4.开源项目1.顶会目录AAAI（AAAIConferenceonArtificialIntelligence,AAAI），地址：http://dblp.uni-trier.de/db/conf/aaai/IJCAI（InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence,IJCAI），地址：http:/

山野庸才熏悟空·2023-01-03 11:57

深度强化学习_140页深度强化学习入门发布

选自arXiv作者：VincentFrancois-Lavet等参与：Panda深度强化学习已经为围棋、视频游戏和机器人等领域带来了变革式的发展，成为了人工智能领域的一大主流研究方向。

weixin_39693193·2023-01-02 07:23

深度强化学习-策略梯度算法推导

深度强化学习-策略梯度算法推导引言1策略梯度算法推导1.1方法一1.2方法二2Reinforce算法3Reinforce算法伪代码引言之前我们讨论过DQN算法：深度强化学习-DQN算法原理与代码、DoubleDQN

indigo love·2023-01-01 20:29

【深度强化学习】Policy Gradient算法

PolicyGradient算法TrajectoryTrajectory表示一个回合的状态-动作序列，记为τ\tauτ,其发生的概率记为pθ(τ)p_{\theta}(\tau)pθ(τ)，计算公式如上图所示。PolicyGradient我们希望通过最大化下图中的ExpectedReward，来进行策略的学习。其梯度计算如下:因此我们可以设计下图所示的损失函数，其中θ\thetaθ为策略神经网络的

FPGA硅农·2023-01-01 20:25

强化学习--DQN

二、核心算法(深度强化学习)DQN1.什么是DQN?

百度pkq·2023-01-01 07:15

动手强化学习（八）：DQN 改进算法——Dueling DQN

1.简介 DQN算法敲开了深度强化学习的大门，但是作为先驱性的工作，其本身存在着一些问题以及一些可以改进的地方。于是，在DQN之

Jasper0420·2023-01-01 07:13

深度学习，强化学习，深度强化学习的对比

三，深度强化学习是通过上一时刻的深度学习预测模型和本时刻的模型，推断出下一状态采取某个动作的概率，是前面两者的结合，每次训练模型都用到了上次模型。

l茗·2022-12-31 12:44

ADP中PI和VI的算法实现

一.深度强化学习PI算法（与自动控制系统相结合）1.1训练初始的Actor（根据状态做出决策）使用了一个神经网络来做actor重要的一点是要训练这个actor，如何训练呢？

AutoGalaxy·2022-12-30 14:34

几行代码轻松实现，Tensorlayer 2.0推出深度强化学习基准库

2019-11-1116:37:04机器之心发布机器之心编辑部强化学习通过使用奖励函数对智能体的策略进行优化，深度强化学习则将深度神经网络应用于强化学习算法。

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-30 08:24

TensorFlow 2.0深度强化学习指南

在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性

weixin_34290352·2022-12-30 08:23

深度强化学习落地方法论（5）——状态空间篇

wyjjyn·2022-12-30 08:23

【神经网络与深度学习】笔记 ——邱锡鹏著

Neuralnetworksanddeeplearning第一部分机器学习基础一、绪论机器学习表示学习二、机器学习概述第二部分基础模型1/4卷积神经网络-CNN2/4循环神经网络-RNN3/4生成对抗网络-GANs4/4深度强化学习

周祁安·2022-12-29 22:18

【深度强化学习】6. Q-Learning技巧及其改进方案

这篇笔记包括了李宏毅深度强化学习三个视频长度的内容。

*pprp*·2022-12-29 12:17

论文分享：基于深度强化学习的无人机三维导航

论文题目：DoubleCriticDeepReinforcementLearningforMapless3DNavigationofUnmannedAerialVehicles作者：RicardoBedinGrando1,JuniorCostadeJesus2,VictorAugustoKich3,AlissonHenriqueKolling3,PauloLillesJorgeDrews-Jr2论

执着且专注·2022-12-29 07:03

深度强化学习下移动机器人导航避障

前言这篇博客不是试图去创造轮子，而是运用现有的技术更好的解决问题，或者说仅仅是解决问题，同时也是对自己现阶段工作记录，以便日后查看。一、运行环境macOSHighSierra10.13.6Python2.7.17::Anaconda,Inc.tensorflow-1.8.0-cp27-cp27m-macosx_10_13_x86_64二、配置环境官网下载Anacondahttps://www.an

night_runner·2022-12-29 07:33

基于深度强化学习的区域化视觉导航方法

基于深度强化学习的区域化视觉导航方法人工智能技术与咨询本文来自《上海交通大学学报》，作者李鹏等关注微信公众号：人工智能技术与咨询。了解更多咨询！

人工智能技术与咨询·2022-12-29 07:03

【干货总结】分层强化学习(HRL)全面总结

深度强化学习实验室来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/267524544作者：脆皮咕(S.Q.Yang)编辑：DeepRL最近做分层强化学习的survey，系统地看了相关的经典论文

深度强化学习实验室·2022-12-29 07:29

【论文笔记】基于分层深度强化学习的移动机器人导航方法

目录摘要关键词0引言1基于分层深度强化学习的导航方法1.1模型框架1.1.1避障控制模型1.1.2目标驱动控制模型1.1.3行为选择模型1.2模型训练2实验分析2.1实验设置2.2实验结果与分析2.2.1

Ctrl+Alt+L·2022-12-29 07:28

在ubuntu16.04下借助ROS和pytorch运行深度强化学习导航算法

一、安装过程1.重装ubuntu16.04参考文章：win10+ubuntu16.04双系统下完全删除并重装ubuntu16.04_凌波一梦的博客-CSDN博客_双系统重装ubuntu特性化的点：一、进入启动项选择界面：按F10二、分区设置：选择分区类型均为主分区【Primary】，分区位置为空间起始位置【Beginningofthissapce】1.swap分区用于【swaparea】，设置大小

好好学习天天向上01·2022-12-28 16:50

多智能体深度强化学习——MADDPG算法代码分析（tensorflow）

写这篇的目的主要是总结一下最近对MADDPG这篇文章的学习过程。其中对文章的实验部分理解还不够深刻，如果某些该领域的大神能看到这篇博客的话，诚挚希望您们提供一些建议和指导！其中一个问题我已在github提出了个issue:https://github.com/openai/maddpg/issues/551.MADDPG（Multi-AgentDeepDeterministicPolicyGrad

RavenRaaven·2022-12-28 16:15

动手强化学习（七）：DQN 改进算法——Double DQN

1.简介 DQN算法敲开了深度强化学习的大门，但是作为先驱性的工作，其本身存在着一些问题以及一些可以改进的地方。于是，在DQN之后，学术界涌现出了非常多的改进算法。本

Jasper0420·2022-12-28 16:14

深度强化学习专栏 —— 2.手撕DQN算法实现CartPole控制

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_·2022-12-28 16:38

OR青年｜基于深度强化学习进行云资源分配

编者按本文系『OR青年计划』成果，是郭德真同学在覃含章和朱睿豪教授指导下完成。由『运筹OR帷幄』社区主办的『OR青年计划』，旨在帮助对运筹学应用有理想和追求的同学，近距离与学界、业界导师交流课题，深入了解运筹学的细分方向，为后续的深造、就业生涯打下坚实的基础。关于第二届『OR青年计划』的详细情况，请参考成果汇报来啦！第二届OR青年计划之学界实验室结营直播预告！！！云计算的快速发展使得资源分配问题成

运筹OR帷幄·2022-12-28 09:49

OM | 论文精读：深度强化学习与智慧交通(一）

作者：宋绪杰随着城市化和新兴智能技术的发展，交通运输系统中包含了越来越多的人工智能技术（AI），被称为智能交通系统（ITS）。本文主要讨论强化学习（RL）在智能交通系统中的应用，下面摘录文中与“交通信号灯控制”相关的内容。论文标题：DeepReinforcementLearningforIntelligentTransportationSystems:ASurvey论文作者：AmmarHaydar

运筹OR帷幄·2022-12-28 09:18

医学图像处理医学图像处理-卷积神经网络卷积神经网络_典型的深度学习算法（一）：卷积神经网络（CNN）...

在深度学习领域中，已经验证的典型成熟算法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GANs）、深度强化学习（RL）等，下面企通查将带领大家对典型的深度学习算法之一——卷积神经网络（

weixin_39830175·2022-12-28 02:18

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