逆强化学习

机器人强化学习——Comparing Task Simplifications to Learn Closed-Loop Object Picking Using DRL（2019 RAL）

1简介任务是reach、grasp、lift，比较了rewardshaping、curriculumlearning、迁移学习，并迁移到了真实机器人场景中。本文抓取的方法框架是QT-Opt。2方法相机位置：机械臂腕部，眼在手上。state：深度图像、机械手张开宽度action：xyz平移、z轴旋转（想对于当前末端位姿）、机械手动作（开/闭）。每步平移最大1cm，初始state：随机选择n个物体放置
千羽QY·2024-01-16 22:53

基于强化学习的机器人路径寻优

二、使用差分进化算法辨识逆运动学的解三、基于强化学习的机械臂末端运动四、代码五、总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：记录以前上课时学习的一些知识本文需要掌握的一些前置知识：1.机器人的D-H
kk的blog;·2024-01-16 22:53

基于强化学习的机器人抓取之 stochastic search

前言最近看google的机器人抓取算法QT-Opt，该方法通过stochasticsearch为每一个state选择action。沿着参考文献一路找到google的Learninghand-eyecoordinationforroboticgraspingwithdeeplearningandlarge-scaledatacollection，以及DeepReinforcementLearning
千羽QY·2024-01-16 22:53

机器人强化学习——Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets (2017)

论文地址：https://arxiv.org/abs/1610.042861简介针对现实世界中DRL对复杂任务学习慢的问题，提出progressivenetworks来将仿真中学习的策略迁移到真实世界中。progressivenetworks是个通用框架，核心思想是将从低维视觉特征到高级policy之间的所有东西迁移到新任务，实现方式是将其他任务上预训练的特征通过侧面连接输入到新任务的网络中。实验
千羽QY·2024-01-16 22:53

(一)逐步搭建机器人(机械臂)强化学习环境 Pybullet + Gym + Stable Baselines3

（转载请注明出处）一、搭建基于pybullet的gym环境1.1基本文件结构My_Robot_Gym/setup.py__init__.py(forregister)my_robot_gym/assets/(forstoringrobotmodel,etc.)robot.urdfrl_envs/__init__.pymy_robot_gym.py(forgymenvcustomizationpyt
Bourne_Boom·2024-01-16 22:22

机器人强化学习-双机械臂

概要基于robosuite库，进行双臂机器人学习训练环境测试下面展示下分别控制两个机械手随机运动的画面：双臂显示场景如下：双臂调用代码如下：importnumpyasnpimportrobosuiteassuiteimportrobomimicimportrobomimic.utils.file_utilsasFileUtilsimportrobomimic.utils.torch_utilsas
琼筵醉月·2024-01-16 22:52

缓解大语言模型（LLM）幻觉的可行方法探究（课程综述）

缓解大语言模型（LLM）幻觉的可行方法探究转载请标明出处，抄袭摘要：2022年11月OpenAI推出能够进行多场景对话的大语言模型ChatGPT，ChatGPT凭借大规模的训练参数、海量的训练数据及强化学习人类反馈在语义理解
wavehaha·2024-01-16 21:30

（2024，强化学习，提示扩展，原始提示中心引导）Parrot：用于文本到图像生成的帕累托最优多奖励强化学习框架

Parrot:Pareto-optimalMulti-RewardReinforcementLearningFrameworkforText-to-ImageGeneration公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要3.基础4.方法4.1Parrot概述4.2按批次帕累托最优选择4.3原始提示中心引导5.实验0.摘要最近的研究表明，使用
EDPJ·2024-01-16 21:40

不差钱

某校歪风又一阵，逆天而来众生恨！粉尘膨胀遮望眼，外强中干赖谁人？可怜同仁声声叹，起早贪黑刷脸蛋，三尺讲台诲不倦，初心不改蜡炬燃。入职大都几十载，收入宣扬挺可观，捉襟见肘空长叹，养家糊口生计难。
鸡叫天明悠见南山·2024-01-16 21:00

《违逆四时》

首先，“逆春气，则少阳不生，肝气内变。”也就是如果你违逆了“春生”之气，那
野之老·2024-01-16 20:29

那些月入十万的公众号，却可以毁掉你的一生

公众号有个写作技巧，叫：“水逆法”。是指利用人们的焦虑，制造希望。类似于水逆期的时候，即使你倒霉，你也会告诉自己：“啊，这是水逆期，等过一阵就好了。”然后你的心情就会因此而舒缓。
更不需要爱情·2024-01-16 20:25

常见机器学习算法总结

基本算法总结正面.jpeg图的左半部分列出了常用的机器学习算法与它们之间的演化关系，分为有监督学习，无监督学习，强化学习3大类。
婉妃·2024-01-16 20:39

提高逆商才能拥有更多辉煌人生

在百度百科中提出，逆商是指人们面对逆境时的反应方式，即面对挫折、摆脱困境和超越困难的能力。逆商（AdversityQuotient，简称AQ）全称逆境商数，一般被译为挫折商或逆境商。
十未未·2024-01-16 19:32

强化学习AI构建实战 - 基于“黄金点”游戏（一）

简介强化学习(ReinforcementLearning)是机器学习的一种重要技术。本文首先简要介绍了强化学习的概念及思路，然后以Q-Learning算法为例介绍了如何进行训练。
人工智能MOS·2024-01-16 19:33

强化学习AI构建实战 - 基于“黄金点”游戏（二）

服务端接口为了让大家的AI可以顺利地进行游戏，并验证我们对策略和AI的一些实现，我们需要一些基础设施来帮助我们完成一些工作。这些工作包括游戏回合的控制、参与者之间的数据同步、游戏数据的储存等功能。为了简化这些基础工作，以便大家可以更好地集中于AI本身的设计和实现，我们搭建了一个服务器提供了一些基本的接口。使用这些接口，AI可以做到简单的调用RESTAPI接口实现游戏回合时间同步、获取历史数据、提交
人工智能MOS·2024-01-16 19:32

婴童医话（三百九十五）

探天地清浊之源，察阴阳顺逆之机。百会，位于后发际正中直上7寸处，为诸阳之会，有益气举陷之功。命门，位于第二腰椎棘突下，居于两肾之间，肾藏精，为生命之根、先天之本，有壮阳益肾之功，为虚寒证之治穴。
妙手柯楠·2024-01-16 18:58

强化学习应用（二）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-16 16:01

强化学习应用（一）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-16 16:00

EOCR-i3MZ/iFMZ施耐德漏电保护继电器产品简介

EOCR-i3MZ/iFMZ是施耐德EOCR的新一代电子式电动机保护器产品，具有过电流、欠电流、缺相、逆相、堵转、失速、三相不平衡、接地等保护功能。
上海韩施电气中国区总代·2024-01-16 15:23

EOCR-i3M420/iFM420施耐德智能通讯保护继电器产品简介

EOCR-i3M420/iFM420是施耐德EOCR的新一代电子式电动机保护器产品，具有过电流、欠电流、缺相、逆相、堵转、失速、三相不平衡等保护功能，并具有4-20mA电流输出功能。
上海韩施电气中国区总代·2024-01-16 15:23

EOCR电动机保护器故障原因查询

电子式电动机保护器可靠性强、灵敏度高，并具有多种保护功能，如：过电流、欠电流、缺相、逆相、堵转、三相不平衡、接地、短路等。
上海韩施电气中国区总代·2024-01-16 15:17

佛像控制点质心提取（附代码）

本文主要包含一些矩阵运算的代码（矩阵转置、求逆、相乘），如果你只对矩阵运算这部分感兴趣的话请直接移步到下面Matrix_function.cpp和Matrix_function.h处，需要注意的是矩阵运算代码是与你的矩阵形式息息相关的
司徒北·2024-01-16 13:31

四步法，妥妥提高孩子的逆商

闺蜜小林最近很苦恼，儿子对学习英语失去了信心，原因是最近两次英语测验，第一次是70分，第二次只有62分，成绩都在班级后几名，小林儿子很沮丧，觉得自己已经买了很多词典来背诵，也每天做习题，但是成绩就是提不上去，因此，他现在已经对英语失去信心了，对上英语课也有了抗拒的心理。其实身边的家长都有这样的疑惑，孩子很容易在学习中遇到困境时，就会出现逃避、畏难的心理。在《如何提高孩子的学习力》一书中，作者一芳老
07d1268900e8·2024-01-16 13:44

易基因：表观遗传学和表观转录组修饰在植物金属和准金属暴露中的作用 | 抗逆综述

大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。非必需金属（non-essentialmetal）和准金属（metalloid，也称类金属）对土壤的污染是全球许多地区面临的严重问题。这些非必需金属和准金属对影响作物产量和人类健康的所有生物体均有毒性。作物暴露于高浓度的这些金属中会导致矿物质稳态失调、光合作用效率降低、细胞分裂抑制、氧化应激、基因毒性影响，以及随后的生长阻碍。植物可以激
易基因科技·2024-01-16 13:53

《九鼎风水师》第二百六十四章 第二次改命

“再天才再妖孽也会陨落，这尚文龙自己不知天高地厚，我看这逆天改命一结束，恐怕就是这天才妖孽陨落之时。”“就是啊！如此天才一人物，居然就这么完蛋了，真可惜！”
先峰老师·2024-01-16 13:30

#千锋逆战事务

一、spring的事务提供了三个核心接口PlaffromTransactionManager、TransactionDefinition、TransactionStatusPlaffromTransactionManager该接口主要用于管理事务一般我们使用时sping的事务会指定一个我们期望用的事务管理器，不然spring会用默认的事务管理器可能无法达到我们的希望效果。TransactionDe
天知地知你知我也知·2024-01-16 12:16

勇与畏

逆天命者，为不可为之事，
234819de6d4a·2024-01-16 11:56

机器学习学习笔记（吴恩达）（第三课第一周）（无监督算法，K-means、异常检测）

欢迎聚类算法：无监督学习：聚类、异常检测推荐算法：强化学习：聚类（Clustering）聚类算法：查看大量数据点并自动找到彼此相关或相似的数据点。
kgbkqLjm·2024-01-16 10:30

强化学习RL实战 01：RoboCup Rescue simulator

1.officialdocumentsofficialReadme：https://github.com/roborescue/rcrs-server/blob/master/README.adocjavacodes:GitHub-roborescue/adf-sample-agent-java:AsampleteamusingRCRSAgentDevelopmentFrameworkpython
天狼啸月1990·2024-01-16 09:46

MATLAB Deep learning

regularizationandvalidationregularization正则化validation验证机器学习的类型有监督学习分类Classification回归Regression无监督学习聚类强化学习
JNU freshman·2024-01-16 09:37

少阳条文讲解与温胆汤总结

柴胡芍药枳实甘草汤与宋本之四逆散10.5】少阳病，气上逆，今胁下痛，甚则呕逆，此为胆气不降也，柴胡芍药枳实甘草汤主之。少阳病气上逆，少阳病牵连到咳嗽不会是很重要的主症，算兼症。
黄河_7982·2024-01-16 09:53

java 使用 jtransforms 傅里叶变换库实现删除 wav 歌曲中的人声、提取歌曲旋律功能

对处理后的频谱进行逆傅里叶变换，得到去除人声的
狄龙疤·2024-01-16 09:03

勤能补拙突破拙劣

愿我能充满信心快乐的学习，无论顺逆，我都要好好珍惜这一天。虽然我没有聪颖的智慧，愿我能坚定信心，不惧困难，用奋斗不懈的精神来突破我的拙劣。
9d340c04cf46·2024-01-16 09:22

Pytorch函数——torch.gather详解

在学习强化学习时，顺便复习复习pytorch的基本内容，遇到了torch.gather()函数，参考图解PyTorch中的torch.gather函数-知乎(zhihu.com)进行解释。
beiketaoerge·2024-01-16 08:49

婴童医话（六百二十二）

探天地清浊之源，察阴阳顺逆之机。下后伤风，其候两脸微红，眼胞浮肿，发热痰喘，饮食少进。
妙手柯楠·2024-01-16 07:06

多臂老虎机 “Multi-armed Bandits”

将强化学习与机器学习、深度学习区分开的最重要的特征为：它通过训练中信息来评估所采取的动作，而不是给出正确的动作进行指导，这极大地促进了寻找更优动作的需求。
EasonZzzzzzz·2024-01-16 07:48

非线性方程求根迭代法(C++)

文章目录问题描述算法描述不动点迭代法一维情形多维情形牛顿迭代法单根情形重根情形割线法抛物线法逆二次插值法算法实现准备工作一般迭代法割线法抛物线法逆二次插值法实例分析例1例2迭代法是一种求解非线性方程根的方法
zsc_118·2024-01-16 07:50

LU分解(C++)

LU分解是一种重要的数值线性代数技术,用于解决线性方程组和矩阵求逆等问题.在科学工程领域,经常需要解决形如Ax=bAx=bAx=b的线性方程组,其中AAA是系数矩阵,xxx是未知向量,bbb是已知向量.
zsc_118·2024-01-16 06:43

突破

先从保持容颜开始，心里定位自己年轻些的样子，那就先为逆生长而努力！有了方向，就有办法，就去突破。有那么一天，回过头来看看，一定会感谢今天对自己的挑战。通往未
莉雪莲·2024-01-16 06:03

动态规划（DP）---- 01背包入门详解----二维图是学会的关键

线性DP可以顺推可以逆推，在理解过程我们可以尝试画出二维图进行理解；非线性DP类似树形图，可以从根到叶，也可以从叶到根。在学习DP的过程我们或多或
记得开心一点嘛·2024-01-16 06:40

倪海厦伤寒论笔记（二十二）

我们在学习白虎加人参汤之前，我们先来回忆一下第一节课讲的那个六气运转图（见上图），大家从六气运转图上可以知道，逆气是病态，顺气是常态，太阳病如果没有治好的时候，有两种可能，
火帝养生·2024-01-16 05:41

逆天国货‖你不知道的美妆网红...

图片发自App近几年的美妆圈啊，是越来越向各种黑科技靠拢了，人们都说时尚圈是轮回，现在倒好，美妆也以变得蠢蠢欲动起来。近几年的美妆国货，好比一阵春风，遍地的国产品牌都争先恐后的开出了花。图片发自App可是当国货跟“黑科技”联姻的时候，叱咤美坛的达人哥哥姐姐们更是纷纷中了它的魔。毕竟走在美妆前沿的他们，总是要站在风口浪尖之上的。还有就是护肤这种终身大事，如果能让你少去几次美容院，省去你的宝贵时间，也
青春颜习社·2024-01-16 04:16

著名老中医李可先生治心脏病之六：风湿性心脏病

风湿性心脏病，是寒湿之邪伏逆匿于三阴之最重者。非附子、川乌同用，不能破冰解凝。用芪桂五物汤、麻黄附子细辛汤、桂枝附子汤、四逆汤、大乌头汤合方，加生山萸肉，虚甚者加红参，虫类搜剔。
悬壶小龙女·2024-01-16 04:43

机器学习算法 - 马尔可夫链

马尔可夫链（MarkovChain）可以说是机器学习和人工智能的基石，在强化学习、自然语言处理、金融领域、天气预测、语音识别方面都有着极其广泛的应用>Thefutureisindependentofthepastgiventhepresent
想做后端的前端·2024-01-16 03:26

1月22【低频交易者】之大盘还将继续震荡反复！

次新股逆市走强，华培动力、新农股份、贝通信等多只个涨停。但市场整体人气较差，观望氛围浓重。
低频交易者·2024-01-16 03:19

神奇的“枯草芽孢杆菌”，菌肥都离不开它

神奇的“枯草芽孢杆菌”，菌肥都离不开它“枯草芽孢杆菌在自然界中广泛存在，不仅活跃于土壤、植物根际、体表等外界环境中，同时还是植物体内常见的内生细菌，对人畜无毒无害，不污染环境，具有显着的抗菌活性和极强的抗逆能力
半杯咖啡_9298·2024-01-16 02:53

战力激升 我去玩《御剑乾坤》今日震撼首发

御剑倚天下，携美逆乾坤。《御剑乾坤》以细腻画风、多变造型打造个性自我。自由交易、装备相承，升级更轻松。美人相伴、萌宠相随，携美共闯江湖。
我去玩·2024-01-16 02:39

安全多方计算之使用秘密分享求逆

秘密分享假设有nnn个用户P1,P2,⋯ ,PnP_1,P_2,\cdots,P_nP1,P2,⋯,Pn.秘密分享是说，有一个分享者将秘密sss分为nnn份，分发给nnn个用户。这样，每一个用户得到的，只是一个随机数，不能得到任何有关于sss的信息。但是，多个用户的秘密分享份额可以重构秘密sss.一个实际的秘密分享方案是Shamir门限秘密分享。分享者在使用sss构造一个t−1t-1t−1次的秘密
咸鱼菲菲·2024-01-16 00:27

预训练技术在美团到店搜索广告中的应用

2、从零开始搭建创业公司后台技术栈3、2021年10月份热门报告免费下载4、微博推荐算法实践与机器学习平台演进5、腾讯PCG推荐系统应用实践6、强化学习算法在京东广告序列推荐场景的应用7、飞猪信息流内容推荐探索
智能推荐系统·2024-01-15 23:57

多示例学习 (multi-instance learning, MIL) 学习路线 (归类、重点文章列举、持续更新)

文章目录0要点0要点说明：本文在于能够让大家能够更加快速地了解MIL这个领域，因此将从以下几个方面重点介绍MIL：MIL背景介绍；理论MIL概述：注意力网络；对比学习；介入学习；强化学习；GAN；应用MIL
因吉·2024-01-15 22:15
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