ADP&RL 第16页

离线强化学习(Offline RL)系列5: (模型参数) 离线强化学习中的超参数选择(Offline Hyperparameters Selection)

论文信息：TomLePaine,CosminPaduraru,AndreaMichi,CaglarGulcehre,KonradZolna,AlexanderNovikov,ZiyuWang,NandodeFreitas:“HyperparameterSelectionforOfflineReinforcementLearning”,2020;arXiv:2007.09055.本文由DeepMin

@RichardWang·2023-01-13 16:59

有监督学习还是离线强化（offline-RL）？

有监督学习还是离线强化？文章目录有监督学习还是离线强化？前言：为什么我的强化学习这么智障？[DecisionsfromData:HowOfflineReinforcementLearningWillChangeHowWeUseMachineLearning](https://medium.com/@sergey.levine/decisions-from-data-how-offline-rein

hehedadaq·2023-01-13 16:59

离线强化学习(Offline RL)系列4:(数据集)Offline数据集特征及对离线强化学习算法的影响

[更新信息]文章信息：KajetanSchweighofer,MarkusHofmarcher,Marius-ConstantinDinu,PhilippRenz,AngelaBitto-Nemling,VihangPatil,SeppHochreiter:“UnderstandingtheEffectsofDatasetCharacteristicsonOfflineReinforcementL

@RichardWang·2023-01-13 16:28

论文理解【Offline RL】——【BooT】Bootstrapped Transformer for Offline Reinforcement Learning

标题：BootstrappedTransformerforOfflineReinforcementLearning文章链接：BootstrappedTransformerforOfflineReinforcementLearning官方主页：BootstrappedTransformerforOfflineReinforcementLearning发表：NIPS2022领域：离线强化学习（offl

云端FFF·2023-01-13 16:53

【FlappyBird小游戏】编写AI逻辑（二）——基于队列的经验重放池

本文仅仅展示最关键的代码部分，并不会列举所有代码细节，相信具备RL基础的同学理解起来没有困难。

魔法攻城狮MRL·2023-01-13 10:33

DDPG策略更新细节解释

DDPG算法原理DDPG采用了AC框架，与普通AC不同的是，DDPG的actor采用的是确定性策略梯度下降法得出确定的行为，而不是行为概率分布，而critic则引用了DQN的经历回放策略，使RL学习收敛更快

ggjkd·2023-01-13 07:41

自动驾驶工程应用中的关键技术点总结

1，车位融合模块即获取4个车位角点坐标（不知道坐标与FL,FR,RL,RR的对应关系）以及车辆坐标点，判断车位类型以及4个角点所处的位置，即获取的4个车位角点坐标与FL,FR,RL,RR的对应关系。

肥嘟嘟的左卫门·2023-01-12 16:41

【机器学习、深度学习与强化学习】机器学习（1）---机器学习简介

一、前言中的前言那么我们今天开始更机器学习、深度学习和强化学习，请注意强化学习需要ML与DL的一部分基础，不要直接跳到RL去学习，效率很低，参考资料很多，我先列一些我会用到的机器学习、深度学习的参考资料吧

旋转跳跃我闭着眼·2023-01-11 20:05

深度学习17-机器人技术中的强化学习

▪在本章中，将使用易于获得且价格便宜的组件构建一个小型机器人，并使用RL方法对其进行控制。

clayhell·2023-01-11 10:28

深度学习15

▪探索如何通过RL方法解决Web导航问题。▪深入研究由OpenAI实现的一个非常有趣但常被忽略且被抛弃的RL基准，称为比特迷你世界（MiniWorldofBits，MiniWoB）。

clayhell·2023-01-11 10:58

深度学习16-连续动作空间

▪讨论将RL方法应用到连续控制的领域。▪查看解决四足机器人问题的三种不同算法。

clayhell·2023-01-11 10:54

强化学习笔记

article/details/111929038https://zhuanlan.zhihu.com/p/149186719强化学习：https://datawhalechina.github.io/easy-rl

ICT_杜臻·2023-01-11 08:14

莫烦强化学习笔记整理（一）

莫烦强化学习笔记整理（一）RL简介1、什么是强化学习（1）简介（2）RL、监督学习、无监督学习、半监督学习的对比2、RL分类方法汇总（1）Modelfree和Modelbased（2）基于概率和基于价值

阿姝姝姝姝姝·2023-01-11 08:43

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第十部分、强化学习Reinforcement Learning - RL

第十部分、强化学习ReinforcementLearning-RL1.ReinforcementLearning1）RL基本步骤2）控制Actor输出的行为3）actor倾向确定`1.Version1`

Liuyc-Code boy·2023-01-11 07:49

李宏毅机器学习课程-概述增强式学习0214

B站李宏毅2021春机器学习课程P73目录1、什么是RL2、Function3、Loss4、Optimization1、什么是RL强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习

cq-lc·2023-01-11 07:49

多标签分类评价指标HL，RL，OE， Cov的计算及Python实现

AP的计算见本人另一篇博客HL，RL，OE，Cov是多标签分类的评价指标，通常越小表明模型越好。

渡口的夕阳·2023-01-10 16:58

AttributeError: ‘numpy.random._generator.Generator‘ object has no attribute ‘randint‘

今天在运行github的代码https://github.com/DarylRodrigo/rl_lib/tree/master/PPO出现了下面的问题：......envs.py",line29,inresetnoops

农民小飞侠·2023-01-10 11:33

注意力机制：认知模型与计算机应用

本调研文稿将首先从人类认知出发，讨论几种经典的人类注意力模型，和人类脑的研究的进展；然后我们将讨论计算机领域对“注意力”概念的借用与实现，从NLP，CV，RL三大领域说明目前计算机模拟和应用attention

ThousandsOfWind·2023-01-10 06:48

【Easy RL】手写数字识别

ps.这是paddlepaddle的一个学习项目所以可能会用到一些内置包。importpaddleprint(paddle.__version__)数据集：MNISThandwrittendigitdatabase,YannLeCun,CorinnaCortesandChrisBurges代码：importpaddleimportnumpyasnpfrompaddle.vision.transfo

33好好写代码·2023-01-10 02:01

入门篇---DQN代码逐行分析（pytorch）

最近深感代码功底薄弱，于是重新温习了一遍几种常用的RL算法，并打算做一个代码库，以便之后使用。

昨日啊萌·2023-01-09 12:16

最新综述：用于组合优化的强化学习

强化学习（RL）提出了一种很好的选择，使用监督或自我监督的方式训练agent来自动搜索这些启发式方法。在这篇调研中，我们探索了将RL

PaperWeekly·2023-01-09 10:39

Fairness in Recommendation: A Survey 阅读笔记

Catherine_he_ye·2023-01-09 10:06

【RL】策略梯度（VPG）与Actor-critic的思想与推导

爱吃猫的小鱼干·2023-01-09 07:00

synchro7基本操作教程

鼠标双击路径后半部分，可设置车道数量，车道宽度等相关参数：单击LanesandSharing（#RL）右侧空白格，选择车道数量。

惜君如常·2023-01-08 17:58

强化学习中 on-policy与off-policy 的理解；如何区分on-policy 与 off-policy；RL更新策略、policy结构总结

目录基本概念：Q-learningVSSarsa：DQNVSPPO：区分on-policy与off-policy一些总结：基本概念：如果要学习的agent跟和环境互动的agent是同一个的话，这个叫做on-policy(同策略)。如果要学习的agent跟和环境互动的agent不是同一个的话，那这个叫做off-policy(异策略)。有趣的解释：古时候，优秀的皇帝都秉持着“水能载舟亦能覆舟”的思想，

strawberry47·2023-01-08 10:46

RLChina 智能体挑战赛 - 壬寅年冬赛季(桌面曲棍球)

记录第一次RL比赛，正赛第二及第Jidi环境介绍在本次RLChina智能体挑战赛-壬寅年冬赛季中，采用的比赛环境是奥林匹克桌面曲棍球。

大章鱼（张文哲·2023-01-08 07:00

MATLAB写UCB算法,科学网—【RL系列】Multi-Armed Bandit问题笔记——UCB策略实现 - 管金昱的博文...

本篇主要是为了记录UCB策略在解决Multi-ArmedBandit问题时的实现方法，涉及理论部分较少，所以请先阅读ReinforcementLearning:AnIntroduction(Drfit)的2.7。为了更深入一点了解UCB策略，可以随后阅读下面这篇文章：UCB策略需要进行初始化工作，也就是说通常都会在进入训练之前先将每个动作都测试一变，保证每个动作被选择的次数都不为0且都会有一个初始

weixin_39906192·2023-01-08 06:53

【GRACE学习_1】冯伟老师工具箱修改，可读取GRACE RL06数据

主要需要修改这几部分函数代码1.gmt_replace_C21_S21_C22_S22.m将代码中的C21_S21_RL05与C22_S22_RL05替换为C21_S21_RL06，C22_S22_RL06

亭台·2023-01-07 17:13

论文理解【Offline RL】——【RvS】What is Essential for Offline RL via Supervised Learning?

标题：RvS:WhatisEssentialforOfflineRLviaSupervisedLearning?文章链接：RvS:WhatisEssentialforOfflineRLviaSupervisedLearning?发表：ICLR2022领域：离线强化学习（offline/batchRL）——Hindsight监督思想代码：scottemmons/rvs摘要：最近的研究表明，仅仅使用不

云端FFF·2023-01-07 14:54

Offline/Batch RL简介

云端FFF·2023-01-07 14:24

论文理解【Offline RL】——【BCQ】Off-Policy Deep Reinforcement Learning without Exploration

Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration文章链接：Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration发表：ICML2019领域：离线强化学习（offline/batchRL）——RL-Based

云端FFF·2023-01-07 14:24

论文理解【Offline RL】——【DT】Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling

标题：DecisionTransformer:ReinforcementLearningviaSequenceModeling文章链接：DecisionTransformer:ReinforcementLearningviaSequenceModeling代码：kzl/decision-transformer官方主页：DecisionTransformer:ReinforcementLearnin

云端FFF·2023-01-07 14:22

Reinforcement learning book 学习笔记第一章

RL学习写在前面：本专栏是学习由RichardS.SuttonandAndrewG.Barto所著《Reinforcementlearning》的学习笔记，如有指正请留言。

same-pxt·2023-01-06 09:23

工业界推荐_Industrial RS(3)

IndustrialRSBaiduXiangyuetal.Whole-ChainRecommendations.CIKM,2020.随着强化学习(RL)的流行，基于强化学习(RL)的推荐系统得到了广泛的关注

笃℃·2023-01-06 09:18

【学习】RL

sparsereward我们不知道行动是好是坏，大多数情况下，如果r=0，那怎么解决呢？例如，机器人手臂将螺栓固定在螺丝上，开发人员应该定义额外奖励来指导代理（rewardshaping）。rewardshaping需要有一定的领域知识。当代理看到新的(但有意义的)东西时，获得额外的奖励。noreward：learningfromdemonstration动机在某些任务中，即使是定义奖励也具有挑战

Raphael9900·2023-01-06 07:03

深度强化学习的芯片布局

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

谷歌论文：使用深度强化学习的芯片布局

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

时域卷积网络与蒙特卡洛树搜索相结合的知识图补全模型研究

它可以表述为给定状态下的强化学习(RL)问题转换模型。

小蜗子·2023-01-05 21:35

【论文阅读】保守和适应性惩罚+基于模型的安全强化学习

基于模型的RL算法使用来自自学习模型的模拟样本来合成遵守约束的策略，减少RL在现实世界不安全的行为，例如超速，超过机器所能达到的最大转矩。但是，不完美的

平平无奇的小菜·2023-01-05 21:31

线段树从入门到入土

Q(\le1e6)Q(≤1e6)个操作，每个操作是下面两种中的一种：区间加：给定l,r,xl,r,xl,r,x，将序列NNN下标∈[l,r]\in[l,r]∈[l,r]的数加上xxx区间求和：给定l,rl

Jr1Preg·2023-01-05 20:22

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

RL（七）Sarsa和Q-learning

目录1、Sarsa算法1.1为什么叫Sarsa?1.2Sarsa算法原理1.3Sarsa算法流程2、Q-learning算法2.1Q-learning算法的引入2.2Q-learning算法原理2.3Q-Learning算法流程3、总结前面一篇文章我们已经讲了时序差分的基本内容和预测问题的求解办法，但是对于控制问题还有深入了解，这篇文章就是介绍时序差分的控制问题。1、Sarsa算法时序差分为控制问

偏执狂_tao·2023-01-04 23:22

离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) IQL(Implicit Q-learning)算法详解与实现

[更新记录]论文信息：IlyaKostrikov,AshvinNair,SergeyLevine:“OfflineReinforcementLearningwithImplicitQ-Learning”,2021;arXiv:2110.06169.本篇论文由伯克利SergeyLevine团队的IlyaKostrikov以第一作者提出，发表在ICLR2022顶会上,并被确定为Poster，接收意见是

@RichardWang·2023-01-04 23:44

Bandit算法学习[网站优化]01——Multiarmed Bandit 算法引入

O’ReillyMedia,Inc.",2013.https://github.com/johnmyleswhite/BanditsBookeasy-rl一、探索与利用（exploration-exploitat

雨落俊泉·2023-01-04 14:22

【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

RL 实践（3）—— 悬崖漫步【QLearning & Sarsa & 各种变体】

本文介绍如何用QLeaning系列和Sarsa系列表格方法解经典的悬崖漫步(CliffWalking)问题完整代码下载：4_[GymCustom]CliffWalking(Q-LearningseriesandSarsaseries)文章目录1.悬崖漫步环境(CliffWalking)2.使用TD方法求解2.1Sarsa2.1.1Sarsa原理2.1.2Sarsa实验2.2ExpectedSars

云端FFF·2023-01-03 23:59

【百度AI-Studio】强化学习训练营（共六节课）——PaddlePaddle（自学笔记）（附代码）

如果对你有帮助的话为博主点个赞吧点赞是对博主最大的鼓励爱心发射~强化学习训练营入口链接GYM官网PARL代码链接目录一、第一课强化学习(RL)初印象1.什么是强化学习2.强化学习的应用3.强化学习与其他机器学习的关系

-Blue.·2023-01-03 19:56

边境的悍匪—机器学习实战：第十八章强化学习

OpenAIGym介绍4、神经网络策略5、评估动作：信用分配问题6、策略梯度7、马尔克夫决策过程8、时序差分学习9、Q学习10、实现深度Q学习11、深度Q学习的变体12、TF-Agents库13、一些流行的RL

doubleZ7·2023-01-03 09:43

多智能体强化学习在无人机方面的应用——日志（5）

(PY37RL)johnwatson@rescuer-r720:~$cdpycharm-community-2021.3.1/bin/(PY37RL)johnwatson@rescuer-r720:~/

wo_squirrel·2023-01-02 13:37

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