ADP&RL

【STM32F407】第3章 RL-USB协议栈介绍

mod=viewthread&tid=99710第3章RL-USB协议栈介绍本章节介绍一下RL-USB协议栈，让大家对RL-USB有一个整体的了解。
嵌入式系统OS·2022-12-23 18:08

【STM32F429】第4章 RL-TCPnet V7.x网络协议栈简介

mod=viewthread&tid=95243第4章RL-TCPnet网络协议栈简介本章节介绍RL-TCPnet网络协议栈，让大家对RL-TCPnet有一个整体的了解，RL-TCPnet是一款小型网络协议栈
嵌入式系统OS·2022-12-23 18:37

RL - 简单介绍

目录一、两种机器学习类型1.1预测型机器学习1.2决策型机器学习二、强化学习的定义三、强化学习的交互过程四、强化学习系统要素五、强化学习智能体分类一、两种机器学习类型1.1预测型机器学习1有监督学习:基于数据的一部分输入，去预测相关输出2无监督学习:建模数据本身的联合概率分布，直接去生成数据实例1and2相同点:预测数据x的概率分布P(x)不同点：有监督学习用一部分数据x去预测另外一部分数据y的概
Darren_pty·2022-12-23 18:05

分布式强化学习（Distributed RL）入门

参考视频：周博磊强化学习纲要阅读本文需要强化学习基础，可以阅读我以前的文章：强化学习纲要（周博磊课程）、强化学习实践教学分布式系统一般情况下我们做的论文课题都是小规模的，使用的都是一个相对较小的数据库，因此使用单机系统基本可以完成任务。但现实生活中的数据往往是巨量的，我们需要一个完整的分布式系统来处理这种大规模的数据。算法和结果只是冰山一角，只有拥有一个好的系统和框架作为支撑，才能得到好的算法和实
微笑小星·2022-12-23 13:38

ubuntu20.04安装Pytorch,CUDA——日志（3）

可以看到括号里的base已经变成了RL(base)johnwatson@rescuer-r720:~$sourceactivateRL(RL)johnwatson@rescuer-r720:~$查询python
wo_squirrel·2022-12-23 13:51

强化学习学习资料

（2）一篇关于如何成长为RL研究者的文章。（3）按主题组织的重要论文精选。（4）一个记录良好的代码存储库，包含关键算法的简短独立实现。（5）一些很好的练习题。
UC_Gundam·2022-12-23 13:20

【论文阅读】Towards Time-Aware Knowledge Graph Completion

Time-AwareEmbeddingTaskModel对于任意正向训练四元组(ei,rk,ej,trk)(e_i,r_k,e_j,t_{r_k})(ei,rk,ej,trk),具有相同的头实体和相应的时间顺序关系对(rk,rl
上串下跳·2022-12-23 07:24

深度学习1

###1.RL和其他ML方法（监督学习（supervisedlearning）和非监督学习（unsupervisedlearning））的关联和区别。
clayhell·2022-12-22 23:57

使用Amazon SageMaker RL训练离线强化学习策略

使用AmazonSageMakerRL训练离线强化学习策略TrainingbatchreinforcementlearningpolicieswithAmazonSageMakerRL【更新日志】2022年3月24日更新训练代码部分AmazonSageMaker是一项完全托管的服务，它可以让开发人员和数据科学家能够快速轻松地构建、训练和部署任何规模的机器学习(ML)模型。除了使用更常用的监督和非监
@RichardWang·2022-12-22 14:24

游戏AI走进现实，协助医生看片诊断

腾讯AILab也为其取了一个代号——“绝悟RLogist”（寓意RL（reinforcementlearning）+Pathologist（病理学家））01游戏里的AI决策因为游戏世界本身就是一个虚拟环境
DataView数据科技研究院·2022-12-22 07:39

OpenAI教程

openaigym是一个增强学习（reinforcementlearning,RL）算法的测试床（testb
p312011150·2022-12-21 16:15

【RL数学基础】概率论的基本概念：随机变量、概率密度函数、期望、随机抽样

文章目录1.随机变量（RandomVariable）2.概率密度函数（ProbabilityDensityFunction,PDF）3.期望（Expectation）4.随机抽样（RandomSampling）1.随机变量（RandomVariable）随机变量（RandomVariable）是一个未知的量，它的值取决于一个随机事件（Randomevents）。以抛硬币为例，抛硬币就是一个随机事件
山野庸才熏悟空·2022-12-21 12:19

Sarsa: One of classical algorithms of RL

ContentsWhatisTDlearning?OnpolicyandOff-policyAbriefintroductionofSarsaReferencesWhatisTDlearning?“TDlearning”means“temporal-differencelearning”,whichisacombinationofMonteCarloideas(MC)anddynamicprogr
fo-in·2022-12-21 01:05

如何使用dtls协议抵御重放攻击

其协议分为了两层，第一层为RL，第二层为HL1RecordLayer：每条信息会加上header，尾部加上校验和，实际上就是标注自己得协议和校验。
qianbo_insist·2022-12-20 22:01

论文理解【RL经典】—— 【SQL】Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies

标题：ReinforcementLearningwithDeepEnergy-BasedPolicies文章链接：ReinforcementLearningwithDeepEnergy-BasedPolicies代码：rail-berkeley/softlearning(原作者实现）作者Blog：LearningDiverseSkillsviaMaximumEntropyDeepReinforce
云端FFF·2022-12-19 16:25

深度强化学习（DRL）四：DQN的实战(DQN, Double DQN, Dueling DQN)

DoubleDQN四、DuelingDQN(D3QN)五、小结全部代码:https://github.com/ColinFred/Reinforce_Learning_Pytorch/tree/main/RL
钟鸣_·2022-12-19 14:08

前沿系列--简述Diffusion Model 扩散模型（无代码版本）

why扩散简述how如何扩散逆向过程小结流程训练过程预测过程总结前言OK，今天的话，我们来搞一下这个扩散模型，来对这个玩意进行一个简单的了解，因为这个也是目前还算比较前沿的东西，也挺有用的，当然我这边和RL
Huterox·2022-12-19 14:30

强化学习的基础知识和6种基本算法解释

监督学习(SL):关注在给定标记训练数据的情况下获得正确的输出无监督学习(UL):关注在没有预先存在的标签的情况下发现数据中的模式强化学习(RL):关注智能体在环境中如何采取行动以最大化累积奖励通俗地说
·2022-12-19 12:34

离线强化学习(Offline RL)系列6: (采样效率) OfflineRL中的样本选择策略(Sample Selection Strategies)

论文原文：https://offline-rl-neurips.github.io/2021/pdf/33.pdf我们知道在强化学习中，不同的样本选择对算法的影响比较大，最典型的莫过于使用优先级经验回放
@RichardWang·2022-12-19 00:58

深度学习与强化学习的区别以及深度强化学习是什么

先说结论深度学习（DL）有强大的感知与表达能力面向高维数据通过多层的网络结构和非线性变换，组合底层特征形成抽象的易于区分的高层表示以发现数据的分布式特征表示强化学习（RL）具有决策能力通过智能体的试错机制与环境进行不断交互从而最大化智能体从环境中获得的累计奖赏值深度强化学习
showswoller·2022-12-18 18:48

深度强化学习

本文对深度RL算法及其应用进行了分类，并将现有的DRL算法分为基于模型的方法、无模型的方法和先进RL方法进行介绍。一、无模型强化学习DRL的发展仍处于起步阶段。
古道西风瘦码·2022-12-18 18:18

初探强化学习(7)基于模型的强化学习的应用综述

SurveyofModel-BasedReinforcementLearning:ApplicationsonRobotics这是一个2017年的论文1.Introduction强化学习（RegulationLearning，RL
难受啊！马飞...·2022-12-18 16:49

Combinatorial Optimization by Graph Pointer Networks and Hierarchical Reinforcement Learning翻译

摘要在这项工作中，我们介绍使用强化学习（RL）进行训练的图形指针网络（GPN），以解决旅行商问题（TSP）。
zzzzz忠杰·2022-12-18 13:35

Chapter 1 - 10: RL in Continuous Spaces

Chapter1-10:RLinContinuousSpaces1.10.1IntroducingArpan1.10.2LessonOverview ReinfoecementlearningproblemsaretypicallyframedasMarkovDecisionProcessororMDPs.AnMDPconsistsofasetofstatesSandactionsAalongwi
小朱 智能驾驶·2022-12-18 09:03

GP232RL：国产USB转串口/UART芯片替代FT232RL

目录GP232RL简介芯片特性GP232RLvsFT232RL应用领域工程测试GP232RL简介GP232RL为接口转换芯片，可以实现USB到串行UART接口的转换，也可转换到同步、异步Bit-Bang
dnsj5343·2022-12-18 08:30

神经网络架构搜索

指定搜索空间搜索完成后得到每一层的最优超参数值（卷积核数量、卷积核大小、步长大小）搜索方法RandomSearch（baseline）RNN+RL（2017）思想：RNN依次预测第N层的卷积核数量、卷积核大小
这就是算法·2022-12-18 08:51

RL Paper Reading: Unsupervised State Representation Learning in Atari

UnsupervisedStateRepresentationLearninginAtari[Paper][Code]Journal:NeurIPSYear:2019Institute:Mila,UniversitédeMontréaAuthor:AnkeshAnand*,EvanRacah*,SherjilOzair*#StateRepresentationLearning#Constrasti
动态规划太难了啊·2022-12-17 17:13

动手强化学习——简述

过去也简单了解了RL相关的内容，但还是太浅了。暑期参加了RLChina的短期培训中，收获颇丰，可惜课程时间太短，没有很好的消化，一直像找个机会整理下RL
rmr211·2022-12-17 09:49

【文献阅读】RL经典：Benchmarking Deep Reinforcement Learning for Continuous Control

BenchmarkingDeepReinforcementLearningforContinuousControlBriefpaper链接paper开源代码code引用量300++作者PieterAbbeel来自UCBerkeley鉴于RL
wxmcp3·2022-12-16 23:11

ubuntu20.04安装Gym

指导安装Gym，输入以下代码pipinstallgym成功安装gym0.21.0，输入下面代码克隆gym在github的库gitclonehttps://github.com/openai/gym出现错误(RL
wo_squirrel·2022-12-16 11:20

[吴恩达机器学习课程笔记] week four强化学习

强化学习定义强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题
mossfan·2022-12-16 04:35

【强化学习】(一）RL基本概念

目录预备知识数学相关相关概念ReturnValueFunction价值函数RL随机性的两个来源ExampleGYM入门学习资料，莫烦PythonRL系列，王树森深度强化学习预备知识数学相关概率密度函数（
Junewang0614·2022-12-15 17:05

carla自动驾驶模型（带车道线检测）

carla自动驾驶模型（带车道线检测）平台搭建：①python3.5（点击下载）提取码：pt7q②carla0.8.2（点击下载）提取码：q77e③RL_CARLA项目（点击下载）提取码：1b92④补充文件
风尘23187·2022-12-15 08:49

机器学习基础学习笔记（七）机器学习算法的类型（监督，无监督，强化学习）

这里写目录标题监督、无监督、强化学习监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning，UL）强化学习（ReinforcementLearning，RL
Giao哥不瘦到100不改名·2022-12-13 15:02

Hybrd A*(混合A*)算法

Dubins曲线计算LSL情况RSR情况RSL情况LSR情况LRL情况RLR情况Reeds-Shepp曲线位置姿态统一化利用对称关系降低求解复杂度timefilp对称性（符号对称性）reflect对称性（RL
Aurora215·2022-12-12 22:09

【强化学习论文合集】二十一.2019神经信息处理系统大会论文(NIPS2019)

强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题
山野庸才熏悟空·2022-12-12 21:39

MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) 解读

proceedings.mlr.press/v70/finn17a/finn17a.pdf5.1简介Model-Agnostic：可适用于任何梯度下降的模型，可用于不同的学习任务（如分类、回归、策略梯度RL
千羽QY·2022-12-12 20:37

[RL robotic 环境] - [Robosuite]

RoboSuiteRobotSuitegithub介绍主要包含ModelingAPIs和SimulationAPIs两部分。Modeling部分定义了环境和任务。Simulation部分提供了policy。其中ModelingAPIs包含三部分：机器人模型，物体模型和arena（场景）。RobotModel包含了机器人模型和对应的抓手模型；ObjectMode包含了物体模型；Arena定义了机器人
最適当承诺·2022-12-11 23:32

如何评价OpenAI的超级对话模型ChatGPT？

直接上想法：RLHF会改变现在的research现状，个人认为一些很promising的方向：在LM上重新走一遍RL的路；如何更高效去训练RM和RLpolicy；写一个highlyoptimizedRLHFlibrary
人工智能与算法学习·2022-12-11 18:19

RL | DQN

CatalogueDQNFrameworkApplication1.1CartpoleIntroduction1.2Code1.3ResultReferenceDQNFrameworkTheagentinteractswiththeenvironmenttogeneratenextstate,rewardandterminationinformation,whichwillbestoredinar
明灵暗尘·2022-12-11 18:46

Python里面的矩阵乘法

https://blog.csdn.net/weixin_39577964/article/details/113312915正常的数学的矩阵乘法https://blog.csdn.net/xupt_rl
Magic_o·2022-12-11 15:55

RL强化学习入门（python都不会的那种）

首先需要python2.7的版本导入gym库https://gym.openai.com/docs/导入numpy库https://numpy.org/"""Trainsanagentwith(stochastic)PolicyGradientsonPong.UsesOpenAIGym."""importnumpyasnpimport_pickleaspickleimportgym#hyperpa
啥也不是的py人·2022-12-11 11:34

强化学习大牛Sergey Levine：将RL作为可扩展自监督学习的基础

©作者|杜伟、陈萍来源|机器之心目前，机器学习系统可以解决计算机视觉、语音识别和自然语言处理等诸多领域的一系列挑战性问题，但设计出媲美人类推理的灵活性和通用性的学习赋能（learning-enable）系统仍是遥不可及的事情。这就引发了很多关于「现代机器学习可能缺失了哪些成分」的讨论，并就该领域必须解决哪些大问题提出了很多假设。问题来了：这些缺失的成分是因果推理、归纳偏置、更好的自监督或无监督学习
PaperWeekly·2022-12-11 11:55

【RL工具类】强化学习常用函数工具类（Python代码）

文章目录一、注意事项二、代码一、注意事项设置中文字体，注意需要根据自己电脑情况更改字体路径，否则可能会报错二、代码#-*-coding:utf-8-*-importosimportnumpyasnpfrompathlibimportPathimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportjsonimportrandomimporttorchi
WSKH0929·2022-12-11 11:23

【强化学习论文合集】二十.2019机器人与自动化国际会议论文(ICRA2019)

强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题
山野庸才熏悟空·2022-12-11 09:58

【强化学习论文合集】十九.2019国际人工智能联合会议论文(IJCAI2019)

强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题
山野庸才熏悟空·2022-12-11 09:57

Attention机制【图像】

JasonZhao在知乎回答中概括得很好，大体如下：-这个加权可以是保留所有分量均做加权（即softattention）；也可以是在分布中以某种采样策略选取部分分量（即hardattention），此时常用RL
Weisong Zhao·2022-12-11 03:17

深度强化学习：入门(Deep Reinforcement Learning: Scratching the surface)

需要：课程视频链接热度起源RL的方案学习Go监督学习与增强学习更多应用RL的难点后面内容的大纲P
旭旭_哥·2022-12-10 20:31

深度学习之：强化学习 Reinforcement Learning

SparseRewardSupervisedLearningv.s.RLRL玩游戏Policy-based&Value-basedPolicy-based训练模型的三步骤定义目标函数衡量目标函数的好坏RL
暖仔会飞·2022-12-10 20:58

强化学习（RL）QLearning算法详解

注意将代码和下面公式推导结合起来。还要注意一下q_target和q_predict之间的关系。其实算法的更新是需要使用q_predict来逼近q_target，当两者相等时，算法将停止更新，当传统的qlearning转化为deepQlearning,也是这样操作的，只是深度qlearning使用一个神经网络来表示q表。这篇文章将要介绍传统的qlearning算法，使用的是迭代的方法更新q表，更新q
六七～·2022-12-10 08:27
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