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深入浅出强化学习编程实战——第七章笔记

深入浅出强化学习编程实战(第7章)---策略梯度方法一、缘由1、概述RL的目的是找到一种可以得到最大累计奖励的策略，其中有两大思路：(1)基于值函数的方法：基本思路是根据与环境交互，利用算法，计算得到状态值
wshwc·2021-04-26 14:50

RL L1

markovdecisionprocessBellmanequationvalueiteration3WaysofLearningMarkovDecisionProcessOnRewardsTwowayisInfiniteDiscountFactorPolicesFindingPolicesFindnPolicesQuizFindingPolicesAgainVFunction&QFunction
NoneLand·2021-04-24 21:53

Divid Silver RL课程的记录

1.Introduction强化学习的特点1.没有supervisor，只有rewardsignal2.feedback是有延迟的，不是瞬时的。3.时间更重要，时序的4.Agent的action影响后续它将接收到的dataReward假设所有目标都可以被描述为maximisationofexpectedcumulativereward。一些概念policy是agent的行为Valuefunctio
best___me·2021-04-24 11:44

Arrow Of RL

ThisismyfavoriteAPP,myownindependentdevelopment,Ihavetherighttoknowledgeautonomy,ifthereareviolations,willbeprosecuted.套图_01.jpg套图_02.jpg套图01_01.jpg套图01_02.jpg套图01_03.jpg
臆想的你·2021-04-23 20:35

第五天8月10全栈工程师培训笔记（nodejs下IO和WEB交互）

下如何实现终端IO交互varreadline=require('readline');varr1=readline.createInterface(process.stdin,process.stdout);rl.setPrompt
hnlyljm·2021-04-22 06:21

强化学习算法DeepCube，机器自行解决复杂魔方问题

无论是研究不同的RL方法，或是复现论文代码，对我而言是极大的乐趣。幸运的是，RL在各个领域均在迅速发展，很多有趣的主题值得探讨。引言多数
AI研习社·2021-04-19 21:38

漏屋—告诉你外语学习的真实方法及误区分析 6

告诉你外语学习的真实方法及误区分析_英语杂谈_论坛_天涯社区感谢漏屋，让我知道二语习得现代语言教学的实践分析是：缺乏理解的RL背诵是没有什么效果的。
wxl_dl·2021-04-19 07:57

离散世界模型，带你轻松玩转 Atari 游戏

文/GoogleResearch学生研究员DanijarHafner得益于深度强化学习(RL)，人工智能体能够随着时间的推移不断改进其决策。
TensorFlow 社区·2021-04-14 10:56

【组会论文记录】2021/3/31（episodic control RL）

本系列文章意在记录组会上同学分享文章的idea，大部分我没有仔细读过，仅供参考本周三篇文章《Model-FreeEpisodicControl》《EpisodicMemoryDeepQ-Networks》《EpisodicReinforcementLearningwithAssociativeMemory》这几篇都是有关强化学习中episodiccontrol的内容，利用非参数化的memory来保
云端FFF·2021-04-07 18:35

关于高压谐振变压器的研究(2)

当对谐振变压器施加US=220V，f=50Hz的工频电压后，通过手动或自动调节，使即ωL=1/ωC即XL=XC时，回路发生串联谐振，这里回路电流IS最大=Us/(RL+RC)因为RC>>RL，则有Is≈
华兴特变·2021-03-11 07:10

李飞飞团队从动物身上get AI新思路，提出RL计算框架

2021-02-1013:47:36杨净发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI如果机器能像动物一样学习与进化会如何？这是李飞飞团队的最新研究。在过去6亿年中，动物在复杂的环境中学习与进化成各异的形态，又利用进化的形态来学习复杂的任务。如此周而复始的学习与进化，造就了动物的认知智慧。但其中环境复杂性、进化形态和智能控制的可学习性之间的关系原理仍然难以捉摸。本中提出了一种深度进化强化学习计算框架DE
喜欢打酱油的老鸟·2021-02-15 18:49

为实习准备的数据结构（5）-- 图解AVL树（平衡二叉搜索树）

树的节点数据结构在原始数据上创建AVL树调整树的节点使平衡的操作：旋转LL（右旋）：在左叶的左侧插入数据代码实现：RR（左旋）：在右子叶的右侧插入数据代码实现LR（左右旋）：在左叶节点的右侧插入数据代码实现RL
看，未来·2021-02-07 16:07

不等式视角下的策略梯度算法

本文首发于：行者AI强化学习（ReinforcementLearning，RL），也叫增强学习，是指一类从（与环境）交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法。
·2021-02-07 14:58

不等式视角下的策略梯度算法

本文首发于：行者AI强化学习（ReinforcementLearning，RL），也叫增强学习，是指一类从（与环境）交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法。
·2021-02-07 13:07

深度强化学习（1）Intro to RL

,1998【可以从我的站点获取】AlgorithmsforReinforcementLearning,Szepesvari【更加精简】二、AboutReinforcementLearning强化学习（RL
日月忽其不淹兮·2021-02-06 16:51

强化学习：不用给AI一个支点，他也能想办法撬起地球

在很多情况下大家会看到RL，这也是强化学习的英文缩写，全称是ReinforcementLearni
ordinary_brony·2021-01-29 22:49

PyBullet开荒笔记

文章目录安装第一个demo查看机器人信息我的知乎系列笔记基于gazebo_ros的机器人开发不是很适合RL的研究，所以我看了看网上大致主流的几款机器人模拟的平台。
锦恢·2021-01-25 22:31

【入门教程】TensorFlow 2 模型：深度强化学习

深度强化学习(DRL)强化学习（Reinforcementlearning，RL）强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。结合了深度学习技术后的强化学习（DeepReinfo
TensorFlow 社区·2021-01-25 14:56

机器学习-55-RL-07-Sparse Reward(强化学习-稀疏奖励:Reward Shaping,Curriculum Learning,Hierarchical RL)

文章目录SparseRewardRewardShaping(奖励塑造)RewardShapingCuriosity(ICM)CurriculumLearningCurriculumLearning(课程学习)ReverseCurriculumGenerationHierarchicalRL(分层强化学习)SparseReward实际上用reinforcementlearninglearnagent
迷雾总会解·2021-01-25 12:06

强化学习(一)：简介——什么是强化学习？

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
Woody2357·2021-01-22 23:35

强化学习怎么入门好？

什么名字可以吸粉（阿里巴巴算法工程师）回答：做了近两年的RL，提供一个渐进式的学术和项目的学习路线，以及学习工具:)Summary:1-10是基础知识，11是用于学习和实践的开源项目，12-15是RL里学术
人工智能与算法学习·2021-01-20 19:02

Model-based Reinforcemet Learning

从目前来看，当初所说的各种酷炫的RL算法很有可能（至少在经典问题上），被model-based方法取代。目前一个很强的算法是dreamer，而且他可以很好的扩展，建议大量读他相关论文。
雷姆是我的·2021-01-15 11:33

【方法总结】值分布强化学习（Distributional RL）

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/来源：微软研究院AI头条授权转载编辑：DeepRL值分布强化学习（DistributionalReinforcementLearning）是一类基于价值的强化学习算法，也是一类新兴的强化学习方法。该方法达到了非分布式强化学习方法上新的基准性能，也与神经科学有着内在联系，因此具有很高的研究价值。本文将带大家一起选读多个近期
深度强化学习实验室·2021-01-13 08:30

强化学习PARL——1. 简单认识

这个教程参考的是百度PaddlePaddle的RL系列教程：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1445501背景介绍第一章节属于基础内容
吨吨不打野·2021-01-12 11:05

Anaconda配置tensorflow 1.4.0 + python 3.6 选择Pycharm IDE

为了顺利运行从GitHub上下载的程序包(RL-on-SUMO)ReinforcementLearningonSimulationofUrbanMObility，要求环境配置为：Tensorflow1.4
Zi青_6709·2021-01-12 02:54

当强化学习遇上循环神经网络：从System 1到System 2 Deep Learning

本报告会介绍讲者最近在强化学习（RL）中利用循环神经网络（RNN）来实现更具有认知性（cognitive），更高效的控制策略的两篇工作：（1）讲者会介绍用于部分可观测环境（POMDP）中强化学习的一种变分循环神经网络
AITIME论道·2021-01-06 18:31

“Learn to Improve”（L2I）：RL运用至VRP的方法介绍

“LearntoImprove”（L2I）：RL运用至VRP的方法介绍简介CVRP模型框架改进控制器和改进算子结果参考文献这次，我们将介绍这篇论文《Alearning-basediterativemethodforsolvingvehicleroutingproblems
向日小葵花·2021-01-02 11:09

复旦大学961-数据结构-第三章-查找（4）平衡树(AVL)的定义,性质,ADT及其实现,平衡树查找,插入算法,平衡因子的概念

961全部内容链接文章目录平衡二叉树（AVL）的定义平衡二叉树的性质平衡二叉树的ADT平衡树的查找平衡树的插入LL（右单旋转）RR（左单旋转）RL（先右后左旋转）LR（先左后右旋转）平衡树的插入Java
蜗牛____·2020-12-27 22:18

强化学习简介

强化学习简介强化学习(ReinforcementLearning，RL)是机器学习中的一个领域，是学习做什么（即如何把当前的情景映射成动作）才能使得数值化的收益最大化,学习者不会被告知应该采取什么动作，
NULL·2020-12-27 03:14

强化学习简介

强化学习简介强化学习(ReinforcementLearning，RL)是机器学习中的一个领域，是学习做什么（即如何把当前的情景映射成动作）才能使得数值化的收益最大化,学习者不会被告知应该采取什么动作，
NULL·2020-12-27 02:16

Join Query Optimization with Deep Reinforcement Learning Algorithms

目录1.动机2.贡献2.1总体概况2.2具体点3.背景3.1查询优化领域文献3.2查询优化为什么是一个仍未解决的问题3.3查询优化中主要未解决问题3.4应用于查询优化的强化学习概念的调整3.5RL算法—
Jackson_grw·2020-12-27 01:40

Google综述：细数Transformer模型的17大高效变种

摘要:在NLP领域transformer已经是成功地取代了RNN（LSTM/GRU），在CV领域也出现了应用，比如目标检测和图像加注，还有RL领域。这是一篇谷歌20
iFlyAI·2020-12-23 17:28

用 Java 训练出一只“不死鸟”

随着深度学习（DL）与增强学习（RL）等前沿算法的发展，我们可以使用Java非常方便地训练出一个智能体来控制FlappyBird。故事开始于《GitHub上的大佬们打完招呼，会聊些什么？》
削微寒·2020-12-23 08:00

强化学习算法复现（六）：DoubleDQN_gym倒立摆

建立RL_brain.pyimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#导入torch.nn.functional（激活函数）importnumpyasnpclassNet
保护我方vivian·2020-12-21 22:48

【Leetcode每日笔记】1221.分割平衡字符串(Python)

示例1：输入：s=“RLRRLLRLRL”输出：4解释：s可以分割为“RL”,“RRLL”,“RL”,“RL”,每个子字符串中都包含相同数量的‘L’和‘R’。
ZoomToday·2020-12-18 13:52

强化学习原理与python实现原理pdf_纯Python实现！Facebook发布PyTorch分布式强化学习库...

图灵TOPIA来源：Facebook编译：刘静图灵联邦编辑部出品Facebook于近日发布了PyTorch中用于强化学习(RL)研究的平台：TorchBeast。
weixin_39638048·2020-12-16 23:06

强化学习之基于gym环境的DQN算法实战（Pytorch）

DL为Agent提供学习的大脑，RL提供了计算机制，从而达到真的AI。
Ton10·2020-12-08 20:16

多智能体强化学习

传统RL算法面临的一个主要问题是由于每个智能体都是在不断学习改进其策略，因此从每一个智能体的角度看，环境是一个动态不稳定的，这不符合传统RL收敛条件。
Enoch Liu98·2020-12-06 22:08

2020-12-03 - 2020-12-06 京东RL论文整理

把京东系的强化学习的论文复习整理一下。读论文：RecommendationswithNegativeFeedbackviaPairwiseDeepReinforcementLearning(SIGKDD2018)这篇论文也是旨在对sequentialinteractions进行建模。选用的算法框架是DQN。DQN相对于传统表格型学习的优势如下：DQN相对于表格型学习的优势主要在于不用进行建模得到转
syat_e6da·2020-12-06 14:09

强化学习之Q-learning与Sarsa算法解决悬崖寻路问题

109612413有风格子寻路游戏：https://blog.csdn.net/MR_kdcon/article/details/110600819理论与实践都证明：Q-learning对于解决状态有限、离散的RL
Ton10·2020-12-05 11:10

强化学习之Q-learning算法实战2

之前用Q-learning算法实现了一维和二维空间的探宝游戏，取得了不错的效果，证明了Q-learning算法对于状态不大的或离散状态下的RL问题有较好的收敛效果，为了强化对Q-learning的认识，
Ton10·2020-12-04 01:07

shell ：linux sed 批量替换字符串

命令如下：sed-i"s/原字符串/新字符串/g"grep原字符串-rl所在目录例如：我要把www目录下的所有文件里的charset=gb2312替换为charset=UTF-8，执行命令：sed-i"s
衡阿大·2020-11-26 09:26

最简洁的Erlang基础

0x00说在前面Erlang读音/ˈɜːrlæŋ/。第一次见到的时候总感觉怎么读都读不对，后来在维基上看到Erlang标注了音标，才能准确的读出来，而且也没那么怪异。
suncle·2020-11-18 17:12

强化学习1：什么是强化学习

强化学习的来源强化学习(ReinforcementLearning,RL)，一般也称作增强学习，和心理学、动物行为的研究等领域有比较久的渊源。
哈喽十八子·2020-11-14 23:40

如何解决稀疏奖励下的强化学习？

来源：机器之心pro作者：仵冀颖编辑：JoniZhong强化学习（ReinforcementLearning，RL）是实现强人工智能的方法之一，在智能体（Agent）与环境的交互过程中，通过学习策略（Policy
我怎么又饿了呀·2020-10-27 08:34

2019-12-28

大宝也在一遍喊:“RL好可爱哦！小萌萌！”两个人折腾了好久，把所有的衣服都穿了一遍，才终于
若敬·2020-10-10 06:05

强化学习中的线性代数知识

强化学习(RL)是一系列用于迭代性学习任务的智能方法。由于计算机科学是一个计算领域，这种学习发生在状态向量、动作等以及转移矩阵上。状态和向量可以采用不同的形式。
人工智能遇见磐创·2020-10-10 00:53

ios 真机调试包 8.0 8.1 8.2 8.3 8.4~11.3

Platforms/iPhoneOS.platform/DeviceSupport//下载好真机调试包后,解压后放到复制解压出来的文件目录放到以上的目录中下载包链接:https://pan.baidu.com/s/1Rl8oQ_x7ORouXHrlaksLAQ
零度心脉·2020-10-09 23:21

深度强化学习算法DDPG完TORCS游戏

“考虑到RL的不稳定性
小赛TT·2020-10-09 17:49

电子设计大赛-放大器类题目分析

（2）设计要求①基本要求第1部分：在放大通道的正弦信号输入电压幅度为（5～700）mV，等效负载电阻RL为8Ω下，放大通道应满足：a.额定输出功率POR≥10W；b.带宽BW≥（50～10000）Hz；
嵌入式基地·2020-10-03 14:44
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