GAN-强化学习第14页

深度强化学习-策略梯度算法深入理解

1引言在深度强化学习-策略梯度算法推导博文中，采用了两种方法推导策略梯度算法，并给出了Reinforce算法的伪代码。

indigo love·2023-12-01 01:40

表格型方法

表格型方法概念强化学习是一个与时间相关的序列决策的问题。概率函数与奖励函数概率函数定量地表达状态转移的概率，其可以表现环境的随机性。

数分虐我千百遍·2023-12-01 01:38

策略算法与Actor-Critic网络

策略算法教程链接DataWhale强化学习课程JoyRLhttps://johnjim0816.com/joyrl-book/#/ch7/main策略梯度与前面的基于价值的算法不同，这类算法直接对策略本身进行近似优化

数分虐我千百遍·2023-12-01 01:38

Policy Gradient策略梯度算法详解

1.基本思想PolicyGradient策略梯度（PG），是一种基于策略的强化学习算法，不少帖子会讲到从基于值的算法（Q-learning/DQN/Saras）到基于策略的算法难以理解，我的理解是两者是完全两套思路

好程序不脱发·2023-12-01 01:08

GAN：WGAN前作

文中基本是理论公式的推导，看起来确实头大，偷懒就直接阅读网上整理好的资料了，参考1：译文2：生成模型(一):GAN-知乎3：令人拍案叫绝的Wasser

微风❤水墨·2023-11-30 19:29

PyTorch学习笔记

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录学习目标学习内容：一pytorch深度学习方法二构建一个简单神经网络三深度学习工作流和pytorch生态系统四基于pytorch构建CNN五RNN以及序列数据处理六生成对抗网络七强化学习八将

欢桑·2023-11-30 09:14

强化学习小笔记 —— 如何选择合适的更新步长

在强化学习中，动作价值函数的更新可以使用增量法，如下所示：Qk=1k∑i=1kri=1k(rk+∑i=1k−1ri)=1k(rk+(k−1)Qk−1)=1k(rk+kQk−1−Qk−1)=Qk−1+1k

然后就去远行吧·2023-11-30 05:16

强化学习基础-马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）

马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）是一种数学框架，用于建模和求解序贯决策问题。它基于马尔可夫性质，通过定义状态、行动、转移概率函数和奖励函数来描述决策过程，并通过最优化方法来求解最优策略。本文将详细介绍马尔可夫决策过程的原理和数学公式。第一部分：马尔可夫决策过程的原理1.1马尔可夫性质马尔可夫性质是马尔可夫决策过程的核心概念。它指的是在给定当前状态下，未来状态的

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

强化学习算法（二）DDPG

姓名：张轩学号：20011214440【嵌牛导读】在强化学习算法（一）这篇文章中我给大家介绍了A3C这一算法，讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题。

嚸蕶·2023-11-29 10:23

Unity学习笔记(二)——Unity ML-agents安装与配置(1.9.1)

Unity学习笔记(二)——UnityML-agents安装与配置(1.9.1)前言UnityML-agents是一个Unity给强化学习提供接口的库。

没有顶会的咸鱼·2023-11-29 03:09

强化学习——Task01 强化学习概述

强化学习——Task01强化学习概述1.ReinforementLearning2.IntroductiontoSequentialDecisionMakingAgentandEnvironmentReward3

Smaller.孔·2023-11-28 18:54

强化学习：gym库的二次开发学习

gym包含的主要文件envs：所有环境都保存在这个文件下spaces：环境所定义的状态、动作空间utils：环境中使用的一组常用实用程序warppers：包装，用于对已有的环境进行改变或者扩展init：读取时初始化core：核心环境，直接链接到给定的环境gym创建的环境主要在envs中，在这个里面可以找到常用的几个环境，比如：cart-pole,MountainCar等等。自我构建的gym环境都应

小新学算法·2023-11-28 17:08

表征学习+强化学习

Firstly，我们先谈谈表征学习wikipedia给出的定义大概是：表征学习（又称特征学习representationlearning）是一种将原始数据转换成为能够被机器学习有效开发的一种技术的集合。瓶颈：（1）以前都是手工提取特征，但很困难、很昂贵、很耗时、并依赖于强大专业知识。（2）深度神经网络虽然可以有效地学到数据丰富的特征，但特征难以解读。通常神经网络层数越多，训练成本也越高。和预测学习

臻甄·2023-11-28 05:26

强化学习7 策略梯度算法

强化学习是一个通过奖惩来学习正确行为的机制。

Ray77888·2023-11-28 02:52

强化学习4：蒙特卡洛（MonteCarlo）

强化学习4：蒙特卡洛（MonteCarlo）概述通过贝尔曼方程求解最优策略π∗\pi^*π∗有3种基本方法：动态规划法、蒙特卡洛法和时间差分法。

Ray77888·2023-11-28 02:52

强化学习6：值函数近似 Value Function Approximation

表格型方法在大规模强化学习环境中表现不好，因为需要保存所有的状态动作对的价值所以会耗费很大的时间与空间。因此我们可以采用函数近似代替表格型方法，也就是用一个函数来表示价值，然后训练这个函数，当我们输入

Ray77888·2023-11-28 02:21

强化学习中的值函数近似算法

在这里插入图片描述目录在开始说值函数近似方法之前，我们先回顾一下强化学习算法。

小小何先生·2023-11-27 23:05

【强化学习高阶技巧】Experience Replay经验回报

庄园特聘拆椅狂魔·2023-11-27 22:36

深度学习基础（TensorFlow）

如何理解机器学习、深度学习和神经网络机器学习是人工智能的子研究领域，核心思想是通过经验提升性能，有监督学习非监督学习和强化学习范式；深度学习是机器学习的子研究领域，是现在非常流行的研究方法，性能非常强大

行走的参考文献·2023-11-27 21:17

强化学习中的深度Q网络

深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是一种结合了深度学习和强化学习的方法，用于解决离散状态和离散动作空间的强化学习问题。

温柔的行子·2023-11-27 20:28

强化学习中的Q学习

Q学习（Q-Learning）是强化学习中的一种基于值的学习方法，用于在有限马尔可夫决策过程（MDP）中学习最优的动作策略。Q学习主要用于离散状态和离散动作的问题。

温柔的行子·2023-11-27 20:27

强化学习中的“agent“

在强化学习中，"agent"（智能体）是指一个在环境中执行动作以达到某个目标的实体。强化学习是一种机器学习范式，其中智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略，以最大化累积的奖励信号。

温柔的行子·2023-11-27 20:23

加强教学学习研究提高课堂质量效益——前省庄小学三年级数学教学学期工作总结

一学期来，我坚持以学生为中心，以让学生学会学习为目标，把学生学习习惯养成放在首要位置，不断强化学习方式培训和加强教学方式的转变，践行“我的岗位我负责，我的工作请放心”的尽责担当精神，着力提高课堂教学效益

问道教育·2023-11-27 14:06

【一】AI Studio 项目详解【(一)VisualDL工具、环境使用说明、脚本任务、图形化任务、在线部署及预测】PARL

汀、人工智能·2023-11-27 13:23

OpenAi Q* (Q Star)项目入门介绍

1）Q可能是指"Q-learning"，这是一种用于强化学习的机器学习算法。Q名称的由来*：把"Q*"想象成超级智能机器人的昵称。Q的意思是这个机器人非常善于做决定。

数据与后端架构提升之路·2023-11-27 13:05

强化学习各种符号含义解释

：状态:动作:奖励:奖励函数:非终结状态:全部状态，包括终结状态:动作集合ℛ:奖励集合:转移矩阵:离散时间步：回合内最终时间步:时间t的状态:时间t动作:时间t的奖励,通常为随机量，且由和决定:回报:n步回报:折扣回报:策略:根据确定性策略,状态s时所采取的动作:根据随机性策略,在状态s时执行动作a的概率:根据状态s和动作a，使得状态转移成且获得奖励r的概率:根据转态s和动作a,使得状态转移成的概

半路程序员·2023-11-27 12:19

Reward Modelling（RM）and Reinfo

RewardModelling（RM）andReinfo文章标签数据语言模型强化学习文章分类jQuery前端开发阅读数254RewardModelling（RM）andReinforcementLearningfromHumanFeedback

量化交易曾小健(金融号)·2023-11-27 11:15

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF

RewardModeling，RLHFPretraining预训练阶段SupervisedFineTuning（SFT）监督微调阶段RewardModeling奖励评价建模ReinformentLearningRLHF强化学习大模型常

Alex_StarSky·2023-11-27 11:09

Adversarial Attack on Graph Structured Data（2018 PMLR）

我们首先提出一种基于强化学习的攻击方法，该方法学习可泛化的攻击策略，

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-27 02:23

＜深度强化学习落地方法论＞笔记

Part1.需求分析DRL的过拟合天性DRL解决的是从过去经验中学习有用知识，并用于后续决策的问题。比起视觉方面的检测、识别等，决策是一个更高层的行为，所以对环境要求更为严苛，导致DRL十分依赖过拟合，并且泛化能力非常差（唯一被允许在训练集上测试的算法的称号不是盖的）。此外，由于训练过程中缺乏直接监督的信号，DRL对数据量的要求也非常巨大。所以在DRL训练中，Value函数去过拟合环境转移特性与r

什么都不太行的syq·2023-11-27 01:04

深度强化学习落地方法论（4）——动作空间篇

目录前言对动作空间的三个要求完备性高效性合法性结语前言在将DRL应用于实际项目时，可能最轻松愉快的部分就是动作空间定义了。倒不是因为这项工作简单，而是agent的控制方式往往早就定死了，留给我们发挥的空间很小，就好像我们无法决定DOTA里允许多少种操作，也无法改变一台机器人的关节数量和各自的角度范围，Gym用户甚至从来都不用为这个问题操心，action空间有多少维，连续还是离散，各种domain早

wyjjyn·2023-11-27 01:34

《深度强化学习落地指南》读书笔记2--动作空间设计

动作空间设计大有可为动作空间设计：这里大有可为动作空间设计三原则动作空间设计：这里大有可为你好！这是你第一次使用Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器,可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。概要：对于特定任务而言，动作空间在事实上决定了任何算法所能达到的性能上限；action、state、reward三者之间常常需要一定的协同设计。

第一剑柄·2023-11-27 01:03

强化学习入门

搬运几个自己学习机器学习（强化学习）的网站：莫烦python很棒的入门视频，几乎几乎什么都有，起飞到不行，b站也有相关链接。

星行夜空·2023-11-27 01:00

深度强化学习中的动作屏蔽（Action Masking）

RLlib中的example有一个代码是action_masking，很感兴趣，所以学习了一下主要功能是：“动作屏蔽”允许代理根据当前观察选择动作。这在许多实际场景中非常有用，在这些场景中，不同的时间步长可以执行不同的操作。解释动作屏蔽的博客文章：https://boring-guy.sh/posts/masking-rl/RLlib支持动作屏蔽，即通过稍微调整环境和模型来禁止这些动作，如本示例所

星行夜空·2023-11-27 01:58

每日学术速递3.27

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.Text2Room:ExtractingTextured3DMeshesfrom2DText-to-ImageModels

AiCharm·2023-11-27 01:56

[第12篇初心] 随笔

两天的强化学习，让我对体式有了更深的理解，对身体有了更好的觉知，对于我，瑜伽就

海水正蓝_fb05·2023-11-26 21:43

大模型三阶段训练

为了训练专有领域模型，选择LLaMA2-7B作为基座模型，由于LLaMA模型中文词表有限，因此首先进行中文词表的扩展，然后进行三阶段训练（增量预训练，有监督微调，强化学习）。

hj_caas·2023-11-26 20:17

MATLAB强化学习一：曲线绘制基础添加标题+图例+颜色

MATLAB强化学习一：曲线绘制添加标题+图例+颜色1.plot函数绘制曲线plot(x,y,'r');2.颜色是以x变量为横坐标，y变量为纵坐标绘制红色曲线。其中，颜色控制由‘r’实现。

求知小菜鸟·2023-11-26 14:20

12、基于模型的策略学习（Model-based policy learning）

主要要点：梳理之前关于model-based强化学习的几个迭代版本探索如何学习基于模型强化学习的全局策略，局部策略。

Jabes·2023-11-26 12:15

人工智能对我们的生活影响

监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的主要范畴。（2）自然语言处理（NaturalLang

生生不息~·2023-11-26 12:11

强化学习简介及马尔科夫决策过程

1.什么是强化学习 强化学习（reinforcementlearning,RL）是近年来大家提的非常多的一个概念，那么，什么叫强化学习？

飞剑客阿飞·2023-11-26 08:33

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第24天，一期目标90天

太阳之为病，脉浮，头项强痛而恶寒。①太阳区块受到邪气的干扰，被病毒的能量侵入身体时，身体就会开始凝聚挡住病毒攻击。②这时身体呈现的现象就会有：脉浮，就是一碰到皮肤就觉得它在跳，等到按到底下就会觉得底下比较空。③把脉的方法：浮取、中取、沉取。浮取：轻轻的手指头贴到皮肤，称之为浮取。中取：按到肉中间，称之为中取。沉取：沉到最底下按到骨头边，称之为沉取。④风气伤卫气，用桂枝汤。⑤寒气伤营气，用麻黄汤。桂

最闪亮的那颗星_b02d·2023-11-26 06:05

基于3个操作系统的靶场，从零开始做安全渗透工程师

通过三天的强化学习,把平时学习的技术串联起来，最终达到提升渗透能力的目的主题安全渗透岗在业内叫法也称“白帽子黑客”。

kali_Ma·2023-11-26 06:56

每日学术速递4.1

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CL1.HuggingGPT:SolvingAITaskswithChatGPTanditsFriendsinHuggingFace

AiCharm·2023-11-26 05:00

【机器学习】带你轻松理解什么是强化学习中的贝尔曼方程

系列文章目录第十八章Python机器学习入门之强化学习目录系列文章目录前言一、什么是贝尔曼方程二、贝尔曼方程为什么有用三、贝尔曼方程是怎么来的总结前言贝尔曼方程是强化学习中最重要的一个方程式。

晓亮.·2023-11-26 03:12

什么是强化学习（马尔可夫决策过程）

文章目录什么是强化学习（马尔可夫决策过程）1.强化学习（概述）2.马尔可夫决策过程2.1马尔可夫假设2.2马尔可夫决策过程2.3状态值函数(state-valuefunction)2.4状态-行动价值函数

大鹏的编程之路·2023-11-26 03:11

什么是强化学习

1概况1.1定义强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，与监督学习和无监督学习并列。它主要涉及智能体（agent）在环境中通过学习如何做出决策。

智慧医疗探索者·2023-11-26 03:10

基于通用学习环境和多智能体深度强化学习的列车运行图

2.摘要针对不同铁路系统的列车运行图问题，本文提出了一种多智能体深度强化学习方法。建立了一个通用的列车运行图学习环境，将

当交通遇上机器学习·2023-11-26 02:44

Gym迎来首个完整环境文档，强化学习入门更加简单！

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/编辑：OpenDeepRLOpenAIGym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包

Datawhale·2023-11-25 21:56

强化学习，快速入门与基于python实现一个简单例子（可直接运行）

文章目录一、什么是“强化学习”二、强化学习包括的组成部分二、Q-Learning算法三、迷宫-强化学习-Q-Learning算法的实现全部代码（复制可用）可用状态空间检查是否超出边界epsilon的含义更新方程总结一

_刘文凯_·2023-11-25 21:54

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