GAN-强化学习第25页

基于深度强化学习算法的无人机智能规避决策

源自：系统工程与电子技术作者：吴冯国陶伟李辉张建伟郑成辰.摘要为提升无人机在复杂空战场景中的存活率,基于公开无人机空战博弈仿真平台,使用强化学习方法生成机动策略,以深度双Q网络(doubledeepQ-network

renhongxia1·2023-09-26 19:31

深度学习技巧应用28-强化学习的原理介绍与运用技巧实践

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用28-强化学习的原理介绍与运用技巧实践，强化学习是一种机器学习的子领域，它使得一个智能体在与环境的交互中学习如何行动以最大化某种数值奖励信号。

微学AI·2023-09-26 10:28

2022-01-05

做好每日丰盛和集中学习，开展外出学习和暑期培训，不断经历能力提高和思想升华，逐步进入深化提升重要阶段，全体学员始终牢记全面提升党性修养，全面提升境界格局，全面提升创新能力，全面提升协作精神，全面提升责任担当的要求，强化学习

龢光同塵·2023-09-26 00:59

论文精读（2）—基于稀疏奖励强化学习的机械臂运动规划算法设计与实现(内含实现机器人控制的方法)

目录1.作者提出的问题及解决方向2.延深-用如何用强化学习对机器人进行控制2.1思路2.2DQN和DDPG在机器人控制中的应用3.解决方案3.1思路3.2实验3.3创新点4.展望1.作者提出的问题及解决方向目的

笑傲江湖2023·2023-09-25 11:46

必读论文|20篇强化学习研究必读论文速递

强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。

学术头条·2023-09-25 07:00

机器学习笔记 - 通过人工干预实现安全强化学习的思路

1、人类干预强化学习深度强化学习在一些棋类游戏、视频游戏以及现实3D环境中的导航和控制任务方面取得了惊人的进展。这些成就是在模拟环境中实现的。深度强化学习能否将这一成功转化为现实世界的任务？

坐望云起·2023-09-25 06:03

高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践

★深度学习；模式识别；图像处理；人工智能建模；人工智能；深度学习算法；强化学习；神经网络；卷积神经网络；人工神经网络；VIBE算法；控制系统仿真；机器学习；高性能计算；数据挖掘；超算；ACL；算力；计算机视觉

·2023-09-24 23:56

机器学习之监督学习，无监督学习，强化学习相关概念

文章目录1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning）总结机器学习可以按照模型使用情况分为三大类

JNU freshman·2023-09-24 18:28

强化学习应用到模型压缩

加油11dd23·2023-09-24 17:50

docker中安装ROS 在宇树四足机器人运行强化学习GenLoco算法

文章目录前言Docker安装Docker中安装Ros使用宇树的RostoReal控制机器人使用GenLoco强化学习方法部署GenLoco模型到宇树真机Aliengo问题总结小结前言本文使用Aliengo

勇气的动力·2023-09-24 13:58

Win10环境下使用WSL安装OpenAI/gym +TensorFlow用强化学习DQN打砖块(Breakout Game)

实现目标我们的目标是在Windows10系统上具体实现DeepMind论文中强化学习算法Q-learningNetwork(DQN)的训练过程。

小鹅鹅·2023-09-24 10:53

有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的总结

机器学习是数据分析和数据挖掘中一种比较常见且有效的方法，机器学习分为四大类，分别是有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

Zhi Zhao·2023-09-23 23:38

如何使用Unity创建场景并转为gym环境，外接自定义强化学习算法

首先声明这种方式的最大问题：1、如果你的强化学习环境既包含连续动作，也包含离散动作，本文不敢确保是否可以正常使用，遇到过报错情况，目前我用的全部是连续，如果有人用了功能正常，欢迎评论区告知;2、如果你的强化学习问题是多智能体方向的研究

Alibutter·2023-09-23 19:03

强化学习的概念及学习过程

强化学习的概念强化学习主要由智能体（agent）和环境（environment）两部分组成。智能体代表具有行为能力的物体，环境指智能体执行动作时所处的场景。

加油上学人·2023-09-23 18:58

强化学习基本概念及与监督学习的区别

强化学习研究的是智能体agent与环境之间交互的任务，也就是让agent像人类一样通过试错，不断地学习在不同的环境下做出最优的动作，而不是有监督地直接告诉agent在什么环境下应该做出什么动作。

北木.·2023-09-23 18:27

基本概念篇（一），强化学习基本要素

其实本来不想写这篇的，相信愿意往下看的童鞋，对强化学习本身应该有一定了解。但其实你看的多了就会发现，现有很多文章在细节方面还是有不少差异的。

samurasun·2023-09-23 18:57

强化学习：（一）基本概念

目录一、基本术语二、如何使用强化学习三、标准库-OpenAIGym四、参考资料一、基本术语state：s，状态。action：a，行为，比如游戏里的向上、向右，是随机的。为什么不是确定的？

百把人·2023-09-23 18:57

强化学习基本概念

一、概述强化学习是智能体与环境不断交互，从而不断强化自己的决策能力的过程。

whzooz·2023-09-23 18:26

强化学习基本概念及方法分类

定义强化学习的目标是找到最大化收益的策略，找寻策略的一个重要途径是找到马可夫决策模型上的价值函数马尔可夫用于在系统状态具有马尔可夫性质的环境中模拟智能体可实现的随机性策略与回报当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下

lijieling123·2023-09-23 18:25

【强化学习-01】强化学习基本概念

强化学习基本概念概率基本概念概率密度函数随机抽样强化学习基本概念State,actionPolicyπ\piπRewardStatetransitionAgentenvironmentinteraction

刘兴禄·2023-09-23 18:55

强化学习概念

机器学习分为监督学习、非监督学习、强化学习。强化学习把行为学习看作是反复实验的过程，从而把环境状态映射成相应的动作。

Chevy_cxw·2023-09-23 18:54

02强化学习基本概念

强化学习基本概念前言1、State、Action、Policy等①State②Action③Statetransition④Statetransitionprobability⑤Polity2、Reward

steelDK·2023-09-23 18:23

值迭代(value iteration)解决冰湖(FrozenLake-v0)问题

https://github.com/JUSTLOVELE/MobileDevStudy/blob/master/RL/gym_case中查阅这里加上先前写的策略迭代其实这里就大致讲完了动态规划算法在强化学习中的应用

北落师门_·2023-09-23 13:24

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第4天，一期目标90天

1、少阴病，恶寒，身蜷而利，手足逆冷者，不治。意思是少阴病，一个人怕冷，身体侧躺缩在那，手脚也冰冷了，然后肚子一直拉。出现这种状况就是这个病人的身体好像整个生命体的机制、功能都在慢慢的衰竭之中。消化能力也越来越差，身体温暖的能力也越来越差，体温也在掉，整个生命状态都在衰竭的一个纯阴无阳的状态。这是很危险的病症了。少阴病始得之，反发热，脉沉者，麻黄附子细辛汤主之，脉比平常更沉，更弱，麻黄是外发，附子

最闪亮的那颗星_b02d·2023-09-23 01:19

万字长文细说ChatGPT的前世今生

MicrosoftBuild2023上的演讲整理而成，主要分为2大部分：如何训练GPT(可以理解为AIAssistant)如何使用GPTGPTassistant的训练过程可以分为四个阶段:预训练、监督微调、奖励建模和强化学习

JasonLiu1919·2023-09-23 00:23

五十一.DQN原理和实战

值函数近似法经典强化学习方法的共同点是它们的求解过程都要维持一个值函数表格，策略函数也可以通过一个表格来表示，所以也称这些方法为表格法。

stackooooover·2023-09-22 08:41

四十九.强化学习基础

1.强化学习基础知识1.1强化学习简介机器学习分为监督学习，非监督学习，强化学习（RL）。深度学习+强化学习即为深度强化学习（DRL）。

stackooooover·2023-09-22 08:40

五十二.PPO算法原理和实战

强化学习的最终目标是获得最优策略。将策略本身作为迭代对象，通过迭代的方式获得一个策略序列，当策略序列收敛时，其极限就是最优

stackooooover·2023-09-22 08:03

强化学习实现智能城市规划，清华团队最新成果登Nature子刊

近日，清华大学电子系城市科学与计算研究中心与建筑学院跨学科合作，首次提出了强化学习的城市社区空间规划模型与方法，并实现了人类规划师与人工智能算法协作的城市规划流程，为智能城市的自动化规划提供了全新思路。

数据派THU·2023-09-22 04:42

RLHF优化

然后利用奖励模型，通过强化学习算法（如PPO）

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:51

【强化学习】02—— 探索与利用

文章目录1.探索与利用2.探索策略3.多臂老虎机3.1.形式化描述3.2.估计期望奖励3.3.懊悔regret函数4.贪心策略和ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ−greedy策略5.积极初始化6.显示地考虑动作的价值分布7.UCB上置信界算法8.汤普森采样算法总结参考1.探索与利用探索与利用是序列决策任务中的一个重要问题，主要是对选择已知最优决策和尝试其他决策之间的权衡。利用Exp

yuan〇·2023-09-21 23:15

初识人工智能

Harpoon_fly/article/details/84074645【嵌牛导读】我们正处在深度学习的时期，把握住机会在人工智能深度学习还未大量爆发的时期，多了解学习下，让自己跟进时代的步伐，当然未来的强化学习更是最主要的方向

熊子豪·2023-09-21 21:48

基于强化学习的期权量化交易回测系统1

量化交易强化学习环境，则是向Agent提供一个交互的环境，Agent（即量化策略）根据市场环境（强化学习环境）的状态，选择最合适的操作，强化学习环境会根据操作结果，反馈给Agent，供Agent改进其策略网络

最老程序员闫涛·2023-09-21 20:26

【强化学习】01—— 强化学习简介

文章目录两种机器学习类型强化学习定义强化学习交互过程强化学习系统要素历史(History)状态(State)策略(Policy)奖励(Reward)价值函数(ValueFunction)模型(Model

yuan〇·2023-09-21 17:23

Alpha-GO打败⼈类的秘籍- 强化学习(Reinforcement Learning)

为了深⼊理解强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）这⼀核⼼概念，我们从⼀个⽇常游戏的例⼦出发。在“贪吃蛇”这个经典游戏中，玩家需要掌控⼀条蛇，引导它吞吃屏幕上出现的各种果实。

山石网科·2023-09-21 07:33

ChatGPT技术原理

Task03ChatGPT技术原理目录阶段一：有监督微调Supervisedfine-tuning(SFT)阶段二：训练回报模型（RewardModel,RM）阶段三：使用强化学习微调SFT模型ChatGPT

Runjavago·2023-09-21 05:19

基于深度强化学习的四旋翼无人机航线跟随

源自：指挥与控制学报作者：杨志鹏李波甘志刚梁诗阳“人工智能技术与咨询”发布摘要针对无人机在空中执行航线跟随任务时无法对未知环境作出合理应对措施等问题,提出了一种基于深度强化学习的四旋翼无人机航线跟随方法

renhongxia1·2023-09-21 00:40

LLM预训练之RLHF（一）：RLHF及其变种

在ChatGPT引领的大型语言模型时代，国内外的大模型呈现爆发式发展，尤其是以年初的LLaMA模型为首的开源大模型和最近百川智能的baichuan模型，但无一例外，都使用了「基于人类反馈的强化学习」（RLHF

wshzd·2023-09-20 20:02

Java手写强化学习

Java手写强化学习1.强化学习算法思维导图以下是强化学习算法的实现原理的思维导图，使用Mermanid代码表示：环境Agent策略价值函数模型动作选择执行动作获得反馈2.强化学习算法的手写必要性及市场调查强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法

全栈项目讲解·2023-09-20 19:02

第四范式冲刺IPO：4年亏13亿收入逐年翻番，研发工资人均2万

中国首个ACM世界冠军戴文渊创办、腾讯红杉加持，股东和客户集齐五大国有银行，创办7年累计吸金66亿，主打的是技术包括“黑魔法”AutoML和自动强化学习……现在要以决策类AI之名冲刺港交所IPO。

QbitAl·2023-09-20 18:09

人工智能未来可期：超越人类能力的新科技

通过深度学习和强化学习等技术，AI能够从大量数据中学习和优化自身，不断提高其性能和能力。

HengYuan_Tech·2023-09-20 06:40

[PyTorch][chapter 55][GAN- 2]

前言：这里面结合纳什均衡，分析GAN损失函数优化的原理优化目标纳什均衡-DJS散度纳什均衡-GDCGAN目录：1：纳什均衡-D2:纳什均衡-G3:JS散度缺陷一训练方法1.1损失函数1.2训练方法二纳什均衡-G问题：固定编码器G，鉴别器D的最优解是什么解：j简写形式：因为编码器G固定了，,所以因为编码器固定，则可以认为两个分布都是常数设对鉴别器D,微分求极值点固定编码器G后，根据最优的鉴别器，此刻

明朝百晓生·2023-09-20 05:36

[PyTorch][chapter 55][GAN- 3]

前言：这里面主要结合GAN损失函数，讲解一下JS散度缺陷问题。目录：GAN优化回顾JS散度缺陷一GAN优化回顾1.1GAN损失函数1.2固定生成器G,最优鉴别器为此刻优化目标为1.3得到最优鉴别器后，最优编码器G为优化目标：当,得到最优解二JS散度缺陷：JS散度全称Jensen-Shannon散度，简称JS散度。性质：非负性，对称性。2.1问题：当两个分布完全不重叠时，JS散度为恒定值log2.此

明朝百晓生·2023-09-20 05:03

DouZero: 定制化AI在斗地主游戏中的实战应用与Python实现教程“

DouZero是其中的杰出代表，它是一个基于深度强化学习的斗地主AI框架，性能出色，与人类玩家的对弈表现非常接近。2.什么是DouZero？DouZero是一个开源的斗地主AI框架，采用了最新

m0_57781768·2023-09-19 23:41

01强化学习的数学原理：大纲

01强化学习学习路线大纲前言强化学习脉络图章节介绍Chapter1：BasicConceptsChapter2：BellmanEquationChapter3：BellmanOptimalityEquationChapter4

steelDK·2023-09-19 22:51

机器学习入门与实践：从原理到代码

通过本文，读者将了解机器学习的核心概念，如监督学习、无监督学习和强化学习，以及如何在Python中使用Scikit-Learn库构建和训练机器学习模型。介绍机

海拥✘·2023-09-19 17:13

2019-5-19晨间日记

今天是什么日子起床：6：00就寝：22：30天气：万里无云，阳光明媚心情：小曲哼起来纪念日：任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：与孙儿玩，购物娱乐，读书写字改进：强化学习，改进方式习惯养成：世上无难事

木子化敏·2023-09-19 15:01

Isaac Gym环境安装和四足机器人模型的训练

一、IsaacGym介绍NVIDIAIsaacGym是英伟达提供的强化学习研究的高性能仿真环境。通过并行多个模型的方法在GPU上快速训练控制模型。

勇气的动力·2023-09-18 18:50

多款大模型向公众开放，百模大战再升级？

大模型可以应用于各种机器学习任务，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译、推荐系统、强化学习等，能够帮助人们高效地完成各种任务。从建起来到用起来，如今，大模型正开始飞入寻常百姓家。

疯狂创作者·2023-09-18 06:07

（十三）从零开始学人工智能-强化学习:值函数近似和策略梯度

强化学习–值函数近似和策略梯度文章目录强化学习--值函数近似和策略梯度1.值函数近似1.1线性函数近似1.1.1状态价值函数近似1.1.2动作价值函数近似1.2深度神经网络近似2.策略梯度声明参考资料前两节内容都是强化学习的一些基础理论

小花技术大本营·2023-09-18 06:36

推荐频道

GAN-强化学习