GAN-强化学习第40页

深度强化学习-背景

在本篇中，我们简要介绍人工智能的概念和基本原理（Russell和Norvig，2009），机器学习，深度学习（Goodfellow等人，2016），和强化学习（Sutton和Barto，2018年）。

寒山叟·2023-04-18 08:42

DQN算法详解

DQN算法详解一.概述强化学习算法可以分为三大类：valuebased,policybased和actorcritic。

kill bert·2023-04-18 04:01

【GAN-语义分割】Adversarial learning for semi-supervised semantic segmentation

论文：https://arxiv.org/abs/1802.07934代码：https://github.com/hfslyc/AdvSemiSegPASCAL-VOC2012数据集（vocdevkit、Vocbenchmark_release）介绍适合初学者的PASCALVOC2012数据集的下载及简单讲解摘要我们提出了一种使用对抗网络的半监督语义分割方法。虽然大多数现有的鉴别器D经过训练，可以

zelda2333·2023-04-18 02:45

2019-02-24

腾讯lab提出的基于视觉的追踪强化学习AD-VAT方法。AD-VAT谷歌提出的元奖励解决强化学习问题中的奖励问题。

MicroAtari·2023-04-18 02:56

强化学习之蒙特卡罗（MC）、动态规划（DP）、时间差分（TD）

强化学习笔记1.马尔可夫决策过程(MDP)1.马尔可夫性质2.马尔可夫过程3.马尔可夫奖励过程(MRP)4.马尔可夫决策过程(MDP)2.蒙特卡罗（MC）、动态规划（DP）、时间差分（TD）1.蒙特卡罗

android 小白星·2023-04-18 01:40

如何创建自己的gym环境

因为我不想自己写强化学习的算法了，我想用一些现成的框架，这些框架训练的都是gym的游戏，那我把我自己想要训练的东西改成一个gym的框架，不就可以直接用强化学习的框架来训练了嘛。

LyaJpunov·2023-04-17 22:37

ChatGPT 速通手册——开源社区的进展

根据科学人员推测，很重要的一部分原因是缺失了RLHF(ReinforcementLearningwithHumanFeedback，人类反馈强化学习)和PPO(ProximalPolicyOptimization

云哲-吉吉2021·2023-04-17 22:56

强化学习——基础概念

机器学习分为：监督学习、非监督学习、强化学习。下面从强化学习的概念、应用、特点等方面带大家认识强化学习，让大家对强化学习有一个初步的了解，最后会比较一下强化学习与监督学习、非监督学习之间的区别。

7NIC7·2023-04-17 21:48

4.一个完整的机器学习项目步骤

完整的机器学习项目主要步骤：1、明确问题首先要划定问题：监督或者非监督，还是强化学习？这是个分类任务、回归任务还是其他的？2、获取数据机器学习结果的上限由数据决定，而算法只是尽可能地接近这个上限。

温旧酒一壶~·2023-04-17 20:03

【AI绘图学习笔记】transformer

EncoderDecoderAutoregressive自回归解码器Non-Autoregressive非自回归解码器Corss-attention总结TrainingtrickCopyMechanismGuidedAttentionBeamSearch强化学习

milu_ELK·2023-04-17 13:58

深度强化学习【1】-强化学习入门必备基础（含Python迷宫游戏求解实例）

强化学习入门必备基础文章目录强化学习入门必备基础1.强化学习与机器学习1.1有监督学习1.2半监督学习1.3无监督学习1.4强化学习1.5深度学习2.强化学习中的一些概念2.1智能体、动作、状态2.2策略函数

Moresweet猫甜·2023-04-17 12:04

强化学习highway_env代码解读

写在前面作为强化学习的新手，写这个系列的博客主要是为了记录学习过程，同时也与大家分享自己的所见所想。前段时间发布了人生第一篇博客，是关于highway_env的自定义环境。

ego_vehicle·2023-04-17 12:55

highway_env中自定义环境

前言highway_env中集成了很多强化学习或者控制算法测试的驾驶环境，但很多时候我们需要依据需求对环境进行自定义，这里给出了自定义环境的一些步骤，主要是基于gym==0.26版本。

ego_vehicle·2023-04-17 12:25

2023年highway-env更新之后的使用记录（含DDQN,DuelingDQN,DDQN+OtherChanges）入门到入土，再踩坑就不玩原神了

写在前面：在学习自动驾驶领域上的强化学习过程中，我决定使用highwy-env库建设的模拟器来进行环境构建，但是翻阅了众多教程（包含国内国外）之后，发现教程内容过旧，因为随着2023年的到来，highway-env

daxuanzi515·2023-04-17 12:51

强化学习之入门笔记（一）

文章目录强化学习一、入门强化学习基本元素主要元素核心元素二、基础概念1、马尔科夫链2、马尔科夫“链”3、强化学习中的Q值和V值更复杂的未来Q和V的意义V值的定义Q值的定义V值和Q值关系从Q到V从V到Q4

一只楚楚猫·2023-04-17 09:51

强化学习之入门笔记（二）

文章目录强化学习一、Qlearning算法QlearningTD之于Q值估算麻烦来了SARSAQlearning二、深度强化学习三、DQNDeepnetwork+Qlearning=DQN神经网络的目标四

一只楚楚猫·2023-04-17 09:51

每日学术速递4.15

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.Zip-NeRF:Anti-AliasedGrid-BasedNeuralRadianceFields

AiCharm·2023-04-17 06:30

每日学术速递4.16

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.SpectFormer:FrequencyandAttentioniswhatyouneedinaVisionTransformer

AiCharm·2023-04-17 06:58

强化学习——多臂老虎机

2.1简介我们在第1章中了解到，强化学习关注智能体和环境交互过程中的学习，这是一种试错型学习（trial-and-errorlearning）范式。

XF鸭·2023-04-17 05:54

强化学习笔记一（周博磊）

kill bert·2023-04-17 04:21

第一章概述

概述1.强化学习的基本概念强化学习主要研究这样一类问题:具有一定思考和行为能力的个体(Agent)在与其所处的环境（Environment)进行交互的过程中，通过学习策略达到收获最大化或实现特定的目标。

kill bert·2023-04-17 04:51

【chatGPT】chatGPT初步体验，赶快来学习吧

ChatGPT通过使用带有人类反馈的强化学习（RLHF）针对对话进行了优化，这种方法使用人类

嵌入式职场·2023-04-16 21:45

Wombat：93%ChatGPT性能！无需RLHF就能对齐人类的语言模型

https://github.com/GanjinZero/RRHF模型权重：https://huggingface.co/GanjinZero/wombat-7b-delta文章提出RRHF一种无须强化学习的对齐方法训练语言模型

夕小瑶·2023-04-16 19:18

模仿学习对比强化学习

简单、稳定的监督学习过程缺点：1.需要提供榜样行为数据2.需要处理多解型行为（例如绕过障碍物，可以从左边或者右边，但是专家数据不一定覆盖所有行为，可以用多元高斯分布去等方法去处理）3.不能超越人类水平强化学习优点

爱学习的阿强·2023-04-16 18:02

无模型深度强化学习算法

无模型深度强化学习算法：直接训练类神经网络模型来表示策略。这里的“无模型”指的是不建立环境模型，而非不建立任何机器学习模型。

eowyn0406·2023-04-16 16:52

强化学习基础篇（三十六）Greedy探索算法

强化学习基础篇（三十六）Greedy探索算法1、贪婪算法（GreedyAlgorithm）我们使用每次的即时奖励来计算得到时刻止某一行为的平均价值：这个方法也叫蒙特卡罗评估,以此来近似该行为的实际价值贪婪

Jabes·2023-04-16 11:03

十个基础算法

强化学习介于这两者之间—它针对每次预测步骤（或行动）会有某种形式的反馈，但是没有明确的标记或者错误信息。本文主要介绍有关监督学习和无监督学习的10种算法。

茶尽·2023-04-16 02:09

数研院发布国内首个多模态决策大模型DB1，决策推理优化速度大幅提升

近日，上海数字大脑研究院（以下简称“数研院”）推出首个数字大脑多模态决策大模型（简称DB1），填补了国内在此方面的空白，进一步验证了预训练模型在文本、图-文、强化学习决策、运筹优化决策方面应用的潜力。

mmlittle·2023-04-16 01:00

Python：清华ChatGLM-6B中文对话模型部署

经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等

拾荒的小海螺·2023-04-15 23:43

监督学习和非监督学习

机器学习分为监督学习、非监督学习和半监督学习（也可以叫强化学习）。在这里我们来区分一下监督学习和非监督学习的区别吧。一、定义有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。

这里假装有个名字·2023-04-15 18:41

百面机器学习--Hulu

以下内容为转发Hulu公众号的链接，更全内容可查看书籍0序1模型评估2SVM模型3优化简介4采样5余弦距离6PCA算法7非监督学习算法与评估8强化学习（一），强化学习（二）9循环神经网络10LSTM11Seq2Seq12

ouchaochao·2023-04-15 11:44

《变革的基因》第四章读后感

1、最大的敌人就是你自己，唯有拥有不断学习的能力，同时怀抱开放的心态，与他人分享学习所得，强化学习，同时这样一个全球化时代，竞争激烈，但唯有如老鹰般痛苦的自我革新，提升技术实力，用技术实现差异

幽忧yoland·2023-04-15 06:43

国内外做强化学习的团队

转自deeprl~一、学术界1.1国外伯克利：SergeyLevine(论文高产作者)、PieterAbbel（和Levine并列）UCL：DavidSliver(目前好像不指导学生了)、汪军老师等Alberta：RichardSutton老爷子、好几个理论的@蓝青峰大佬Stanford：BenjaminVanRoy莫斯科国立大学：NIPS比赛很强巴黎FlowersTeam：Intrinsicmo

臻甄·2023-04-15 04:16

多智能体强化学习(MARL)训练环境总结

目前开源的多智能体强化学习项目都是需要在特定多智能体环境下交互运行，为了更好的学习MARLcode，需要先大致了解一些常见的MARL环境以及库文章目录1.FaramaFoundation2.PettingZoo

bujbujbiu·2023-04-15 03:23

强化学习稀疏奖励问题（sparse reward）及解决方法

参考《EasyRL》1.稀疏奖励通常在训练智能体时，我们希望每一步动作都有相应的奖励。但是某些情况下，智能体并不能立刻获得奖励，比如全局奖励的围棋，最终获胜会得到奖励，但是人们很难去设定中间每步的奖励，这会导致学习缓慢甚至无法进行学习的问题。2.解决方法2.1设计奖励(rewardshaping)除了最终要学习到的目标外，可以额外添加一些奖励用于引导智能体。比如ViZDoom射击游戏，杀了敌人得到

bujbujbiu·2023-04-15 03:23

[学习笔记] 1. 机器学习前置知识

视频链接所有数据集下载地址：数据集1.机器学习前置知识目录1.机器学习概述1.1机器学习算法分类1.1.1监督学习1.1.2无监督学习1.1.3半监督学习1.1.4强化学习1.2模型评估1.2.1分类模型评估

Le0v1n·2023-04-15 00:46

无梯度强化学习：使用Numpy进行神经进化

作者|JacobGursky编译|VK来源|TowardsDataScience介绍如果我告诉你训练神经网络不需要计算梯度，只需要前项传播你会怎么样？这就是神经进化的魔力！同时，我要展示的是，所有这一切只用Numpy都可以很容易地做到！学习统计学你会学到很多关于基于梯度的方法，但是不久前我读了UberAI的人写的一篇非常有趣的文章，他表明在解决Atari游戏时，简单的遗传算法与最复杂的基于梯度的R

人工智能遇见磐创·2023-04-14 23:48

强化学习中on_plicy和off_policy最大的区别

策略更新方法可以分为两类：On-policy（在线策略）和Off-policy（离线策略）。它们之间的主要区别在于如何使用经验（状态、动作、奖励和下一个状态）来更新智能体的策略。以下是它们之间的主要区别：数据来源：On-policy方法：仅使用当前策略生成的经验数据更新策略。这意味着智能体在每次更新策略后，必须使用新策略收集新的经验数据。想象一下，你在学习打篮球，每次学到新技能后，你必须重新练习，

菩提树下的呆子·2023-04-14 21:44

强化学习中DQN算法的相关超参数背后的意义

DQN（DeepQ-Network）是一种结合了深度学习和Q学习的强化学习方法。其主要特点如下：使用深度神经网络作为策略网络，可以处理高维、复杂的输入数据。

菩提树下的呆子·2023-04-14 21:39

每日学术速递4.12

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.HC随着新的“生成代理”论文的发布，LLM刚刚达到了一个重要的里程碑——通过使用LLM，生成代理能够在受《模拟人生

AiCharm·2023-04-14 15:53

每日学术速递4.14

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.DeepRLatScale:SortingWasteinOfficeBuildingswithaFleetofMobileManipulators

AiCharm·2023-04-14 15:53

每日学术速递4.11

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.InstantBooth:PersonalizedText-to-ImageGenerationwithoutTest-TimeFinetuning

AiCharm·2023-04-14 15:23

每日学术速递4.13

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.Slide-Transformer:HierarchicalVisionTransformerwithLocalSelf-Attention

AiCharm·2023-04-14 15:12

dqn系列梳理_莫烦python强化学习系列-DQN学习(代码)

importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastfnp.random.seed(1)tf.set_random_seed(1)#DeepQNetworkoff-policyclassDeepQNetwork:def__init__(self,n_actions,n_features,learning_rate=0.01,reward_decay=

weixin_39909212·2023-04-14 14:41

DQN的Python代码

DQN(DeepQ-Network)是一种强化学习算法，通过使用深度神经网络来学习Q函数来实现对智能体的控制。

老光私享·2023-04-14 14:40

Python-DQN代码阅读(6)

创建存储检查点文件的路径和目录代码总括：代码分解：（6）定义deep_q_learning()函数代码总括代码分解（7）使用遇到的初始随机操作经验填充重放内存1.代码（1）导入所需要的包#OpenAIGym库，用于构建强化学习环境

天寒心亦热·2023-04-14 13:58

ChatGPT 使用强化学习：Proximal Policy Optimization算法（详细图解）

ChatGPT使用强化学习：ProximalPolicyOptimization算法强化学习中的PPO（ProximalPolicyOptimization）算法是一种高效的策略优化方法，它对于许多任务来说具有很好的性能

段智华·2023-04-14 13:04

【读邹伟等著强化学习】第1章～第7章

ISBN:9787302538295第二章p21这个矩阵运算与p18下方的值函数自迭代公式相比，似乎少了对于a的求和号。因此我认为只有在确定性策略下这个式子才成立。第三章p29策略评估中，书中说由于其他未知量已知，因此该方法的反复迭代终将收敛。这个说服力不足够。p29倒数第二行，类似p21的问题。另外sigma号固然可以如此安放，但是没有限定求和范围的括号。p30倒数第五行缺括号p37\pi*那行

Mahomet_·2023-04-14 10:39

微软开源 Deep Speed Chat

DeepSpeedChat是基于微软DeepSpeed深度学习优化库开发而成，具备训练、强化推理等功能，还使用了RLHF（人工反馈机制的强化学习）技术，可将训练速度提升15倍以上，成本却大幅度降低。

CSDN 程序人生·2023-04-14 09:22

深度强化学习 DDPG 详细代码示例

"""DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)-----------------------------------------AnalgorithmconcurrentlylearnsaQ-functionandapolicy.Itusesoff-policydataandtheBellmanequationtolearntheQ-function,anduse

LRJ-jonas·2023-04-14 09:57

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