GAN-强化学习第54页

qpython 教程_极简Qlearning教程（附Python源码）

极简Qlearning入门教程在当前的机器学习中，主流方向为有监督学习、无监督学习以及强化学习，今天我想介绍的就是强化学习的一个小入门Qleaning算法。

一筐猪的头发丝·2023-01-16 18:12

《一个 Q-learning 算法的简明教程》之Python代码

本文是对APainlessQ-learningTutorial(一个Q-learning算法的简明教程)中的强化学习教程做的Python代码实现代码框架参考【莫烦Python】强化学习ReinforcementLearning

虾米小飞·2023-01-16 18:42

【强化学习】python实现Q-learning算法更新

一、Q-learning算法更新提升的循环frommaze_envimportMaze#导入环境fromRL_brainimportQLearningTable#导入QLearning表#更新的功能defupdate():forepisodeinrange(100):#100个回合observation=env.reset()#环境给出的观测值whileTrue:env.render()#刷新一下

cc街道办事处·2023-01-16 18:42

通俗易懂谈强化学习之Q-Learning算法实战

Datawhale干货作者：知乎KingJames，伦敦国王大学知乎｜https://www.zhihu.com/people/xu-xiu-jian-33前言：上篇介绍了什么是强化学习，应大家需求，本篇实战讲解强化学习

Datawhale·2023-01-16 18:41

机器学习——基础知识(1)

机器学习文章目录机器学习基础知识模型拟合程度常见的模型指标模型特征工程基础知识统计学习或机器学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习。有时还包括半监督学习、主动学习。

Aure219·2023-01-16 17:06

1-吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程，监督学习

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-01-16 17:33

吴恩达机器学习课程笔记：监督学习、无监督学习

监督学习、无监督学习吴恩达机器学习系列课程：监督学习吴恩达机器学习系列课程：无监督学习仅作为个人学习笔记，若各位大佬发现错误请指正机器学习的学习算法：监督学习、无监督学习、半监督学习（监督与无监督的结合）、强化学习监督学习与无监督学习的根本区别

Uncertainty!!·2023-01-16 17:31

强化学习学习笔记-1

强化学习Q-Learning学习笔记算法流程代码算法流程初始化Q值表，其实就是一个矩阵，行为状态，列为动作，矩阵中每个元素代表：状态s下执行动作a的折扣奖励也就是Q值。

科研小白-yehm·2023-01-16 12:31

强化学习（学习归纳整理）

前注：本文是强化学习的梳理归纳，之前有一定的强化学习入门基础，非纯小白。

Promise._·2023-01-16 12:27

有监督学习,无监督学习,半监督学习和强化学习

什么是机器学习:如果计算机程序可以从经验E中学习有关某类任务T和绩效指标P的信息，并且计算机对T中任务的绩效（由P衡量）随经验E的提高而有所提高,那么这个过程就可以被称作是机器学习了.其实机器学习的过程和人学习的过程很相似,想想高考前我们刷过的那些题,所谓的经验E就是经过不断的刷题让我们不断提高的做题技巧和知识掌握率,通过不断的重复刷题这个动作使经验E增多,为了在最后的任务T中取得好的成绩,也就是

敲来敲去CC·2023-01-16 11:56

机器学习（Machine learning，ML）学习笔记（区分监督学习与半监督学习）

1机器学习分类根据训练样本和反馈方式的不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、深度学习、强化学习和迁移学习六类。

czmjy·2023-01-16 11:23

AI笔记: 机器学习之监督学习，非监督学习，强化学习

机器学习概念http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning机器学习是人工智能的一个分支，主要关于构造和研究可以从数据中学习的系统它是依赖于数据的，需要输入大量的数据，因为我们现在是大数据时代，让机器学习更流行过去的经验，它是蕴含在历史数据中，我们要从数据中学习过去的经验，获得经验后会对类似的新样本或场景做出预测数据在机器学习中的数据通常是以二维表的形式写

Johnny丶me·2023-01-16 11:52

监督学习、半监督学习、无监督学习、自监督学习、强化学习和对比学习

关联规则学习3.7.自组织映射(SOM)四、自监督学习4.1.基于上下文（Contextbased）4.2.基于时序（TemporalBased）4.3.基于对比（ContrastiveBased）五、强化学习六

云隐雾匿·2023-01-16 11:22

MAML-RL Pytorch 代码解读 (6) -- maml_rl/envs/bandit.py

bandit.py基本介绍源码链接文件路径`import`包`BernoulliBanditEnv()`类`GaussianBanditEnv()`类基本介绍在网上看到的元学习MAML的代码大多是跟图像相关的，强化学习这边的代码比较

Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:29

MAML-RL Pytorch 代码解读 (3) -- maml_rl/policies/normal_mlp.py

maml_rl/policies/normal_mlp.py基本介绍源码链接文件路径`import`包`NormalMLPPolicy()`类基本介绍在网上看到的元学习MAML的代码大多是跟图像相关的，强化学习这边的代码比较少

Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:59

MAML-RL Pytorch 代码解读 (4) -- maml_rl/policies/categorical_mlp.py

policies/categorical_mlp.py基本介绍源码链接文件路径`import`包`CategoricalMLPPolicy()`类基本介绍在网上看到的元学习MAML的代码大多是跟图像相关的，强化学习这

Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:59

MAML-RL Pytorch 代码解读 (2) -- maml_rl/policies/policy.py

maml_rl/policies/policy.py基本介绍源码链接文件路径`import`包`weight_init()`函数`Policy()`类基本介绍在网上看到的元学习MAML的代码大多是跟图像相关的，强化学习这边的代码比较少

Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:58

MAML-RL Pytorch 代码解读 (1) – main.py

main.py基本介绍源码链接`if__name__=="__main__"`代码主程序`main()`函数`total_rewards()`函数基本介绍在网上看到的元学习MAML的代码大多是跟图像相关的，强化学习这边的代码比较少

Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:28

MAML-RL Pytorch 代码解读 (8) -- maml_rl/envs/navigation.py

MAML-RLPytorch代码解读(8)–maml_rl/envs/navigation.py基本介绍在网上看到的元学习MAML的代码大多是跟图像相关的，强化学习这边的代码比较少。

Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:55

MAML-RL Pytorch 代码解读 (7) -- maml_rl/envs/mdp.py

MAML-RLPytorch代码解读(7)--maml_rl/envs/mdp.py基本介绍源码链接文件路径`import`包`TabularMDPEnv()`类基本介绍在网上看到的元学习MAML的代码大多是跟图像相关的，强化学习这边的代码比较少

Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:24

机器学习方法总结

分类机器学习根据训练⽅法⼤致可以分为3⼤类：监督学习⾮监督学习强化学习⼤家可能还听过“半监督学习”之类的说法，但是那些都是基于上⾯3类的变种，本质没有改变。

疯狂的小强呀·2023-01-16 08:58

Adaptive Supply Chain: Demand–Supply Synchronization Using Deep Reinforcement Learning翻译

自适应供应链：使用深度强化学习的供需同步摘要自适应和高度同步的供应链可以避免级联上升和下降的库存动态，并减轻由运营故障引起的连锁反应。

zzzzz忠杰·2023-01-16 06:11

AC框架与DQN在《只狼》以及《黑暗之魂》中的应用

前言：1.这篇文章是对本人该学期强化学习课程作业的整合与概括，仅作为强化学习的入手练习，因此难免会有诸多的疏漏，还请包涵。

依旧范德彪·2023-01-15 15:02

【Pytorch教程】：GPU 加速运算

分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN循环神经网络(分类)RNN循环神经网络(回归)自编码(Autoencoder)DQN强化学习生成对抗网络

_APTX4869·2023-01-15 13:26

【强化学习】model-based和model-free的理解和误区

强化学习的术语和概念非常多，网上博客和教程鱼龙混杂，针对model-based和model-free的解释就有很多种，现总结一些博客中常出现的误区：【误区一】model-based和model-free

Katniss的名字被占用·2023-01-15 10:30

深度学习20-强化学习中的黑盒优化

###强化学习中的黑盒优化▪进化策略。▪遗传算法。黑盒方法具有几个非常吸引人的属性：▪它们比基于梯度的方法至少快两倍，因为我们不需要执行反向传播步骤来获得梯度。

clayhell·2023-01-15 08:11

深度学习13-讨论NLP和RL问题之间的相似性

###使用强化学习训练聊天机器人▪简要介绍NLP基础知识，包括循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）、词嵌入（wordembedding）和seq2seq（序列到序列）模型

clayhell·2023-01-15 08:41

ChatGPT 背后的“功臣”——RLHF 技术详解

这一工作的背后是大型语言模型(LargeLanguageModel，LLM)生成领域的新训练范式：RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型

·2023-01-14 15:50

基于深度强化学习的智能车间调度方法研究

其次，将作业调度过程看作是从一个序列到另一个序列的映射，提出了一种基于深度强化学习的车间调度算法。通过分析模型在不同参数设置下

宋罗世家技术屋·2023-01-14 15:12

该方法采用强化学习(RL)来学习调度策略，并积累相应的调度知识。同时，引入ppo模型，将微电网调度策略动作从离散动作空间扩展到连续动作

MATLAB代码：微电网强化学习关键词：微电网强化学习RLReinforcementLearning参考文档：《OptimalSchedulingofMicrogridBasedonDeepDeterministicPolicyGradientandTransferLearning

「已注销」·2023-01-14 15:41

智能车间调度综述

参考：《基于强化学习的智能车间调度策略研究综述》车间调度问题：车间调度问题是指如何在机器等资源有限的情况下，合理调度生产资源来安排车间生产任务，以满足一至多个优化目标的过程。

bujbujbiu·2023-01-14 15:39

Windows环境下配置强化学习依赖包gym（2022最新版）

请在配置完成Anaconda后阅读本博客：1.创建虚拟环境当然，你可以直接在你现有的虚拟环境中安装gym依赖包，创建新的虚拟环境是为了便于管理。打开cmd命令行窗口，或者打开AnacondaPrompt，输入如下命令点击回车，结果就是创建了一个名为gymPython36的虚拟环境，其中python版本为3.6：condacreate-ngymPython36python=3.62.激活创建的虚拟环

寒冢人家·2023-01-14 14:42

机器学习--模型调参、超参数优化、网络架构搜索

超参数优化在搜索空间中选择超参数HPO算法有哪些Black-BoxMulti-Fidelity总结三、网络架构搜索NeuralArchitectureSearch(神经架构的搜索)早期NAS的工作：通过强化学习

Lingxw_w·2023-01-14 13:54

转载：强化学习中Bellman最优性方程背后的数学原理？

一.Bellman最优贝尔曼方程在强化学习（RL）中无处不在，它是由美国应用数学家理查德·贝尔曼（RichardBellman）提出，用于求解马尔可夫决策过程。

IEEEagent RL·2023-01-14 12:06

MDP 与贝尔曼方程

MarkovDecisionProcess学习强化学习接触到的第一个概念可能就是马尔可夫链（MarkovChain,MC)和马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）了。

LuKaiNotFound·2023-01-14 12:36

贝尔曼方程

贝尔曼方程在强化学习中无处不在，对于理解强化学习算法的工作原理是非常必要的。贝尔曼方程让我们可以开始解决MDPs问题。

Vic_Hao·2023-01-14 12:36

强化学习系列之一:马尔科夫决策过程

文章目录[隐藏]1.马尔科夫决策过程2.策略和价值3.最优策略存在性和贝尔曼等式强化学习系列系列文章机器学习一共有三个分支，有监督学习、无监督学习和强化学习。

张博208·2023-01-14 12:06

最优策略（Optimal Policy）及贝尔曼最优方程（Bellman Optimally Equation）

文章目录1、最优策略（OptimalPolicy）2、贝尔曼最优方程（BellmanOptimallyEquation）3、参考文献1、最优策略（OptimalPolicy）强化学习的目标通常是找到一个策略使得它从初始状态出发能获得最多的期望回报

lesileqin·2023-01-14 12:06

强化学习中状态价值函数和动作价值函数的理解

从s到g一共有3中方式,这三种方式，即在策略下（策略指的就是不同动作的概率，强化学习过程就是让能获得更大奖励的动作的概率增大）的三个轨迹，这三个轨迹的回报分别是6、10、6。

河北一帆·2023-01-14 12:06

什么是强化学习？（贝尔曼方程）

文章目录什么是强化学习？

大鹏的编程之路·2023-01-14 12:35

强化学习经典算法笔记(零)：贝尔曼方程的推导

强化学习经典算法笔记——推导贝尔曼方程在写强化学习经典算法笔记(一)：价值迭代算法ValueIteration和强化学习经典算法笔记(二)：策略迭代算法PolicyIteration的时候，感觉关键的部分

hhy_csdn·2023-01-14 12:35

Python深度学习-基于pytorch-2

day5（10月17日）今日关键词：机器学习基础视觉处理基础CIFAR-10代码实现机器学习的基本任务机器学习基本任务一般分为四类：监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习。

冲冲冲(ಡωಡ)·2023-01-14 11:35

攻克强化学习技术难题记录

第1次迭代的设计思路：强化学习demo游戏“cartpole”重述游戏目标：向左/右移动小车cart，保证杆pole始终在小车上方，是大多数强化学习入门教材都会介绍的一个经典案例。

刘元职业车队·2023-01-14 11:30

DQN原理及其实现方法

DQN原理及其实现方法声明前期回顾算法引入更新准则DQN算法的实现具体实现代码运行bug及解决知识点拓展文学模块声明通过学习博客快乐的强化学习1——Q_Learning及其实现方法，加之自己的理解写成，

北木.·2023-01-14 11:57

q learning 参数_深度强化学习之深度Q网络DQN详解

引言本文将对深度强化学习中经典算法DQN进行详细介绍，先分别介绍强化学习和Q-学习，然后再引入深度强化学习和DQN。本文所有参考资料及部分插图来源均列在文末，在文中不做额外说明。

weixin_39799561·2023-01-14 11:56

动手学强化学习 import rl_utils包

这个是作者自己写的文件，在github上去下载下载地址：Hands-on-RL/rl_utils.pyatmain·boyu-ai/Hands-on-RL·GitHub然后自己建一个.py文件命名为rl_utils,要放在同一级目录下，然后再importrl_utils我之前以为要pip安装，发现不可以，百度下有lr_utils,rlutils，这些其实都不是啊，这个是作者自己写的包，在书的前言中

棒棒檀.·2023-01-14 11:25

[强化学习总结4] DQN

目录0网络0.1输入输出1损失函数：1.1回顾：最优策略、贝尔曼最优方程1.2label2训练方式3具体流程3.1为什么训练的时候只需要（状态、动作、奖励、下一状态）？3.2探索的时候是epsilon-greedy代码图出处：DoubleDQN原理是什么，怎样实现？（附代码）-知乎0网络0.1输入输出输入是s，输出是每个a的概率。s是连续的，a是离散（可遍历的）的。1损失函数：q-learning

风可。·2023-01-14 11:25

【RL】Tensorflow2实现DQN，CartPole环境

代码参考修改自：PARL实现DQN，CartPole环境内容参考视频：世界冠军带你从零实践强化学习【RL】Tensorflow2实现DQN，CartPole环境代码地址DQN的两大创新点经验回放（ExperienceRepaly

LittleSeedling·2023-01-14 11:54

【强化学习实战-05】Dueling DQN保姆级教程(1)：以Cart Pole为例

【强化学习实战-05】DuelingDQN保姆级教程：以CartPole为例DuelingDQNAdvantagefunction(优势函数)DuelingNetworkDuelingNetwork实战

刘兴禄·2023-01-14 11:53

强化学习（实践）：DQN，Double DQN，Dueling DQN，格子环境

1，DQN算法1.1，CarPole环境以车杆（CartPole）环境为例，它的状态值就是连续的，动作值是离散的。在车杆环境中，有一辆小车，智能体的任务是通过左右移动保持车上的杆竖直，若杆的倾斜度数过大，或者车子离初始位置左右的偏离程度过大，或者坚持时间到达200帧，则游戏结束。智能体的状态是一个维数为4的向量，每一维都是连续的，其动作是离散的，动作空间大小为2，详情参见表7-1和表7-2。在游戏

燕双嘤·2023-01-14 11:22

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