GAN-强化学习第57页

（一）强化学习概述

DWQY·2023-01-09 10:10

最新综述：用于组合优化的强化学习

强化学习（RL）提出了一种很好的选择，使用监督或自我监督的方式训练agent来自动搜索这些启发式方法。在这篇调研中，我们探索了将RL

PaperWeekly·2023-01-09 10:39

《强化学习》第二版阅读随笔1

开篇第一页，是作者的致谢InmemoryofA.HarryKlopf前言部分介绍了作者如何走上强化学习之路，前言的机翻可以参考下面的文章。

-Willing-·2023-01-09 10:07

强化学习：第1节《引言》

目录1强化学习基本概念2强化学习的分类2.1Model-based和Model-free2.2Policy-based和Value-based2.3On-policy和Off-Policy

Programmer_zhc·2023-01-09 10:06

亚马逊AWS机器学习答案-练习题

有问题欢迎评论区讨论交流，大家一起学习~[Module2-IntroducingMachineLearning]1.机器学习是有关算法和统计模型的科学研究，依靠推理而不是指令来执行任务2.强化学习通过与环境交互并学习采取能够获得最大奖励的行动

Luminosity_azur·2023-01-09 10:05

机器学习应用——监督学习（上）（实例:人体运动状态预测&人体运动状态预测&房价与房屋尺寸关系的线性拟合与非线性拟合&交通流量预测）

前言机器学习应用博客中，将核心介绍三大类学习，即：无监督学习、监督学习、强化学习。

柠檬茶@·2023-01-09 10:34

机器学习概览

机器学习概览近年来，随着人工智能热潮的席卷，“机器学习”、“深度学习”、“强化学习”等等层出不穷的概念、术语纷纷扰扰，不绝于耳；但是对大多数并不从事相关行业的人来说，就始终有一种雾里看花、似是而非的感觉

轩辕御龙·2023-01-09 09:31

策略梯度简明逐步公式推导

策略梯度算法是众多强化学习算法的基础，但公式推导通常不集中，这里将其集中到一起，便于前后对照查看。

Alvin___Lee·2023-01-09 07:07

策略梯度方法介绍——Value-Based强化学习方法 VS Policy-Based强化学习方法

策略梯度方法求解强化学习任务——策略梯度方法介绍目录回顾：基于价值函数(Value-Based)的强化学习方法Value-Based强化学习方法介绍Value-Based强化学习方法的缺陷基于策略(Policy-Based

静静的喝酒·2023-01-09 07:35

动态规划求解强化学习任务——策略评估[解析解]

动态规划求解强化学习任务——策略评估[解析解]目录解析方式求解最优价值函数逻辑梳理准备工作奖赏(Reward)函数状态转移(StateTransition)函数条件概率密度积分求解过程下一节内容相关参考目录上一节我们提到

静静的喝酒·2023-01-09 07:05

强化学习策略梯度定理证明

强化学习策略梯度定理证明前言策略梯度定理预备公式证明J(θ)J(\theta)J(θ)定理形式推导定理证明前言好久没有更新了，最近看了PolicyGradient的原文，里边的证明看不懂，于是又找了StanfordUniversity

Peaceful-Boy·2023-01-09 07:33

DRL经典文献阅读（一）：策略梯度理论（Policy Gradient, PG）

PolicyGradientMethodsforReinforcementLearningwithFunctionApproximation作者：RichardS.Sutton,DavidMcAllester,SatinderSingh,YishayMansour发表时间：2000年主要内容：强化学习中使用函数近似的策略梯度方法

二向箔不会思考·2023-01-09 07:33

策略梯度方法介绍——策略梯度定理推导过程

策略梯度方法介绍——策略梯度定理推导过程目录回顾：目标函数与状态分布策略梯度定理策略梯度定理求解过程目录上一节介绍了Policy-Based强化学习方法的优势，并介绍了影响目标函数梯度∇J(θ)\nabla

静静的喝酒·2023-01-09 07:59

「谷歌等」四足机器人2020重要研究进展+宇树狗舞蹈放送「AI工程落地」

作者：小A来源：Unitree宇树科技转载请联系作者舞蹈时间-来自宇树科技的A1小狗2020重要研究进展一、谷歌和加利福尼亚大学伯克利分校(Berkeley)深入研究了四足生物的运动姿态，利用强化学习方法将实验对象运动信息生成四足机器人运动控制程序

九三智能控v·2023-01-08 21:49

机器学习模型选择

而其它的一些问题则非常开放，可能需要一种试错方法（例如：强化学习）。监督学习、分类、回归等问题都是非常开放的，可以被

qq_35975349·2023-01-08 18:48

初遇机器学习

机器学习分类:监督学习(SupervisedLearning)无监督学习(UnsupervisedLearning)强化学习(ReinforcementLearning,增强学习)半监督学习(Semi-supervisedLearning

绿豆蛙给生活加点甜·2023-01-08 17:07

强化学习_经典论文框架

汇总文章目录汇总PaperDQNSeries【2010】DoubleQ-learning【2013】【DQN】【2015】【NatureDQN】【2015】【DoubleDQN】【2016】【DuelingDQN】【2016】【PrioritizedDQN】PolicyGradient【2000】【PG】【2014】【DPG】【2015】【DDPG】【2017】【PPO】Actor-CriticS

哈喽十八子·2023-01-08 15:29

集成学习&强化学习及其在群体学习&群体决策中的借鉴意义

文章目录1.集成学习BaggingBoosting“好而不同”的原则“不同”的需求“好”的度量2.强化学习简介实践过程中的一系列问题3.集成学习&强化学习的结合强化学习问题的解决模型的弱化和协同训练试错空间的并行搜索交互的并行和经历库的共享优势汇总

哈喽十八子·2023-01-08 14:57

凸优化1：什么是凸优化问题

文章目录一些闲话凸优化问题数学优化最小二乘问题线性规划凸优化非线性优化一些闲话去年就想看一下优化和泛函变分相关的内容，但没有空余的排期，大部分学习时间花在了强化学习方面。

哈喽十八子·2023-01-08 14:27

强化学习：训练加速技巧

文章目录什么会导致训练慢庞大的探索空间模型的训练经验的积累智能体-环境交互相应的加速对策加速搜索利用状态空间的对称性规则启发广义策略迭代ϵ\epsilonϵ-贪婪策略规则引导和启发加速模型训练加速经验积累加速交互相比于监督学习和非监督学习，（深度）强化学习模型的训练过程显得更加的缓慢

哈喽十八子·2023-01-08 14:57

2022回顾&2023规划

文章目录2022回顾&2023规划平常心2022回顾1.填坑系列1.1强化学习系列1.2推荐系统系列1.3凸优化1.3图神经网络2.新的知识2.1Paper2.2数学类3.新的积累3.1博客类3.2模型类

哈喽十八子·2023-01-08 14:20

gym基础功能

强化学习的目的就是为了最大化总体的奖励。经过一些时间步骤后，环境可能进入结束状态。例如，机器人可能已经崩溃了!在这种情况下，我们希望将环境重置为

风可。·2023-01-08 14:17

【强化学习/tf/gym】(一)创建自定义gym环境

文章目录说在前面目标准备工作开始gymenvactionspaceobservationspaceresetsteprender使用说在前面环境：Windows10python版本：3.6gym版本：0.18.3代码：github目标本文将使用gym自定义一个简单的环境。如下所示：其中蓝色小球为其它球，紫色小球为agent/玩家控制的球。蓝色小球只会往一个方向移动，紫色小球可以往任意方向移动。所有

o0o_-_·2023-01-08 14:15

Gym入门&自定义环境操作

gym是进行强化学习的一个python应用包。其中包括很多包括游戏、方格等可以以马尔可夫决策过程表示的各种事件集合。并且提供了更新、状态标识、显示等一系

山隆木对·2023-01-08 14:45

使用gym搭建自定义（以二维迷宫为例）环境并实现强化学习 python

编写文件放置3.注册自己的模拟器4.自定义环境实现5.测试环境6.自定义环境以及测试代码解释7.gym模块中环境的常用函数gym的初始化gym的各个参数的获取刷新环境1.查看所有环境Gym是一个包含各种各样强化学习仿真环境的大集合

来包番茄沙司·2023-01-08 14:14

用飞桨框架2.0造一个会下五子棋的AI模型——从小白到高手的训练之旅

点击左上方蓝字关注我们【飞桨开发者说】洪伟，建筑行业BIM工程师、一级注册建造师，飞桨开发者，人工智能技术爱好者，相信“AI，正在让世界变得更美好”，感兴趣的方向有：强化学习（ReinforcementLearning

飞桨PaddlePaddle·2023-01-08 13:42

[基础论文阅读]QMIX: Monotonic Value Function Factorization for Deep Multi-agent Reinforcement Learning

基础论文阅读]QMIX:MonotonicValueFunctionFactorizationforDeepMulti-agentReinforcementLearning题目含义：QMIX:用于多智能体深度强化学习的单调值函数分解文章来源

非著名科研萌新·2023-01-08 10:20

机器学习主要类型（五）：系列总结_思维导图（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习）

机器学习主要类型（五）：系列总结_思维导图（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习）______机器学习主要类型系列文章更新完毕，喜欢的朋友可以关注后续其他文章______《机器学习主要类型》系列文章往期回顾

ling零零零·2023-01-08 10:49

强化学习中 on-policy与off-policy 的理解；如何区分on-policy 与 off-policy；RL更新策略、policy结构总结

目录基本概念：Q-learningVSSarsa：DQNVSPPO：区分on-policy与off-policy一些总结：基本概念：如果要学习的agent跟和环境互动的agent是同一个的话，这个叫做on-policy(同策略)。如果要学习的agent跟和环境互动的agent不是同一个的话，那这个叫做off-policy(异策略)。有趣的解释：古时候，优秀的皇帝都秉持着“水能载舟亦能覆舟”的思想，

strawberry47·2023-01-08 10:46

资料暂时存放

MADDPG(23条消息)多智能体算法实践-知乎(zhihu.com)多智能体强化学习路线图(MARLRoadmap)-知乎(zhihu.com)突然发现自己方向有点歪了，赶紧挽救一波MAPF三篇强化学习用于多智能体路径规划的论文

MARL学习者·2023-01-08 10:45

julia有 pytorch包吗_吐血整理：PyTorch项目代码与资源列表 | 资源下载

所有代码均按照所属技术领域分类，包括机器视觉/图像相关、自然语言处理相关、强化学习相关等等。所以如果你打算入手这风行一世的PyTorch技术，那么就快

weixin_39631094·2023-01-08 10:29

统计学习方法：第一章统计学习及监督学习概论

统计学习方法第一章统计学习及监督学习概论1.1统计学习1.2统计学习的分类1.2.1基本分类1、监督学习2.无监督学习3.强化学习4.半监督学习和主动学习第一章统计学习及监督学习概论监督学习是从标注数据中学习模型的机器学习问题

xiao52x·2023-01-08 10:22

《统计学习方法》第一章统计学习方法概论

目录目录一、交叉验证1.1简单交叉验证1.2S折交叉验证1.3留一交叉验证二、生成模型与判别模型统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习，本书主要讨论的是监督学习。

Charlie_1541·2023-01-08 10:51

《统计学习方法》学习笔记之第一章：统计学习方法概论

这是统计学习的前提2.统计学习主要分为：监督学习（supervisedlearning）非监督学习（unsupervisedlearning）半监督学习（semi-supervisedlearning）强化学习

li_il·2023-01-08 10:49

【强化学习】Q-Learning 案例分析

蓝色蛋黄包·2023-01-08 09:12

【强化学习】 Q-Learning

蓝色蛋黄包·2023-01-08 09:42

Bandit算法

在生活中，每个人都会面临各种各样的选择问题，简单的来说中午吃什么有很多种可能性，怎么样能提供一种比较好的办法来解决选择难的问题，那就是Bandit算法说到Bandit算法，我起初刚看到这个算法的时候是出现在强化学习里面

BUPT-WT·2023-01-08 06:53

强化学习中的multiarmed-Bandit以及经典解法epsilon-greedy算法与UCB算法，附加python实现

最近在看ManagementScience上的文章《ADynamicClusteringApproachtoData-DrivenAssortmentPersonalization》，其中提到了一个Multiarmed-Bandit模型，想要深入学习一下，但是查遍各种网站，都没有中文的关于这个问题的介绍，因此去油管上学习，然后翻译成中文在这里跟大家分享。Explorationandexploita

xjtu_rzc·2023-01-08 06:23

强化学习入门: the 10-armed bandit problem，e-greedy 算法

学习强化学习《ReinforcementLearningAnIntroduction》，2.3节，做了个Matlab的仿真。

ningzian·2023-01-08 06:22

强化学习第二章总结: e-greedy算法，梯度上升算法，the 10-armed bandit problem

学习强化学习《ReinforcementLearningAnIntroduction》，总结第二章的知识，包含一个问题，两个算法。

ningzian·2023-01-08 06:22

聚类算法总结

训练深度学习网络分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。聚类算法属于无监督学习的范畴，总结的算法有K-Means、MeanShift、DBSCAN、GMM、凝聚层次聚类、图团体检测。

midori_27·2023-01-08 00:08

【人人可学的AI】策略蒸馏

什么是策略蒸馏策略蒸馏（PolicyDistillation）是一种将大型深度强化学习模型的行为转化为更简单的、轻量级的模型的方法。

欧阳枫落·2023-01-07 21:53

机器学习：机器学习常见的算法分类和算法优缺点汇总

目录大类：学习方式监督式学习：非监督式学习：半监督式学习：强化学习：算法类似性回归算法：基于实例的算法正则化方法决策树学习贝叶斯方法基于核的算法聚类算法关联规则学习人工神经网络深度学习降低维度算法集成算法

M_Q_T·2023-01-07 19:01

基于AirSim仿真平台进行无人机强化学习算法实验代码学习

https://github.com/AirSimDroneSimulator/AirSim/tree/master/3D_path_finding以上代码基于AirSim仿真平台进行无人机强化学习算法实验

keyo0Chao·2023-01-07 19:25

强化学习笔记_8_连续控制

1.离散控制与连续控制DiscreteVSContinuousControlDiscreteActionSpaceContinuousActionSpaceDQN算法、PolicyNetwork等可以解决离散控制问题，输出为一个确定维度的向量Discretization，离散化，将动作空间变为有限的离散空间；适用于维度比较小的问题。设控制问题的自由度为ddd，则动作空间为ddd维的，离散化时，离散

k_kun·2023-01-07 19:23

强化学习笔记_6_价值学习高级技巧

1.ExperienceRelay经验回放1.1.shortcomingsoforiginalalgorithmsWasteofExperiencetransition(st,at,rt,st+1)(s_t,a_t,r_t,s_{t+1})(st,at,rt,st+1)，称从开始到结束所有的transition为经验，原始算法中每次使用一个transition后丢弃。CorrelatedUpdat

k_kun·2023-01-07 19:22

强化学习笔记_7_策略学习中的Baseline

1.PolicyGradientwithBaseline1.1PolicyGradientpolicynetworkπ(a∣s;θ)\pi(a|s;\theta)π(a∣s;θ)State-valuefunction:Vπ(s)=EA∼π[Qπ(s,A)]=∑aπ(s∣s;θ)⋅Qπ(s,a)\begin{aligned}V_\pi(s)&=E_{A\sim\pi}[Q_\pi(s,A)]\\&=