GAN-强化学习第58页

「AutoML」强化学习如何用于自动模型设计(NAS)与优化？

研究人员从设计功能更加强大和更加高效的模型两个方向进行研究，随着各类经典网络设计思想的完善，如今要手工设计出更优秀的模型已经很难，而以AutoML为代表的自动化机器学习技术就成为了大家关注的热点，其中用于搜索的方法包括强化学习

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-07 11:33

深度学习-策略学习

学之前的基础：1.强化学习专业名词解释2.价值学习图片来源：【王树森】深度强化学习policy-basedreinforcementlearning（策略学习）：用神经网络近似策略函数，叫策略网络，用于控制

perfect_god·2023-01-07 08:25

actor-critic methods（价值学习和策略学习的结合）

在此之前，请先了解：1.深度学习专业名词解释2.深度学习-价值学习3.深度学习-策略学习图片来源：【王树森】深度强化学习Actor-CriticMethods：actor是策略网络，用来控制agent运动

perfect_god·2023-01-07 08:25

深度学习-强化学习专业术语解释

action：动作agent：做动作的个体reward：奖励，做完一个动作就会有一个奖励，会影响强化学习的好坏。eg：打超

perfect_god·2023-01-07 08:54

面经分享｜2022年秋招斩获7个规控算法工程师offer

整体节奏研一主要学习了深度学习、强化学习和多伦多大学的自动驾驶课程，以及自动驾驶仿真平台CARLA；研二上学期学习了C++

深蓝学院·2023-01-07 07:00

强化学习系列文章(二十三)：AirSim Python API图像与图像处理

强化学习系列文章(二十三)：AirSimPythonAPI图像与图像处理参考网址：https://microsoft.github.io/AirSim/image_apis/#segmentation1

hhy_csdn·2023-01-07 04:04

ChatGPT 最近火得不要不要的

该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。它以对话方式进行交互。在推广的期间中，所有人可以免费注册，并在登入后后免费使用ChatGPT实现与AI机器人对话。

HoneyMoose·2023-01-07 04:25

【MATLAB教程案例74】通过MATLAB编程实现基于Qlearning强化学习的控制机器人行走迷宫

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.基于Qlearning强化学习的机器人行走控制理论简介

fpga和matlab·2023-01-06 17:54

医疗NLP实践与思考

文本中信息抽取、疾病预测：CNN、RNN、transformer病患语音识别和机器翻译：RNN、Seq2Seq体征检测和疾病风险评估：RNN、MLP、transformer新药研发：GCN手术机器人：CNN、强化学习等等

Necther·2023-01-06 16:04

梳理机器学习常用算法（含深度学习）

机器学习的任务主要分为三类：监督学习非监督学习强化学习监督学习是指在训练过程中，模型是根据给定的输入和输出标签来学习的。

算法channel·2023-01-06 11:42

工业界推荐_Industrial RS(3)

IndustrialRSBaiduXiangyuetal.Whole-ChainRecommendations.CIKM,2020.随着强化学习(RL)的流行，基于强化学习(RL)的推荐系统得到了广泛的关注

笃℃·2023-01-06 09:18

多任务深度强化学习入门

理论概述多任务深度强化学习，英文Multi-TaskDeepReinforcementLearning，简称MTDRL或MTRL。

微笑小星·2023-01-06 07:09

【李宏毅】HW12

HW12一、作业描述1、PolicyGradient2、Actor-Critic二、实验1、simple2、medium3、strong三、代码一、作业描述在这个HW中，你可以自己实现一些深度强化学习方法

Raphael9900·2023-01-06 07:34

【学习】深度强化学习、模型压缩

deepreinforcementlearningPolicy-basedApproach——LearninganActor作为actor的神经网络smallmodel网络可以被修剪一、deepreinforcementlearning强化学习场景监督学习和强化学习之间

Raphael9900·2023-01-06 07:30

强化学习_06_pytorch-PPO实践(Pendulum-v1)

一、PPO简介TRPO(TrustRangePolicyOptimate)算法每一步更新都需要大量的运算，于是便有其改进版本PPO在2017年被提出。PPO基于TRPO的思想，但是其算法实现更加简单。TRPO使用泰勒展开近似、共轭梯度、线性搜索等方法直接求解。PPO的优化目标与TRPO相同，但PPO用了一些相对简单的方法来求解。具体来说,PPO有两种形式，一是PPO-惩罚，二是PPO-截断，我们接

Scc_hy·2023-01-06 07:57

RuntimeError: Could not infer dtype of numpy.int64

RuntimeError:Couldnotinferdtypeofnumpy.int64问题：再写强化学习代码时，遇到该错误，代码如下，对于传的参数max_action=2.0，使用self.action_scale

wavehaha·2023-01-06 04:42

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制人工智能技术与咨询昨天本文来自《中国舰船研究》，作者祝亢等关注微信公众号：人工智能技术与咨询。了解更多咨询！

人工智能技术与咨询·2023-01-06 04:41

深度学习（Deep Learning）

神经网络训练方法4.卷积神经网络，卷积核、池化、通道、激活函数5.循环神经网络，长短时记忆LSTM、门控循环单元GRU6.参数初始化方法、损失函数Loss、过拟合7.对抗生成网络GAN8.迁移学习TL9.强化学习

人工智能技术与咨询·2023-01-06 04:11

基于强化学习的放置类游戏

总是想去看下游戏里有没有什么变化代入感：对游戏里自我成长的角色产生情感陪伴需求：就像自己养的宠物一样游戏特定：云游戏2d格子地图场景每个角色有不同的头像，动画，技能角色可以和场景有通过的互动：在水边可以减少饥渴度等角色通过强化学习场景中的元素的作用玩家对场景有有限的操作自由度

chamomoe·2023-01-06 00:51

google lab 深度学习_利用深度强化学习进行芯片设计

文/高级软件工程师AnnaGoldie和高级研究员AzaliaMirhoseini，GoogleResearch和GoogleBrain团队计算机系统和硬件的显著进步在很大程度上推动了现代计算革命。随着摩尔定律和Dennard缩放比例定律的放缓，旨在满足呈指数增长的计算需求的专用硬件已成为时下全球的发展方向。然而，当今的芯片设计往往需要花费数年的时间，与此同时，我们也必须对下一代芯片发展方向进行思

weixin_39890289·2023-01-06 00:50

谷歌推强化学习新框架「多巴胺」，基于TensorFlow，已开源丨附github...

郭一璞发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI上周那个在DOTA2TI8赛场上“装逼失败”的OpenAIFive，背后是强化学习的助推。

量子位·2023-01-06 00:50

深度强化学习的芯片布局

为了实现这些结果，我们将放置作为强化学习(RL)问题，并训练代理将芯片网表的节点放置到芯片画布上。为了使我们的RL策略能够推广到看

我好方^-^·2023-01-06 00:20

谷歌：基于深度强化学习的芯片放置

论文：ChipPlacementwithDeepReinforcementLearning相关文章：知乎：Foreversnow：Google芯片自布局论文解读CSDC：布谷AI：深究强化学习在谷歌芯片布局上的应用介绍谷歌在这篇文章中提出了一个基于强化学习的芯片放置方法

醉生梦死一浮尘·2023-01-06 00:50

谷歌论文：使用深度强化学习的芯片布局

为了获得这些结果，我们将布局作为强化学习（RL）问题提出，并训练代理将芯片网表的节点放置到芯片蓝图上。为了

人工智能学家·2023-01-06 00:50

【已解决】注册ChatGPT时两次报错OpenAI‘s services are not available in your country

该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。它以对话方式进行交互。在推广的期间中，所有人可以免费注册，并在登录后后免费使用ChatGPT实现与AI

未名编程·2023-01-05 23:58

时域卷积网络与蒙特卡洛树搜索相结合的知识图补全模型研究

它可以表述为给定状态下的强化学习(RL)问题转换模型。

小蜗子·2023-01-05 21:35

KBQA中用到强化学习的相关论文

最近对用到强化学习的论文进行了简单整理，方便之后查看。我主要是分为两类统计：基于语义解析的方法和基于信息检索的方法。

Toady 元气满满·2023-01-05 21:02

【论文阅读】保守和适应性惩罚+基于模型的安全强化学习

【论文阅读】保守和适应性惩罚+基于模型的安全强化学习ConservativeandAdaptivePenaltyforModel-BasedSafeReinforcementLearning这是今年发表在

平平无奇的小菜·2023-01-05 21:31

GO FOR A WALK AND ARRIVE AT THE ANSWER: REASONING OVER PATHS IN KNOWLEDGE BASES USING REINFORCEMENT

MINERVA:使用强化学习对知识库中的路径进行推理摘要自动和手动构建的知识库(KB)通常是不完整的——通过综合现有信息可以从KB中推断出许多有效的事实。

小蜗子·2023-01-05 21:30

【清华&伯克利】提出全新算法RPG，通过奖励随机化发现多智能体游戏中多样性策略行为。

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/作者：本文转载自机器之心编辑、排版：DeepRL在这篇论文中

深度强化学习实验室·2023-01-05 21:58

多智能体强化学习之MAPPO理论解读

本文主要是结合文章JointOptimizationofHandoverControlandPowerAllocationBasedonMulti-AgentDeepReinforcementLearning对MAPPO算法进行解析。该文章详细地介绍了作者应用MAPPO时如何定义奖励、动作等，目前该文章没有在git-hub开放代码，如果想配合代码学习MAPPO，可以参考MAPPO代码详解（超级详细

onlyyyyyyee·2023-01-05 21:28

深度强化学习复习摘要

离散动作空间策略迭代：由于环境转移概率已知，所以先初始化一种策略，以此策略为基础，利用利用贝尔曼方程迭代求解，让V收敛。这个过程叫策略评估。（注意，贝尔曼方程里的pi(a|s)为固定值，因为策略已经更新了）。然后根据算好的V，P(s|s,a)[r+gamma*V]这样就计算得到了Q(s,a),然后从中选取让Q最大的a，固定为策略。这个过程叫策略提升。反复来回，就叫策略迭代。N轮策略迭代意思就是，在

zkk9527·2023-01-05 19:53

综述—多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾

多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾摘要介绍背景：强化学习前提贝尔曼方程RL方法深度强化学习：单智能体深度Q网络DQN变体深度强化学习：多智能体挑战与解决方案MADRL应用结论和研究方向参考摘要强化学习算法已经存在了几十年

如果我变成回忆l·2023-01-05 19:50

【深度】专业解读“深度强化学习“：从AlphaGo到AlphaGoZero

AlphaGoZero不需要人类专家知识，只使用纯粹的深度强化学习技术和蒙特卡罗树搜索，经过3天自我对弈以100：0击败上一版本AlphaGo。

wangguogai·2023-01-05 19:19

深度强化学习调研

深度强化学习（DRL）（一）强化学习强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是机器学习领域的一个研究热点，当前已经广泛应用于工业制造、仿真模拟、机器人控制、优化与调度、游戏博弈等领域

流年亦梦·2023-01-05 19:19

基于动态规划的强化学习方法

\quad\quad基于动态规划的强化学习方法\quad动态规划（dynamicprogramming）是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题，例如背包问题和最短路径规划。

奋斗的西瓜瓜·2023-01-05 19:48

强化学习动态规划之策略迭代&价值迭代

在强化学习中，当环境模型已知时（也即环境状态转移概率和奖励已知），可以采用动态规划的思想来解决强化学习问题，常用的有策略迭代算法和值迭代算法两种，以下展开具体介绍。

Coder_Jh·2023-01-05 19:18

DQN：深度强化学习实现人类层次的控制

本文出自于Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning，主要提出了DQN：深度神经网络和强化学习的结合技术。

librahfacebook·2023-01-05 19:17

机器学习、深度学习、强化学习

目录机器学习为什么MSE不适用于分类问题、交叉熵不适用于回归问题？4、有哪些文本表示模型5、图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题？如何缓解这个问题？精确率与召回率的权衡ROC曲线14、ROC曲线相比于PR曲线有什么特点？24、对于二分类问题，当训练集中正负样本非常不均衡时，如何处理数据来更好地训练分类模型？15、比较LR和GBDT，在什么情况下LR优于GBDT正则化线性模型SVM支持向量机包

fighting233·2023-01-05 19:46

深度强化学习方法：价值迭代法

目录计算状态价值和动作价值步骤：价值迭代方法实践Q-learning方法实践计算状态价值和动作价值步骤：以上只是结论，此方法有几个局限性：1.他只限于状态空间是离散的问题，并且要足够小，才可以多次迭代2.我们通常很少知道动作的转移概率：从s0采取a0到s1的概率是多少。也很少知道奖励矩阵（我们只能够通过与环境互动的历史数据来推测这两个值，估计概率：为每个元组（a0，s1,a）维护一个计数器并标准化

.breeze.·2023-01-05 19:13

【CS 285 DRL Homework 1】模仿学习的策略函数

关于CS285深度强化学习Homework1的笔记很少，百度到前年一些同学的笔记，感觉有点不太对。。这里写一些个人理解，敬供各位批评。

·2023-01-05 16:14

百度paddle的强化学习教程笔记-DQN

On-policy与Off-policy强化学习中on-policy与off-policy有什么区别？强化学习中on-policy与off-policy有什么区别？

思考实践·2023-01-05 15:50

神经网络与深度学习复习大纲

机器感知（计算机视觉、语音信息处理）学习（模式识别、机器学习、强化学习）语言（

怡怡小可爱咩·2023-01-05 14:20

论文阅读16：Reinforcement Learning based Recommender System using Biclustering Technique

ReinforcementLearningbasedRecommenderSystemusingBiclusteringTechnique原文链接：https://arxiv.org/pdf/1801.05532.pdf“强化学习推荐

uuummmmiiii·2023-01-05 00:34

【EasyRL学习笔记】第十一章模仿学习

文章目录一、前言二、行为克隆三、逆强化学习四、第三人称视角模仿学习五、序列生成和聊天机器人六、关键词总结七、习题一、前言模仿学习(imitationlearning，IL)讨论的问题是，假设我们连奖励都没有

WSKH0929·2023-01-05 00:03

Unity的ml-agent学习

学习资源精讲blog0.导学知识ML主要包括监督学习、非监督学习和增强学习三种范式强化学习reinforcementlearningpdf电子书Unity的ml-agent，还必须知道Unity到底怎么玩

ChangeWfafa·2023-01-05 00:32

Unity强化学习工具MLAgents

ml-agents2、安装UnityHub3、安装Unity3D二、新建项目2.1新建工程2.2搭建场景2.3设置材质三、程序3.1游戏过程3.2代码三、查看日志参考资料B站视频:年轻人的第一个游戏AI:Unity强化学习工具

Allingling·2023-01-05 00:02

Qlearning和Sarsa的区别到底是什么？为什么说Qlearning勇敢而Sarsa胆小谨慎？

先啰嗦两句最近在看Qlearning和Sarsa的机器强化学习算法，两个都看了之后突然很蒙，昨天差不多有一整天吧，一直被标题这两个问题所困扰着，在这里记录下自己的心得，以及希望给和我一样有过困扰或者正在有困扰的同学做出令人满意的回答

铃灵狗·2023-01-04 23:53

强化学习-01--Q-learning，Sarsa

Q-learning，Sarsa这一个多月想把强化学习的几种算法再重新学习一遍，与前几次一样，这次也有新的收获。我写这篇文章就是想把我这次学习的收获，记录下来，同时也分享给大家。

weixin_45650561·2023-01-04 23:53

强化学习——Sarsa算法

表格型方法——Sarsa简介实战简介Sarsa全称是state-action-reward-state’-action’，目的是学习特定的state下，特定action的价值Q，最终建立和优化一个Q表格，以state为行，action为列，根据与环境交互得到的reward来更新Q表格，更新公式为：Sarsa在训练中为了更好的探索环境，采用ε-greedy方式来训练，有一定概率随机选择动作输出。实战

CarveStone·2023-01-04 23:22

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