GAN-强化学习第59页

强化学习基础 | (7) 时序差分离线控制算法Q-Learning

中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA，而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论，因此本文我们关注于时序差分离线控制算法，主要是经典的Q-Learning算法.Q-Learning这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第五讲部分

CoreJT·2023-01-04 23:21

Matlab代码实现强化学习(Reinforcement Learning) 二维迷宫探索——Q-learning与SARSA对比

前一篇文章https://blog.csdn.net/qq_35694280/article/details/106446214介绍了使用Matlab代码如何利用Q-learning或者SARSA在一维空间实现探索，并且训练机器如何自动达到目标。这篇文章在此基础上将一维空间延伸至二维空间，将算法应用到二维空间的探索与训练上，最终实现规划的目标。这篇文章也承接上一篇，通过在二维环境中Q-learni

玄在天涯·2023-01-04 23:16

离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) IQL(Implicit Q-learning)算法详解与实现

[更新记录]论文信息：IlyaKostrikov,AshvinNair,SergeyLevine:“OfflineReinforcementLearningwithImplicitQ-Learning”,2021;arXiv:2110.06169.本篇论文由伯克利SergeyLevine团队的IlyaKostrikov以第一作者提出，发表在ICLR2022顶会上,并被确定为Poster，接收意见是

@RichardWang·2023-01-04 23:44

强化学习之 Q-Learning与SARSA

importmatplotlib.pyplotaspltimportrandomimporttime#定义一个类，对格子宽高和智能体的初始位置进行定义classEnv():def__init__(self,length,height):#definetheheightandlengthofthemapself.length=lengthself.height=height#definetheage

@开水白菜·2023-01-04 23:13

一文搞懂sarsa和Q-Learning的区别

1、sarsa是个什么强化学习的基础算法QLearning上次写了下，写了一些伪代码，希望可以看的懂，这篇文章继续写一下sarsa，也是基础算法，所以即使不懂也无所谓，别太难为自己。

香菜+·2023-01-04 23:42

基于Minimax&Alpha-Beta剪枝和强化学习的播棋（Mancala）AI

文章目录背景介绍分析建模强化学习对抗搜索Minimax算法背景算法介绍α−β\alpha-\betaα−β剪枝Expectimax结果分析与展望结果分析Minimax强化学习后续展望背景介绍播棋（Mancala

HarmoniaLeo·2023-01-04 20:46

【人工智能】机器学习基础速览

机器学习基础速览目录机器学习基础速览机器学习的特点机器学习典型任务机器学习算法分类(1)监督学习(2)无监督学习(3)半监督学习(4)强化学习机器学习算法的整体流程数据预处理脏数据数据的转换特征选择特征选择方法

萌狼蓝天·2023-01-04 14:39

python+Scikit-Learn线性回归及损失函数

Scikit-Learn线性回归及损失函数环境：(ubuntu18.04LTS)Anaconda3+python3.7.4+Scikit-Learn一、线性回归监督学习机器学习主要分为监督学习、非监督学习和强化学习

Lihoon. AI·2023-01-04 14:26

【强化学习】多臂老虎机——E_greedy、UCB、Gradient Bandit 算法代码实现

多臂老虎机importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassE_greedy:def__init__(self,arm_num=10,epsilon=0.5):self.arm_num=arm_numself.epsilon=epsilonself.arms=np.random.uniform(0,1,self.arm_num)self.Q=np.ze

是算法不是法术·2023-01-04 14:26

MindSpore 首发：隐私保护的 Bandit 算法，实现电影推荐

老虎机（Bandit）问题是强化学习中一类重要的问题，由于它定义简洁且有大量的理论分析，因此被广泛应用于新闻推荐，医学试验等实际场景中。

昇思MindSpore·2023-01-04 14:22

【深度强化学习实战】tensorflow2.x 训练 muzero 玩井字棋（tic-tac-toe）

【深度强化学习实战】tensorflow2.x训练muzero玩井字棋（tic-tac-toe）参考资料：[1]ColinFred.蒙特卡洛树搜索（MCTS）代码详解【python】.2019-03-2323

昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:09

【tensorflow2.x】训练 muzero 玩五子棋 (Gomoku)

【深度强化学习】tensorflow2.x训练muzero玩五子棋(Gomoku)github代码地址：https://github.com/NickNameHaveBeenSwallowed/muzero-tensorflow2

昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:39

【强化学习】tensorflow2.x 构造 SoftActorCritic(SAC) 训练 LunarLanderContinuous-v2

论文地址.策略网络的损失函数不是按照原论文所写。(X)更新：策略网络的损失函数已按照原论文更新。更新：加入了自适应温度参数alpha控制策略熵。requirements.txt:tensorflow-gpu==2.4.0gym[all]==0.21.0tensorflow_probability==0.14.0keras==2.6.0matplotlib==3.5.1fromtensorflow.

昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:38

【强化学习】tensorflow2.0构造DDPG训练LunarLanderContinuous-v2

fromtensorflow.kerasimportoptimizers,layers,models,lossesfromcollectionsimportdequeimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportrandomimportgymimportcopy#配置GPU内存physical_device

昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:08

【华为诺亚方舟实验室】2022届毕业生招聘--决策(强化学习)推理方向

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/来源：华为诺亚方舟实验室官微诺亚方舟实验室（Noah'sArkLab

深度强化学习实验室·2023-01-04 13:37

【DeepMind】新算法MuZero在Atari基准上取得了新SOTA效果，成果问鼎Nature

深度强化学习实验室来源：AI科技评论作者：陈彩娴、青暮编辑：DeepRL近日，DeepMind一篇关于MuZero的论文“MasteringAtari,Go,ChessandShogibyPlanningwithaLearnedModel

深度强化学习实验室·2023-01-04 13:37

【强化学习】MuZero 训练CartPole-v1

【深度强化学习】tensorflow2.x复现muzero训练CartPole-v1参考资料：[1]ColinFred.蒙特卡洛树搜索（MCTS）代码详解【python】.2019-03-2323:37

昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:36

机器学习，深度学习，强化学习

1.机器学习包含深度学习和强化学习。2.深度学习主要特点是数据量巨大，适应云计算大数据时代。3.强化学习，会与环境交互，走向奖励值最大。目前浅显的理解，后续再补充。

aryaX·2023-01-04 08:04

从0开始学习深度强化学习之深度学习和深度强化学习的区别之浅显理解

在刚开始入门深度强化学习的时候，我也觉得深度强化学习（DeepReinforcementLearing）是一个很高级的东西，在网上查到谷歌的Deepmind搞出来的Alphago就是利用深度强化学习算法搞出来的

脉动人生·2023-01-04 08:33

【学习】深度强化学习

李宏毅深度学习一、深度强化学习DeepReinforcementLearning(RL)什么是RL？

Raphael9900·2023-01-04 08:29

强化学习实战-使用Sarsa算法解决悬崖问题

Sarsa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。悬崖问题找到绕过悬崖通往终

wydxry·2023-01-03 23:29

强化学习中Sarsa与Q-learning的区别

最近在学习强化学习，Sarsa和Q-learning作为强化学习中较为经典的的方法，两者之间有一定的相似之处，但又有较大的区别，能够很好的区分两种方法对区分on-policy和off-policy，以及之后对强化学习的进一步学习都很有帮助

yf_programmer·2023-01-03 23:29

强化学习案例_强化学习系列案例 | 利用Qlearning求解悬崖寻路问题

快速获取案例方式：数据酷客公众号内发送“强化学习”。

weixin_39664431·2023-01-03 23:59

深度强化学习-Q-learning解决悬崖寻路问题-笔记（三）

Q-learning解决悬崖寻路问题悬崖寻路问题Q-learning原理简介Q-learning代码为什么epsilon要逐渐衰减？epsilon如何衰减，代码怎么实现？运行结果悬崖寻路问题悬崖寻路问题（CliffWalking）是指在一个4x12的网格中，智能体以网格的左下角位置为起点，以网格的下角位置为终点，目标是移动智能体到达终点位置，智能体每次可以在上、下、左、右这4个方向中移动一步，每移

wield_jjz·2023-01-03 23:59

强化学习算法 Sarsa 解迷宫游戏，代码逐条详解

本文内容源自百度强化学习7日入门课程学习整理感谢百度PARL团队李科浇老师的课程讲解强化学习算法Sarsa解迷宫游戏文章目录一、安装依赖库二、导入依赖库三、智能体Agent的算法：Sarsa四、训练和测试语句五

AItrust·2023-01-03 23:28

【零基础强化学习】100行代码教你训练——基于SARSA的CliffWalking爬悬崖游戏

南城果宝·2023-01-03 23:27

【强化学习】悬崖寻路：Sarsa和Q-Learning

zstar-_·2023-01-03 23:26

强化学习的学习之路（十五）_2021-01-15: Sarsa和Q-learning及其Python实现

作为一个新手，写这个强化学习-基础知识专栏是想和大家分享一下自己学习强化学习的学习历程，希望对大家能有所帮助。

Chou_pijiang·2023-01-03 19:57

【百度AI-Studio】强化学习训练营（共六节课）——PaddlePaddle（自学笔记）（附代码）

如果对你有帮助的话为博主点个赞吧点赞是对博主最大的鼓励爱心发射~强化学习训练营入口链接GYM官网PARL代码链接目录一、第一课强化学习(RL)初印象1.什么是强化学习2.强化学习的应用3.强化学习与其他机器学习的关系

-Blue.·2023-01-03 19:56

强化学习之Sarsa算法最简单的实现代码-（环境：“CliffWalking-v0“悬崖问题）

1、算法简介直接上伪代码：伪代码解释：第一行：①设置动作空间A和状态空间S，以后你agent只能执行这A中有的动作，你环境的状态也就S中这么些；②初始化Q表格，也就是表格的横坐标为动作，纵坐标为状态，每个格子里面的值表示：纵坐标对应的状态s下，执行横坐标对应的动作a，后环境反馈回来的奖励值r(注意啊，这个奖励值先开是都初始化为0啥的，然后不断的episode，这整个表不断的更新，不断的确定哪个状态

海木石·2023-01-03 19:26

【强化学习】Sarsa算法详解以及用于二维空间探索【Python实现】

本文工作基于之前的Q-Learning的项目，如果有疑问可以看下面两个问题：【强化学习】Q-Learning算法详解以及Python实现【80行代码】【强化学习】Q-Learning用于二维空间探索【Python

肥宅_Sean·2023-01-03 19:56

13 个常见概率分布及Python代码，机器学习、深度学习、强化学习必学

目录均匀分布伯努利分布二项分布多伯努利分布/分类分布多项式分布β分布（连续）Dirichlet分布伽马分布指数分布高斯分布正态分布卡方分布t分布作者github链接：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-needgithub.com均匀分布设随机变量X具有如下形式的密度函数则称X服从区间[a,b]上均匀(uniformly)分布，记

易烊千蝈·2023-01-03 18:13

强化学习PPO从理论到代码详解(1)--- 策略梯度Policy gradient

第0章闲聊吹水ProximalPolicyOptimization(PPO)近端策略优化，可以说是目前最稳定，最强的强化学习算法之一了，也是openAI默认的强化学习算法，有多叼不用我说了吧。

Bruce_Xing·2023-01-03 18:19

强化学习PPO从理论到代码详解(2)---PPO1和PPO2

在线或离线学习上一节我们了解了什么是策略梯度，本节开始讲PPO理论之前，我们先提出一个概念，什么在线学习，什么离线学习。On-policy:ThenagentlearnedandtheagentinteractingwithEnvironmentisthesameOff-policy:ThenagentlearnedandtheagentinteractingwithEnvironmentisno

Bruce_Xing·2023-01-03 18:47

【参文】应用强化学习的文章

文章目录一、DQN框架的1.1Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning1.2Hybridrewardarchitectureforreinforcementlearning二、DDPG框架的2.1ADeepReinforcementLearningFrameworkforRebalancingDocklessBikeSharingSyst

panbaoran913·2023-01-03 13:54

深度强化学习入门资料

近期刚刚入门深度强化学习、博弈论、自动驾驶领域，将相关网站和学习资料做一个简单总结：一、编程入门：1、python入门牛客网https://www.nowcoder.com/tutorial/10005

星火~燎原·2023-01-03 11:10

深度强化学习_参考资料

深度强化学习_参考资料写在前面会议&论文优秀的人啊~博客视频DRL的问题与展望其他应用场景其他知识点写在前面强化学习资料汇总——视频、书籍、教程、PPT、算法、环境、框架、论文、会议期刊、公众号、博客、

popo-shuyaosong·2023-01-03 11:39

强化学习（一）Fundamentals of Reinforcement Learning

强化学习（一）FundamentalsofReinforcementLearning第〇章AnIntroductiontoSequentialDecision-Making0.1SequentialDecisionMakingwithEvaluativeFeedback0.2LearningActionValues0.3EstimatingActionValuesIncrementally0.4W

蛋总的快乐生活·2023-01-03 11:08

强化学习路线图

其中，感知解决what，深度学习已经超越人类水平；决策解决how，强化学习在游戏和机器人等领域取得了一定效果；认知解决why，知识图谱、因果推理、持续学习等第三代人工智能正在研究。

口含薄荷、心微凉·2023-01-03 11:35

最NB强化学习路线图

其中，感知解决what，深度学习已经超越人类水平；决策解决how，强化学习在游戏和机器人等领域取得了一定效果；认知解决why，知识图谱、因果推理、持续学习以及脑机融合等正在研究。

xinxing_Star·2023-01-03 11:03

《Datawhale强化学习教程》出版！回馈读者，包邮送！

Datawhale开源贡献者：Datawhale开源项目组作为人工智能里最受关注的领域之一，强化学习的热度一直居高不下，但它的学习难度也同样不低。

机器学习与AI生成创作·2023-01-03 11:00

强化学习入门及其实现代码

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai介绍目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。虽然，对于上述问题，我们目前还没有一个完整的答案去解释，

coderpai·2023-01-03 11:28

【强化学习入门】深度强化学习DRL入门学习资料

文章目录1.顶会目录2.视频教程3.交流社区4.开源项目1.顶会目录AAAI（AAAIConferenceonArtificialIntelligence,AAAI），地址：http://dblp.uni-trier.de/db/conf/aaai/IJCAI（InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence,IJCAI），地址：http:/

山野庸才熏悟空·2023-01-03 11:57

边境的悍匪—机器学习实战：第十八章强化学习

第十八章强化学习文章目录第十八章强化学习前言一、主要内容1、学习优化奖励2、策略搜索3、OpenAIGym介绍4、神经网络策略5、评估动作：信用分配问题6、策略梯度7、马尔克夫决策过程8、时序差分学习9

doubleZ7·2023-01-03 09:43

【学习周报】研究生学习周报

比较学习时间：12.26~12.31学习笔记：VPM模型训练1.所需环境Python3.6Java15.0.2PyTorch1.2numpy,tqdm,h5py,scipy,six2.训练步骤2.1不使用强化学习进行训练注

Bohemian_mc·2023-01-02 18:23

【学习周报】强化学习在视频字幕中的应用调查

学习内容：VideoCaptioningviaHierarchicalReinforcementLearning（CVPR2018）ReconstructandRepresentVideoContentsforCaptioningviaReinforcementLearning（IEEE2020）AdversarialReinforcementLearningWithObject-SceneRel

Bohemian_mc·2023-01-02 18:53

【学习周报】研究生深度学习笔记9.12~9.17

Global-LocalRepresentationGranularityforVideoCaptioning（IJCAI2022）了解退火算法认识MSR-VTT和MSVD了解BLEU，METEOR，ROUGE，CIDEr四种评价指标了解强化学习学习时间

Bohemian_mc·2023-01-02 18:52

多智能体强化学习在无人机方面的应用——日志（5）

安装pycharm进入pycharm安装目录，运行安装程序。(PY37RL)johnwatson@rescuer-r720:~$cdpycharm-community-2021.3.1/bin/(PY37RL)johnwatson@rescuer-r720:~/pycharm-community-2021.3.1/bin$sh./pycharm.sh在bin目录下启动pycharm./pychar

wo_squirrel·2023-01-02 13:37

python导入库原理_《强化学习：原理与Python实现》 —1.6.2　使用Gym库

1.6.2使用Gym库本节介绍Gym库的使用。要使用Gym库，当然首先要导入Gym库。导入Gym库的方法显然是：importgym在导入Gym库后，可以通过make()函数来得到环境对象。每一个环境都有一个ID，它是形如“Xxxxx-vd”的Python字符串，如'CartPole-v0'、'Taxi-v2'等。环境名称最后的部分表示版本号，不同版本的环境可能有不同的行为。使用取出环境'CartP

calo hopehely·2023-01-02 13:07

多智能体强化学习——值分解方法代码流程

主要参考：官方库：https://github.com/oxwhirl/pymarl/大佬实现的库：https://github.com/starry-sky6688/StarCraft/大佬的库通俗易懂但大佬的库由于框架结构的问题，没实现doubleq。我加了一下，貌似没啥大区别；另外貌似不是很适合MPE环境......难顶maddpg永远滴神主要代码流程：①main.py将配置参数输入进程序m

qq_40831388·2023-01-02 13:36

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