GAN-强化学习

本科生学深度学习一轻松搭建强化学习环境，gym的安装

OpenAIGym是一个工具包，提供了广泛的模拟环境，也是强化学习的环境，因为想学强化学习，所以需要搭建一个环境，之前一直在代码层面，还是得能看到，比较直观今天看下怎么安装这个环境1、官方网站github
香菜+·2022-12-30 08:19

【神经网络与深度学习】笔记 ——邱锡鹏著

Neuralnetworksanddeeplearning第一部分机器学习基础一、绪论机器学习表示学习二、机器学习概述第二部分基础模型1/4卷积神经网络-CNN2/4循环神经网络-RNN3/4生成对抗网络-GANs4/4深度强化学习
周祁安·2022-12-29 22:18

深度学习6

##高级强化学习库▪使用高级库的动机，不要从头开始重新实现一切。▪PTAN库以及最重要的部分，将通过代码示例进行说明。▪针对CartPole上的DQN，使用PTAN库来实现。▪可以考虑的其他RL库。
clayhell·2022-12-29 22:14

机器学习-有监督无监督

前言根据学习任务的不同可将统计学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习监督学习本质是学习输入输出之间映射的统计规律，好比先带人工智障认一遍那些是好瓜那些是坏瓜，让后再给人工智障一批瓜让它识别出那些是好瓜那些是坏瓜
阿孟dede·2022-12-29 22:14

干货解读 | 逐步公平性约束下的强化学习

2022年11月10日，由国际科技信息中心主办，AITIME承办的全球青年科学家Talk“逐步公平性约束下的强化学习”,邀请了来自卡内基梅隆大学计算机学院的教授吴志威，哥伦比亚大学博士后研究员邓准，带来关于强化学习的前沿研究分享
AITIME论道·2022-12-29 21:31

【Python强化学习】利用与探索及强化学习算法分类讲解

利用与探索利用与探索（Exploitation&Exploration）是强化学习中非常重要的概念。利用是指从已知信息中得到最大回报。探索是指要开拓眼界、尽可能地发掘环境中更多的信息。
showswoller·2022-12-29 16:20

【Python强化学习】马尔可夫决策过程与蒙特卡洛近似算法讲解（图文解释）

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~马尔可夫决策过程如果系统的下一个状态s_t+1的概率分布只依赖于它的前一个状态s_t，而与更早的状态无关，则称该系统满足马尔可夫性。即对任意的时间t，对任意的状态s_t、s_t+1，均有下面的条件概率等式：P(s_t+1│s_t)=P(s_t+1│s_1,s_2,…,s_t)马尔可夫性完全忽视了过往历史的影响，大大减少了系统建模的复杂度和计算量，是常用的建模简化假定。
showswoller·2022-12-29 16:50

【论文 AAAI 2020】强化学习投资组合 + 自然语言处理

论文题目：Reinforcement-LearningBasedPortfolioManagementwithAugmentedAssetMovementPredictionStates会议：TheThirty-FourthAAAIConferenceonArtificialIntelligence(AAAI-2020)（CCFA）目录abstractintroductionRelatedWork
greenmoss·2022-12-29 15:21

马尔科夫链（Markov Chain），机器学习和人工智能的基石

01强化学习（ReinforcementLearning）最近，机器学习（MachineLearning）和人工智能（Artificial
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-29 14:34

机器学习：图文详细总结马尔科夫链及其性质(附例题分析)

“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
Mr.Winter`·2022-12-29 14:02

强化学习——Qlearning

前言在控制决策领域里面强化学习还是占很重比例的，最近出了几篇角色控制的论文需要研究，其中部分涉及到强化学习，都有开源，有兴趣可以点开看看：ADeepLearningFrameworkForCharacterMotionSynthesisandEditingPhase-FunctionedNeuralNetworksforCharacterControlTerrain-AdaptiveLocomot
风翼冰舟·2022-12-29 12:55

AICS188-Project6-Q1-Q3

2.Q1：值迭代值迭代的更新方程如下:本题要求在valueIterationAgents.py的ValueIterationAgent中实现一个值迭代的智能体，它是一个离线规划器而非强化学习智能体，因此相关的训练选项
咔叽布吉·2022-12-29 12:21

强化学习(Reinforcement Learning)

强化学习的本质可以说为是对贝尔曼方程(Bellmanequation)求最优近似解，强化学习的任务通常称为马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)。
梅mmmmm·2022-12-29 12:19

【深度强化学习】6. Q-Learning技巧及其改进方案

这篇笔记包括了李宏毅深度强化学习三个视频长度的内容。
*pprp*·2022-12-29 12:17

value iteration和Q-learning算法

Valueiteration和Q-learning构成了强化学习(ReinforcementLearning,RL)的两个基本算法。
半月夏微凉·2022-12-29 12:17

机器学习概括（学习笔记）

（Classification）、回归（Regression）、聚类（Clustering）、降维（DimensionalityReduction）、决策树（DecisionTree）、集成学习（）、强化学习
corina_qin·2022-12-29 12:11

分层强化学习 Data-Efficient Hierarchical Reinforcement Learning（HIRO）（NeurIPS 2018）

\quad近些年，分层强化学习被看作更加复杂环境下的强化学习算法，其主要思想就是将一个大的问题进行分解，思路是依靠一个上层的policy去将整个任务进行分解，然后利用下层的policy去逐步执行。
卉卉卉大爷·2022-12-29 07:05

分层强化学习综述：Hierarchical reinforcement learning: A comprehensive survey

论文名称：Hierarchicalreinforcementlearning:Acomprehensivesurvey论文发表期刊：ACMComputingSurveys期刊影响因子：10.282（2022年）论文作者：SHUBHAMPATERIA,NanyangTechnologicalUniversityBUDHITAMASUBAGDJAandAH-HWEETAN,SingaporeManag
小帅吖·2022-12-29 07:34

强化学习笔记：分层强化学习

1传统强化学习的不足&为什么需要分层强化学习？
UQI-LIUWJ·2022-12-29 07:03

分层强化学习：基于选项（option）的强化学习/论文笔记 The Option-Critic Architecture 2017 AAAI

TheOption-CriticArchitecture2017AAAI1optionoption可以看作是一种对动作的抽象。一般来说，option可以表示为一个三元组，其中：是这个option的策略（决定option内部的action）【inner-optionpolicy】表示终止条件，β(s)表示状态s有β(s)的概率终止并退出此option【退出后由上层策略重新选择新的option】表示o
UQI-LIUWJ·2022-12-29 07:03

论文笔记：Hierarchical Deep Reinforcement Learning:Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic

2016nips1abstract&introduction在反馈稀疏的环境中学习目标导向的行为是强化学习算法面临的主要挑战。主要困难之一是探索不足，导致智能体无法学习稳健的策略。
UQI-LIUWJ·2022-12-29 07:03

论文分享：基于深度强化学习的无人机三维导航

论文题目：DoubleCriticDeepReinforcementLearningforMapless3DNavigationofUnmannedAerialVehicles作者：RicardoBedinGrando1,JuniorCostadeJesus2,VictorAugustoKich3,AlissonHenriqueKolling3,PauloLillesJorgeDrews-Jr2论
执着且专注·2022-12-29 07:03

深度强化学习下移动机器人导航避障

前言这篇博客不是试图去创造轮子，而是运用现有的技术更好的解决问题，或者说仅仅是解决问题，同时也是对自己现阶段工作记录，以便日后查看。一、运行环境macOSHighSierra10.13.6Python2.7.17::Anaconda,Inc.tensorflow-1.8.0-cp27-cp27m-macosx_10_13_x86_64二、配置环境官网下载Anacondahttps://www.an
night_runner·2022-12-29 07:33

基于深度强化学习的区域化视觉导航方法

基于深度强化学习的区域化视觉导航方法人工智能技术与咨询本文来自《上海交通大学学报》，作者李鹏等关注微信公众号：人工智能技术与咨询。了解更多咨询！
人工智能技术与咨询·2022-12-29 07:03

机器人强化学习——Data-Efficient Hierarchical Reinforcement Learning

1简介以前的分层强化学习在一个学习的嵌入空间中表示goal和reward，本文直接使用原始形式的观测数据作为goal。并且以前的方法使用on-policy学习生成目标状态，效率低。
千羽QY·2022-12-29 07:03

【论文笔记】Effective Policy Adjustment via Meta-Learning for Complex Manipulation Tasks

【论文笔记】EffectivePolicyAdjustmentviaMeta-LearningforComplexManipulationTasksAbstract本文提出的方法是将元强化学习的MAML
Ctrl+Alt+L·2022-12-29 07:32

论文阅读之Virtual-to-real Deep Reinforcement Learning

目录论文意义具体思路强化学习算法的选择测试有效性网络架构反馈设计实验结果分析仿真训练实验测试。
暖透流年·2022-12-29 07:30

【干货总结】分层强化学习(HRL)全面总结

深度强化学习实验室来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/267524544作者：脆皮咕(S.Q.Yang)编辑：DeepRL最近做分层强化学习的survey，系统地看了相关的经典论文
深度强化学习实验室·2022-12-29 07:29

【论文笔记】基于分层深度强化学习的移动机器人导航方法

目录摘要关键词0引言1基于分层深度强化学习的导航方法1.1模型框架1.1.1避障控制模型1.1.2目标驱动控制模型1.1.3行为选择模型1.2模型训练2实验分析2.1实验设置2.2实验结果与分析2.2.1
Ctrl+Alt+L·2022-12-29 07:28

AIrsim代码解析（二）

hellodrone.pyAirsim提供的这个文件可供初学者进行学习,小洛进行代码调试后，得到以下几部分信息MultirotorState信息如下(不同的颜色主要用于区分信息)：主要分为以上几个部分：state的信息为强化学习中状态的输入基础
luozhihuainan·2022-12-29 00:18

[经典论文分享]SchedNet：带宽限制下的多智能体通讯调度网络

1背景普遍认为，交流可以进一步提高学习者在尝试完成合作任务时的集体智力，许多论文已经研究了在强化学习中多个代理之间使用的通信协议和语言的学习。
普通攻击往后拉·2022-12-29 00:12

[经典论文分享]QMIX: 基于值学习的多智能体强化学习协作算法

1背景在多智能体强化学习中有两个重要的问题，一是如何学习联合动作值函数，因为该函数的参数会随着智能体数量的增多而成指数增长；二就是学习到了联合动作值函数后，如何提取出一个合适的分布式的策略。
普通攻击往后拉·2022-12-29 00:12

多智能体强化学习入门QMIX

多智能体强化学习入门QMIX引言Qmix是多智能体强化学习中比较经典的算法之一，在VDN的基础上做了一些改进，与VDN相比，在各个agent之间有着较大差异的环境中，表现的更好。
有一个进大厂的梦想·2022-12-29 00:42

【三】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览 ｛Analysis of emergent behaviors（行为分析)_、Learning communication（通信学习）｝

相关文章：【一】最新多智能体强化学习方法【总结】【二】最新多智能体强化学习文章如何查阅｛顶会：AAAI、ICML｝【三】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览｛Analysisofemergentbehaviors
汀、·2022-12-29 00:40

【四】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览 ｛Learning cooperation（协作学习）、Agents modeling agents（智能体建模）｝

相关文章：【一】最新多智能体强化学习方法【总结】【二】最新多智能体强化学习文章如何查阅｛顶会：AAAI、ICML｝【三】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览｛Analysisofemergentbehaviors
汀、·2022-12-29 00:40

Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Large-scale Traffic Signal Control

摘要对于复杂城市交通网络的适应性交通信号灯控制（adaptivetrafficsignalscontrol），强化学习（RL）是一种非常有前景的方法，并且深度神经网络进一步增强了它学习的能力。
Conn22·2022-12-29 00:09

[论文笔记]Spectrum Sharing in Vehicular Networks Based on Multi-Agent Reinforcement Learning

车载链路中环境的快速变化使传统的在基站处收集CSI信息以进行集中式资源管理成为难题，而本方法将资源共享建模为多主体强化学习问题，并使用适合于分布式实现的基于指纹的深度Q网络实现。
Love_marginal·2022-12-29 00:07

多智能体强化学习环境【星际争霸II】SMAC环境配置

多智能体强化学习这个领域中，很多Paper都使用的一个环境是——星际争多智能体挑战(StarCraftMulti-AgentChallenge,SMAC)。
二向箔不会思考·2022-12-29 00:35

强化学习-DQN和AC算法

DQNDQN是指基于深度学习的Q-learning算法，主要结合了价值函数近似(ValueFunctionApproximation)与神经网络技术，并采用了目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。在Q-learning中，我们使用表格来存储每个状态s下采取动作a获得的奖励，即状态-动作值函数Q(s,a)Q(s,a)。然而，这种方法在状态量巨大甚至是连续的任务中，会遇到维度灾难问题，往往是不可行的
数据铁人·2022-12-28 23:59

_强化学习（十三 ）--AC、A2C、A3C算法...

1.Actor-Critic框架的提出从策略梯度中可以看出，累积回报就像是一个评价器（Critic），该评价器(Critic)评价参数更新后，该轨迹出现的概率应该变大还是变小。如果变大，应该变大多少；如果减小，应该减小多少。也就是说，策略的参数调整幅度由轨迹回报进行评价。在保持策略梯度不变的情况下，策略梯度可写为：其中为Actor,称为Critic，此式是一个广义的AC框架。可以取以下任何一个：轨
我要当现充·2022-12-28 23:28

critic法计算_对于强化学习算法中的AC算法（Actor-Critic算法） 的一些理解

AC算法(Actor-Critic算法)最早是由《NeuronlikeAdaptiveElementsThatCanSolveDifficultLearningControlProblemsNeuronlikeAdaptiveElementsThatCanSolveDifficultLearningControlProblems》论文提出，不过该论文是出于creditassignmentprobl
流失的美condor·2022-12-28 23:27

强化学习之AC、A2C和A3C

阅读本文可参考我以前的文章《强化学习实践教学》https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading
微笑小星·2022-12-28 23:57

强化学习之Double DQN

DoubleDQN算法DoubleDeepQNetwork(DDQN)是在DQN算法的基础上稍微改进了一点，优化了算法的性能。DoubleDQN算法描述首先我们要知道DoubleDQN是解决了DQN当中的什么问题？普通的DQN算法通常会导致对Q值的过高估计(overestimation)，为什么会出现这样的问题呢，先来看一下传统的DQN怎么处理TD目标的：YtDQN=Rt+1+γmax⁡aQ(st
哇咔咔FF·2022-12-28 23:26

强化学习之DQN

DQN算法上一节课讲到的Q-learning算法存在一定的缺点，那就是在大范围状态空间中的数据处理能力不足。造成这种缺点的原因是其采用了表格的方式来存储Q值造成的，可以试想一下围棋的状态，它是有数万个状态的，如果以此来建立一个表格，将会在表格的查询、修改、存储上就要占用计算机很多的资源，使得计算机的学习效率降低。这时我们就想能不能找到一个函数，使得我给这个函数一个状态作为输入，他就能输出在这个状态
哇咔咔FF·2022-12-28 23:56

强化学习算法：AC系列详解

文章目录ACA2CA3CReferencesACActor-Critic算法分为两部分，actor的前身是policygradient，它可以轻松地在连续动作空间内选择合适的动作，value-based的Q-learning只能解决离散动作空间的问题。但是又因为Actor是基于一个episode的return来进行更新的，所以学习效率比较慢。这时候我们发现使用一个value-based的算法作为C
困比比·2022-12-28 23:25

强化学习AC框架

importgymimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportrandomfromcollectionsimportdeque#HyperParametersGAMMA=0.95#discountfactorLEARNING_RATE=0.01classActor():#PIdef__init__(self,env,sess):#initsomeparamet
gz153016·2022-12-28 23:55

强化学习AC、A2C、A3C算法原理与实现

策略梯度与A2C算法https://blog.csdn.net/u013298300/article/details/100060817强化学习（十三）--AC、A2C、A3C算法https://zhuanlan.zhihu.com
张博208·2022-12-28 23:24

强化学习之AC系列算法（AC、A2C、A3C）

文章目录AC算法ACA2CA3CAC算法我们之前讲过基于价值的强化学习，我们也讲过基于策略的强化学习，这节课所讲的AC系列算法就是同时使用了这两种方法包含有：AC——ActorCritic、A2C——AdvantageActorCritic
哇咔咔FF·2022-12-28 23:53

AI学习路线

数学基础在线编程天池leetcode编程基础课数据分析numpy实践pandas实践Matplotlib实践工具与框架pytorchtensorflow机器学习机器学习原理与实践深度学习深度学习原理与实践强化学习计算机视觉视觉
Ai扫地僧（yao）·2022-12-28 22:04

深入浅出强化学习：原理入门_强化学习：表面解释

深入浅出强化学习：原理入门ArtificialIntelligence(AI)hasbecomeahugebuzzwordinthepast5yearsormore,andmoreandmorepeoplearebeingcluedupaboutArtificialNeuralNetworksthatcanbetrainedintwodifferentways
weixin_26752075·2022-12-28 16:03
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