GAN-强化学习第62页

构建强化学习_如何构建强化学习项目（第1部分）

构建强化学习Tenmonthsago,Istartedmyworkasanundergraduateresearcher.WhatIcanclearlysayisthatitistruethatworkingonaresearchprojectishard

weixin_26752765·2022-12-28 16:03

干货｜个性化推荐系统五大研究热点之可解释推荐（五）

【编者按】微软亚洲研究院社会计算组的研究员们从深度学习、知识图谱、强化学习、用户画像、可解释性推荐等五个方面，展望了未来推荐系统发展的方向。

weixin_33929309·2022-12-28 16:03

论文阅读6-----基于强化学习的推荐系统 Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations

论文阅读6-----基于强化学习的推荐系统DeepReinforcementLearningforList-wiseRecommendationsABSTRACTRecommendersystemsplayacrucialroleinmitigatingtheproblemofinformationoverloadbysuggestingusers

界限消除者·2022-12-28 16:01

「强化学习可解释性」最新2022综述

来源：图灵人工智能强化学习是一种从试错过程中发现最优行为策略的技术，已经成为解决环境交互问题的通用方法.然而，作为一类机器学习算法，强化学习也面临着机器学习领域的公共难题，即难以被人理解.缺乏可解释性限制了强化学习在安全敏感领域中的应用

人工智能学家·2022-12-28 16:28

基于强化学习的可解释性推荐文献三篇

白水baishui·2022-12-28 16:56

在ubuntu16.04下借助ROS和pytorch运行深度强化学习导航算法

一、安装过程1.重装ubuntu16.04参考文章：win10+ubuntu16.04双系统下完全删除并重装ubuntu16.04_凌波一梦的博客-CSDN博客_双系统重装ubuntu特性化的点：一、进入启动项选择界面：按F10二、分区设置：选择分区类型均为主分区【Primary】，分区位置为空间起始位置【Beginningofthissapce】1.swap分区用于【swaparea】，设置大小

好好学习天天向上01·2022-12-28 16:50

强化学习个人总结（1）

强化学习个人总结DQN：只训练Q网络，也就是直接得到每个动作的分数，以此来评估动作的好坏。

早日发文·2022-12-28 16:19

多智能体深度强化学习——MADDPG算法代码分析（tensorflow）

写这篇的目的主要是总结一下最近对MADDPG这篇文章的学习过程。其中对文章的实验部分理解还不够深刻，如果某些该领域的大神能看到这篇博客的话，诚挚希望您们提供一些建议和指导！其中一个问题我已在github提出了个issue:https://github.com/openai/maddpg/issues/551.MADDPG（Multi-AgentDeepDeterministicPolicyGrad

RavenRaaven·2022-12-28 16:15

【强化学习/gym】(二)一些强化学习的框架或代码

Keras(tf)kerasrlKeras文档中有四篇关于强化学习的例子，涉及的算法是ActorCritic、DDPG、DQN、PPO这几个例子代码都比较简洁，并且有清晰明了的说明，便于学习。

o0o_-_·2022-12-28 16:45

动手强化学习（七）：DQN 改进算法——Double DQN

动手强化学习（七）：DQN改进算法——DoubleDQN1.简介2.DoubleDQN3.DoubleDQN代码实战文章转于伯禹学习平台-动手学强化学习（强推）本文所有代码均可在jupyternotebook

Jasper0420·2022-12-28 16:14

深度强化学习专栏 —— 2.手撕DQN算法实现CartPole控制

戳这里猜你想看：深度强化学习专栏——1.研究现状深度强化学习专栏——2.手撕DQN算法实现CartPole控制深度强化学习专栏——3.实现一阶倒立摆pybullet杂谈：使用深度学习拟合相机坐标系与世界坐标系坐标变换关系

bug404_·2022-12-28 16:38

使用Pytorch实现强化学习——DQN算法

目录一、强化学习的主要构成二、基于python的强化学习框架三、gym四、DQN算法1.经验回放2.目标网络五、使用pytorch实现DQN算法1.replaymemory2.神经网络部分3.Agent4

Er_Bai·2022-12-28 16:05

神经网络与机器学习 - 第0章导言

0.5反馈0.6网络结构单层前馈网络多层前馈网络递归网络0.7知识表示知识表示的规则怎样在神经网络设计中加入先验信息如何在网络设计中建立不变性一些最终评论0.8学习过程有教师学习（监督学习）无教师学习强化学习无监督学习

博_采_众_长·2022-12-28 16:32

【论文笔记】基于生成对抗网络的强化学习算法的研究

Ctrl+Alt+L·2022-12-28 13:51

OR青年｜基于深度强化学习进行云资源分配

编者按本文系『OR青年计划』成果，是郭德真同学在覃含章和朱睿豪教授指导下完成。由『运筹OR帷幄』社区主办的『OR青年计划』，旨在帮助对运筹学应用有理想和追求的同学，近距离与学界、业界导师交流课题，深入了解运筹学的细分方向，为后续的深造、就业生涯打下坚实的基础。关于第二届『OR青年计划』的详细情况，请参考成果汇报来啦！第二届OR青年计划之学界实验室结营直播预告！！！云计算的快速发展使得资源分配问题成

运筹OR帷幄·2022-12-28 09:49

OM | 论文精读：深度强化学习与智慧交通(一）

本文主要讨论强化学习（RL）在智能交通系统中的应用，下面摘录文中与“交通信号灯控制”相关的内容。

运筹OR帷幄·2022-12-28 09:18

医学图像处理医学图像处理-卷积神经网络卷积神经网络_典型的深度学习算法（一）：卷积神经网络（CNN）...

在深度学习领域中，已经验证的典型成熟算法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GANs）、深度强化学习（RL）等，下面企通查将带领大家对典型的深度学习算法之一——卷积神经网络（

weixin_39830175·2022-12-28 02:18

【强化学习纲要】4 价值函数近似

【强化学习纲要】4价值函数近似4.1价值函数近似基本原理4.1.1Introduction:ScalingupRL4.1.2梯度下降法4.1.3线性价值函数近似4.2价值函数近似forprediction4.2.1IncrementalVFA

Wwwilling·2022-12-28 01:28

ChatGPT免费账号分享

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。

kimy113·2022-12-27 23:04

机器学习的四种学习方法

文章目录监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）半监督学习（Semi-supervisedLearning)强化学习（ReinforcementLearning

侬本多情。·2022-12-27 23:33

读深度强化学习落地指南一书总结

读强化学习落地指南总结提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录读强化学习落地指南总结前言四、action五、状态5.1设计原则六、回报函数的设计6.1主线reward和稀疏奖励问题

D_JQ·2022-12-27 13:23

马斯克的AI野心——OpenAI Gym系统深度解析

每一天，我们都在致力于进行非监督式学习和强化学习的研究。我们的使命和长期目标是以将最大限度地造福全人类的方式发展人工智能。

lionzl·2022-12-27 11:22

下一个AI领域的高薪方向：强化学习与智能决策研究班2023年春季招生启事

世界繁花盛开我们不必在同一个地方反复死磕强化学习是最近5年来人工智能最令人激动的研究领域。

PaperWeekly·2022-12-27 11:19

RLChina强化学习笔记

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、机器学习二、深度学习二、机器学习中的优化理论和方法2.1优化算法2.2收敛性分析2.3图形模型与贝叶斯推理2.4贝叶斯优化三、博弈论3.1MotivationandNormal-formGame3.2Extensive-formGameandImperfectInformation3.3BayesianGameandI

白衣西蜀梅子酒·2022-12-27 10:13

历史就是一个大规模强化学习训练集

文章中还提到一些研究心得和反思，把自己当作agent，从历史中强化学习。这一年在组里开了一个比较大的方向，组织并带领团队一点点往前走，并且获得了一些初步的成果。

视学算法·2022-12-27 10:43

基于强化学习的图像配准 - Image Registration: Reinforcement Learning Approaches

配准定义给定参考图像I_f和浮动图像I_m，所谓的配准就是寻找一个图像变换T，将浮动图像I_m变换到和I_f相同的坐标空间下，使得两个图像中对应的点处于同一坐标下，从而达到信息聚合的目的。在医学图像配准中，最常见的例子便是将同一个部位的CT图像变换移动到与MRI图像的位置相同，如下图：而配准又分为刚性配准（rigidregistration）和非刚性配准（non-rigidregistration

qq_20448873·2022-12-27 10:10

自然语言生成技术现状调查：核心任务、应用和评估（2）

论文前面部分：自然语言生成技术现状调查：核心任务、应用和评估（1）_流萤数点的博客-CSDN博客目录3.NLG体系结构和方法3.1模块化的方法3.2规划方法3.2.1语法规划3.2.2基于强化学习的不确定性随机规划

流萤数点·2022-12-27 09:23

强化学习-稀疏奖励及模仿学习

稀疏奖励实际上用reinforcementlearninglearnagent的时候，多数的时候agent都是没有办法得到reward的。在没有办法得到reward的情况下，训练agent是非常困难的。举例来说，假设你要训练一个机器手臂，然后桌上有一个螺丝钉跟螺丝起子，那你要训练它用螺丝起子把螺丝钉栓进去，这个很难，为什么？因为一开始你的agent是什么都不知道的，它唯一能够做不同的action的

数据铁人·2022-12-26 23:34

easyRL学习笔记：强化学习基础

https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter1/chapter1pipinstallgym配置开发环境https://book.douban.com/subject/35043939/https://zhuanlan.zhihu.com/reinforce参考项目二pythontrain.pyvisualdl--logdir=train_lo

irrationality·2022-12-26 23:34

强化学习&基于值6.4 | Deep Q-Learning 算法伪代码

LEARN和SAMPLE流程并非相互依赖，可以完成多个取样步骤然后完成一个学习步骤或者具有不同随机批次的多个学习步骤。phi表示预处理和堆叠图像操作；

ASKCOS·2022-12-26 23:03

强化学习之模仿学习

通过深度强化学习，我们能够让机器人针对一个任务实现从0到1的学习，但是需要我们定义出reward函数，在很多复杂

薛定谔的炼丹炉！·2022-12-26 23:03

7天强化学习营学习笔记

7天飞桨深度学习学院--强化学习笔记1基础知识Lesson1学习笔记--RL初印象相关概念RL应用课外学习资料强化学习与监督学习的区别强化学习的算法和环境实践基础知识只是大概的内容，包括5大部分：1.机器学习基础知识

sandypx·2022-12-26 23:03

【RL】Reinforcement Learning Tips and Tricks

强化学习教程资源：https://stable-baselines3.readthedocs.io/en/master/guide/rl.htmlSB3教程：https://github.com/araffin

None072·2022-12-26 23:02

Q-learning

问题分析我们可以通过强化学习（reinforcementlearning）来解决小鸟怎么飞这个问题。强化学习中有状态（state）、动作（action）、奖赏（reward）这三个要素。智能体（

在路上@Amos·2022-12-26 23:31

GAIL生成对抗模仿学习的简单理解

文章目录强化学习模仿学习模仿学习的三种方法行为克隆逆向强化学习GAIL生成对抗模仿学习强化学习强化学习需要一个合适的reward函数去求解最优行动策略，但很多情况下不容易设以一个足够全面和优秀的reward

梦星魂24·2022-12-26 23:31

论文笔记：Generative Adversarial Imitation Learning

继续我们上篇博文模仿学习概述中的内容，上文中我们讲到，模仿学习中的逆向强化学习和对抗神经网络如出一辙，在本文中，我们就继续分析将对抗神经网络和逆向强化学习结合遇到的困难和所提出的解决方法。

彩虹糖梦·2022-12-26 23:59

强化学习算法Q-learning学习

Q-learning是一个典型的表格型off-policy强化学习方法。

TCCCLY·2022-12-26 23:29

Easy_RL 01：强化学习基础

目录0Overview1RL概况1.1RL定义1.2RL中的建模问题Environment&StateActionAgent2RL实践（python）3RL应用0Overview强化学习（reinforcementlearning

a2426·2022-12-26 23:29

NeurIPS 2020 | 近期必读模仿学习精选论文

在传统的强化学习任务中，通常通过

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-12-26 23:28

【强化学习】《Easy RL》- Q-learning - CliffWalking（悬崖行走）代码解读

目录0.前言1.超参数2.训练2.1初始化环境和智能体2.2智能体选择动作2.3环境接收动作并反馈下一个状态和奖励2.4智能体进行策略更新（学习）3.结果处理3.1模型保存3.2模型读取3.3模型测试0.前言本篇博客的代码来源于蘑菇书《EasyRL》Q学习部分的悬崖行走实战部分，本人在学习的同时对代码进行完整的解读，如有错误之处，烦请指正。Easy-RLgithub：https://github.

None072·2022-12-26 23:58

论文精读：Generative Adversarial Imitation Learning（生成对抗模仿学习）

GenerativeAdversarialImitationLearning）1.背景介绍1.1.论文背景这篇论文是2016年由斯坦福大学研究团队提出的，两位作者，一位是JonathanHo，履历十分丰富，主要研究方向是无监督学习和强化学习

Alex_996·2022-12-26 23:58

多智能体强化学习算法【一】【MAPPO、MADDPG、QMIX】

汀、·2022-12-26 15:14

【总结】解决MAPPO（Multi-Agent PPO）问题技巧

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/本文转载自：机器之心清华和UC伯克利联合研究发现，在不进行任何算法或者网络架构变动的情况下

深度强化学习实验室·2022-12-26 15:07

【深度强化学习】MAPPO 代码学习

【深度强化学习】MAPPO代码学习MAPPO的开源代码库：https://github.com/marlbenchmark/on-policyMAPPO的主要实现在onpolicy中实现，接下来逐一对MAPPO

见见大魔王·2022-12-26 15:34

【无标题】

强化学习qlearning解决tsp问题强化学习小白学习互助提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加强化学习qlearning解决tsp问题文章目录强化学习qlearning解决

ZhangP41·2022-12-26 08:28

强化学习笔记

本文（不断更新）是学习以下课程/文献的笔记：课程：UCLCourceonRLhttp://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html课程：Berkeleycs188http://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/书籍：Reinforcementlearning:AnIntroductionhttps://

FlorianFang·2022-12-26 08:57

【算法】强化学习算法知识点面试准备

强化学习基础部分1.强化学习与监督学习和无监督学习有什么区别?

CZ一星弱火·2022-12-26 08:56

强化学习笔记（初级篇）

刚看完李伟楠老师的《动手学强化学习》中强化学习基础篇，写一篇博客记录一下学习内容和学习心得。

cp3111·2022-12-26 08:53

什么是强化学习？（主要的强化学习概念）

文章目录什么是强化学习？

大鹏的编程之路·2022-12-26 08:52

强化学习笔记（一）

最近在学习有关强化学习的一些内容，写点东西记录一下第一篇笔记主要是关于强化学习的概念，以及入门的一些基础进行记录。

pure-Aurora·2022-12-26 08:22

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