GAN-强化学习

强化学习算法-1-多臂老虎机

多臂老虎机也常常在游戏厅中见到，它是强化学习入门的必要问题，也是概率论中的经典。每一台老虎机的结果都服从一个概率分布，如高斯分布。
Zacharium_·2022-12-30 13:04

强化学习RL——多臂老虎机问题

文章目录基于强化学习的一些前言一、Ann-ArmedBanditProblem是什么？
乌鸦不像写字台·2022-12-30 13:03

强化学习——day31 多臂老虎机MAB的代码实现（Python）

多臂老虎机MAB的代码实现2.3算法基本框架搭建2.4epsilon贪心算法2.4.1参数为0.01的绘图2.4.2不同的参数2.4.3值随时间衰减的epsilon-贪婪算法2.5上置信界算法2.6汤普森采样算法2.7总结2.8参考文献2.3算法基本框架搭建#导入需要使用的库,其中numpy是支持数组和矩阵运算的科学计算库,而matplotlib是绘图库importnumpyasnpimportm
想太多!·2022-12-30 13:33

强化学习——day12 多臂老虎机问题MAB

在多臂老虎机（multi-armedbandit，MAB）问题（见图2-1）中，有一个拥有根拉杆的老虎机，拉动每一根拉杆都对应一个关于奖励的概率分布。我们每次拉动其中一根拉杆，就可以从该拉杆对应的奖励概率分布中获得一个奖励。我们在各根拉杆的奖励概率分布未知的情况下，从头开始尝试，目标是在操作次拉杆后获得尽可能高的累积奖励。由于奖励的概率分布是未知的，因此我们需要在“探索拉杆的获奖概率”和“根据经验
想太多!·2022-12-30 13:03

强化学习的探索与利用：多臂老虎机问题与其算法的模拟仿真

一.多臂老虎机强化学习是一种试错性学习，所以对于已有信息的利用和未知信息的探索之间的平衡一直是强化学习中一个重要的话题。
极乐寺住持·2022-12-30 13:32

强化学习（二）：马尔可夫决策过程

首先感谢B站UP主：Re_miniscence_，本篇文章总结来自于他，并添加了一些自己的理解。该up的BB空间1.随机变量概率论中的知识，如用X表示一个随机事件，用p（X）表示概率。2.随机过程一组随机变量如St,St+1,St+2…作为一个整体研究，一组之间有很紧密的过程。随机过程X(t)是一组依赖于实参数t的随机变量，t一般具有时间的含义。随机过程{X(t),t∈T}可能取值的全体所构成的集
Cai__xukun·2022-12-30 13:02

强化学习（一）：多臂老虎机

强化学习(一）：多臂老虎机一.基本概念和原理1.基本概念2.动作-价值方法3.增量式和非平衡性问题二.E-E困境（探索和利用）三.先进技术和方法解决困境1.乐观初始值2.基于置信度上界的动作选择3.梯度赌博机算法
Cai__xukun·2022-12-30 13:31

Parl 强化学习7日打卡营学习后记

Parl强化学习7日打卡营学习后记前言概述记录TableQSarsa、QLearningDQNPolicy-GradientDeepDeterministicPolicyGradient前言百度AIStudio
Solution_Cen·2022-12-30 08:54

几行代码轻松实现，Tensorlayer 2.0推出深度强化学习基准库

2019-11-1116:37:04机器之心发布机器之心编辑部强化学习通过使用奖励函数对智能体的策略进行优化，深度强化学习则将深度神经网络应用于强化学习算法。
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-30 08:24

TensorFlow 2.0深度强化学习指南

在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性
weixin_34290352·2022-12-30 08:23

深度强化学习落地方法论（5）——状态空间篇

目录前言状态设计的四个步骤任务分析相关信息筛选直接相关信息间接相关信息相关信息预处理统一性考虑形式统一逻辑统一效果验证模仿学习验证直接验证缺省验证总结前言DRL的状态信息代表了agent所感知到的环境信息，以及因自身的action带来的变化。状态信息是agent制定决策和评估其长期收益的依据，而状态设计的好坏直接决定了DRL算法能否收敛、收敛速度以及最终性能，兹事体大，不可不察。通常在一些公共平台
wyjjyn·2022-12-30 08:23

百度系强化学习的先导工程知识梳理

本文是使用百度的强化学习框架的前置知识铺垫，梳理了几个必要的python包及其熟悉流程，算是一个百度系强化学习的先导工程知识梳理。
JIMMMY0·2022-12-30 08:52

【Python强化学习】蒙特卡洛法讲解及在冰湖问题中实战（图文解释 附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~随机性策略首先生成一个随机初始化的随机性策略defcreate_random_policy(env):pi=np.ones([env.observation_space.n,env.action_space.n])#用数组来存储策略p=1/env.action_space.nreturnpi*ppi=create_random_policy(env)pr
showswoller·2022-12-30 08:21

利用 AI 强化学习算法，训练50级比卡超，单挑70级超梦！

作者|MichaelIp责编|寇雪芹出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）强化学习（ReinforcementLearning,RL），是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent
AI科技大本营·2022-12-30 08:51

【Python强化学习】动态规划法中策略迭代和值迭代求解冰湖问题实战（图文解释 附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基于值函数优化策略的方法是先求得值函数，然后通过值函数来求得最优策略。相应地，该类算法的迭代过程可分为策略评估阶段和策略改进阶段。在策略评估阶段，算法基于当前策略来求得值函数；在策略改进阶段，算法利用当前值函数来更新策略。动态规划法1：策略迭代算法状态值函数V_π(s)可以看作动作值函数Q_π(s,a)在状态处于s时关于动作a的数学期望：π(a│s)是概
showswoller·2022-12-30 08:51

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
上一页 61 62 63 64 65 66 67 68 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他