GAN-强化学习第65页

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

多智能体MAgent学习

通信形式根据agent的不同通信方式，可分为：竞争型：两个或多个的agent试图击败对方以最大化他们的奖励协作型：一组agent需要共同努力以实现某个目标强化学习方法agent共享我们正在优化的策略，但是观察将从

orange_の_呜·2023-01-02 13:35

PettingZoo：多智能体游戏环境库入门

Gym2是OpenAI开发的一个著名的强化学习库，它为环境提供了标准的API，可以轻松地使用不同的强化学习代码库进行学习。

虾米小馄饨·2023-01-02 13:33

机器学习算法--python--sklearn--后续神经网络

机器学习算法1概念机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策树、k平均、随机森林、朴素贝叶斯、降维、梯度增强公式

William Cai·2023-01-02 12:10

一文读懂监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习这四种深度学习方式...

一般说来，训练深度学习网络的方式主要有四种：监督、无监督、半监督和强化学习。在接下来的文章中，计算机视觉战队将逐个解释这些方法背后所蕴含的理论知识。

计算机视觉研究院·2023-01-02 11:59

一文读懂监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习四种方式

「机器人圈」导览：一般说来，训练深度学习网络的方式主要有四种：监督、无监督、半监督和强化学习。在接下来的文章中，机器人圈将逐个解释这些方法背后所蕴含的理论知识。

charleswangzi·2023-01-02 11:57

自监督学习对比学习了解

首先介绍一下到底什么是SSL，我们知道一般机器学习分为监督学习，非监督学习和强化学习。而self-supervi

hn_lgc·2023-01-02 10:25

论文快报 | 推荐系统领域最新研究进展

文文学霸·2023-01-02 08:12

深度强化学习_140页深度强化学习入门发布

选自arXiv作者：VincentFrancois-Lavet等参与：Panda深度强化学习已经为围棋、视频游戏和机器人等领域带来了变革式的发展，成为了人工智能领域的一大主流研究方向。

weixin_39693193·2023-01-02 07:23

码小书·2023-01-02 07:49

机器学习理论基础

SupervisedLearning)传统的监督学习（TraditionalSupervisedLearning）非监督学习(UnsupervisedLearning)半监督学习(Semi-supervisedLearning)强化学习

愤怒的西瓜君·2023-01-02 07:10

博弈论知识点总结

系列文章目录提示：国科大其他课程资料整理国科大高级AI——强化学习（格子问题）国科大高级AI——博弈论以及相关考题国科大高级AI——一阶谓词逻辑国科大高级AI——证明题历年考题国科大高级AI——深度学习整理国科大高级

ZhangTuTu丶·2023-01-02 07:54

传教士和野人问题思考逻辑

系列文章目录提示：国科大其他课程资料整理国科大高级AI——强化学习（格子问题）国科大高级AI——博弈论以及相关考题国科大高级AI——一阶谓词逻辑国科大高级AI——证明题历年考题国科大高级AI——深度学习整理国科大高级

ZhangTuTu丶·2023-01-02 07:53

深度强化学习-策略梯度算法推导

深度强化学习-策略梯度算法推导引言1策略梯度算法推导1.1方法一1.2方法二2Reinforce算法3Reinforce算法伪代码引言之前我们讨论过DQN算法：深度强化学习-DQN算法原理与代码、DoubleDQN

indigo love·2023-01-01 20:29

关于策略梯度（policy gradient）的理解

策略梯度的伪代码基于策略的强化学习和基于值函数的强化学习之间的优劣？策略梯度的优化目标？

奇幻纬度·2023-01-01 20:59

RLChina2022-强化学习暑期课程-博弈搜索算法

《RLChina2022-强化学习暑期课程-博弈搜索算法》的学习笔记主讲人：中科院自动化林舒老师RLChina2022-强化学习暑期课程-博弈搜索算法学习笔记序列决策问题定义与模型序列决策问题示例：推箱子游戏通用求解算法

修行僧yicen·2023-01-01 20:28

【深度强化学习】Policy Gradient算法

PolicyGradient算法TrajectoryTrajectory表示一个回合的状态-动作序列，记为τ\tauτ,其发生的概率记为pθ(τ)p_{\theta}(\tau)pθ(τ)，计算公式如上图所示。PolicyGradient我们希望通过最大化下图中的ExpectedReward，来进行策略的学习。其梯度计算如下:因此我们可以设计下图所示的损失函数，其中θ\thetaθ为策略神经网络的

FPGA硅农·2023-01-01 20:25

策略梯度算法简明教程

为什么需要策略梯度基于值的强化学习方法一般是确定性的，给定一个状态就能计算出每种可能动作的奖励（确定值），但这种确定性的方法无法处理一些现实的问题，比如玩100把石头剪刀布的游戏，最好的解法是随机的使用石头

3A是个坏同志·2023-01-01 20:55

机器学习算法介绍

根据学习任务的不同，我们可以将机器学习分为监督学习、非监督学习、强化学习三种类型，而每种类型又对应着一些算法。各种算法以及对应的任务类型接下来就简单介绍几种

三街石龟·2023-01-01 14:59

中国大学mooc胡浩基老师机器学习第一章单元试题

第1题-单选给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于（A）A.监督学习B.强化学习C.半监督学习D.无监督学习第2题-单选机器学习进行的第一步是（D）A.交叉验证B.数据收集C.模型训练D.特征提取第

sunshine萝卜·2023-01-01 14:53

强化学习--DQN

系列文章目录强化学习提示：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系列文章目录前言一、强化学习是什么？二、核心算法(深度强化学习)DQN1.什么是DQN?

百度pkq·2023-01-01 07:15

对Dueling DQN理论的深度分析。

强化学习中Agent与环境的交互过程是由马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)描述的。

难受啊！马飞...·2023-01-01 07:14

动手强化学习（八）：DQN 改进算法——Dueling DQN

动手强化学习（七）：DQN改进算法——DuelingDQN1.简介2.DuelingDQN3.DuelingDQN代码实践4.对Q值过高估计的定量分析总结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

Jasper0420·2023-01-01 07:13

强化学习-Q-learning FrozenLake-V0 实现

Q-learning算法是比较经典的强化学习入门算法，本文以FrozenLake-V0为例，介绍Q-learning的相关实现。

蓑雨春归·2022-12-31 15:25

强化学习面试

1.什么是mdp2.reward，return（之前用的属于都是gain），和value的关系3.dqn的两个gaijin4.为什么从replaybuffer里要随机的取样本（答案打破相关性）5.什么是belman方程，马尔可夫性是什么时候被引入bellman方程的6.极大似然估计7.贝叶斯分类器8.如何复制一个带随即指针的链表9.git的常用命令10.linux常用命令

龙今天超越了自己·2022-12-31 12:48

深度学习，强化学习，深度强化学习的对比

二，强化学习是针对某些只与上一时刻相关的问题，根据本时刻与上一时刻的状态和动作，推断下一时刻某动作发生的概率。深度学习相对是机械的，静止的。强化学习相对是不断变化的的一个连续的过程。

l茗·2022-12-31 12:44

Enhancing Text-based Reinforcement Learning Agentswith Commonsense Knowledge

摘要在本文中，我们考虑了利用基于文本的环境和游戏作为评估环境来评估强化学习技术进展的最新趋势。

小蜗子·2022-12-31 08:33

RLHF：基于人类反馈（Human Feedback）对语言模型进行强化学习【Reinforcement Learning from Human Feedback】

HuggingFace发表了一篇博客，详细讲解了ChatGPT背后的技术原理——RLHF。笔者读过之后，觉得讲解的还是蛮清晰的，因此提炼了一下核心脉络，希望给对ChatGPT技术原理感兴趣的小伙伴带来帮助。此外，文末整理了几篇关于RLHF最热门的12篇必读论文，卖萌酱打包好挂在公众号后台了，感兴趣的小伙伴可以在公众号“夕小瑶的卖萌屋”后台回复【1212】领取。在过去几年里，基于prompt范式的A

u013250861·2022-12-31 08:58

用Python走迷宫｜Q-Learning｜强化学习

Q-Learning走迷宫上文中我们了解了Q-Learning算法的思想，基于这种思想我们可以实现很多有趣的功能和小demo，本文让我们通过Q-Learning算法来实现用计算机来走迷宫。原理简述我们先从一个比较高端的例子说起，AlphaGo大家都听说过，其实在AlphaGo的训练过程中就使用了Q-Learning的思想，对于机器下错棋和下对棋的时候给予一定的惩罚和奖励，当经过无数次的训练之后，机

二哥不像程序员·2022-12-31 00:25

新一代自动出价范式：在线强化学习SORL框架

·动机：在离线不一致问题·问题建模·方法：SORL框架·实验结果·总结·关于我们·参考文献▐摘要近年来，自动出价已成为广告主提升投放效果的重要方式，在真实广告系统（RAS）中，常见的自动出价策略是利用强化学习算法在复杂多变的竞价环境下进行实时调整

阿里妈妈技术·2022-12-30 20:53

机器学习方法的基本分类

目录1、监督学习（supervisedlearning）2、无监督学习（unsupervisedlearning）3、强化学习（reinforcementlearning）4、半监督学习（semi-supervisedlearning

宁静_致远_·2022-12-30 20:09

强化学习的代码格式

defupdate():whileTrue:#freshenvenv.render()#RLchooseactionbasedonobservationaction=RL.choose_action(str(observation))#Rltakeactionandgetnextobservationandrewardobservation_,reward,done=env.step(action

anzrs·2022-12-30 18:42

基于matlab的Qlearning强化学习室内路径规划控制算法仿真

目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述强化学习与监督学习不同之处在于,它不需要教师信号,又不同于仅能完成极其有限功能的无监督学习在学习过程中得不到任何提示,它强调与环境的交互过程中获得评价性反馈信号

Simuworld·2022-12-30 18:40

基础的强化学习(RL)算法及代码详细demo

文章目录一、Sarsa(悬崖问题)1.1CliffWalking-v0环境介绍1.2Sarsa算法流程1.3具体代码1.4演示效果二、Q-Learning(悬崖问题)2.1CliffWalking-v0环境介绍2.2Q-Learning算法流程2.3具体代码2.4演示效果三、PG策略梯度(倒立摆)3.1CartPole-v1环境介绍3.2PG算法流程(REINFORCE)3.3具体代码3.4演示效

Promethe_us·2022-12-30 18:09

ADP中PI和VI的算法实现

一.深度强化学习PI算法（与自动控制系统相结合）1.1训练初始的Actor（根据状态做出决策）使用了一个神经网络来做actor重要的一点是要训练这个actor，如何训练呢？

AutoGalaxy·2022-12-30 14:34

【强化学习】蒙特卡洛方法

目录动态规划的局限性蒙特卡洛方法介绍蒙特卡洛方法的使用条件蒙特卡洛方法在强化学习中的基本思路蒙特卡洛控制没有ExploringStarts的MC控制基于重要度采样的offpolicy预测off-policyMC

sword_csdn·2022-12-30 14:01

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

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