GAN-强化学习第68页

深度学习 --- 循环神经网络RNN详解(BPTT)

今天开始深度学习的最后一个重量级的神经网络即RNN，这个网络在自然语言处理中用处很大，因此需要掌握它，同时本人打算在深度学习总结完成以后就开始自然语言处理的总结，至于强化学习呢，目前不打算总结了，因为我需要实战已经总结完成的算法

zsffuture·2022-12-12 07:47

安静到无声文件浏览器

刷题FPGA基于Verilog的CNN实现Verilog刷题CSDN操作tensorflow学习matlab数字图像处理python-opencv模式识别与机器学习实战练习图像描述水下图像标注深度学习强化学习模型的压缩与加速

安静到无声·2022-12-12 00:12

强化学习最强仿真平台--MuJoCo官方文档解读-Introduction

链接2021年10月18日DeepMind收购并开源了MuJoCo软件（之前都是收费的，最早由RobotiLLC开发），MuJoCo：Multi-JointdynamicswithContact一、Overview1.1介绍MuJoCo是一个带有CAPI的C/C库，面向研究人员和开发人员。运行时模拟模块被调优为最大限度地提高性能，并对由内置XML解析器和编译器预先分配的低级数据结构进行操作。用户使

领海王WHL·2022-12-11 23:33

Rllib学习[1] --rllib基本指令

文章目录Ray介绍Rllib的安装RLlib介绍RLlib框架使用trainer进行训练trainer参数设置获取训练好的模型/policypolicy模型参数设置直接使用tune进行强化学习引用Ray

最適当承诺·2022-12-11 23:01

强化学习环境：MuJoCo 安装踩坑记录（2020年7月18日）

文章目录写在开头：一、MuJoCo环境介绍：二、系统平台介绍：三、安装MuJoCo：3.1获取许可证3.2下载源文件四、安装mujoco-py五、最后解决方案：写在开头：本文写在笔者学习了强化学习算法DQN

AItrust·2022-12-11 23:58

【Tools-Mujoco】创建自定义的Mujoco模型

你可能对它很熟悉，因为它强化学习领域受到众多学者的青睐，在OpenAIGym中也有Mujoco的使用。Mujoco提供了超快的动力学模拟，重点是接触动力学。

爱吃猫的小鱼干·2022-12-11 23:52

交通流优化：一种强化学习方法

本文提出了一种新的基于强化学习的交通流优化方法。我们证明了交通流优化问题可以表述为马尔

当交通遇上机器学习·2022-12-11 21:27

从机器学习到大模型（零基础）

如何生成可参考右边的帮助文档目录前言一、机器学习1.监督学习（1）线性回归模型（2）多元线性回归模型（3）二元分类模型（4）注意事项（5）深度学习（6）模型评估（7）决策树2.非监督学习（1）聚类（2）异常检测（3）推荐系统3.强化学习二

啊哒哒哒哒大·2022-12-11 20:08

深度学习介绍与DQN

文章目录一、ReinforcementLearning简介二、强化学习方法分类1.理解环境（modelbased）/不理解环境（modelfree）2.基于概率（policy-based）/基于价值（value-based

Late May·2022-12-11 18:26

深度强化学习

强化学习有两个基本概念：环境（即外部世界）和智能体（即你正在编写的算法）。智能体向环境发送行为，环境回复观察和奖励（即分数）。

岩枭·2022-12-11 18:25

强化学习之Actor-Critic (AC, A2C, A3C, DDPG)

目录1.ReviewPolicyGradient2.ReviewQ-learning3.Actor-Critic4.AdvantageActor-Critic5.A2C解决CartPole-v11）构建actor和critic2）算法总体流程3）从概率分布选择动作4）Critic学习5）Actor学习6.A3C7.PDPG(PathwiseDerivativePolicyGradient)8.DD

Water-drop-conquer·2022-12-11 18:50

机器学习之强化学习概览

https://www.toutiao.com/a6683691974433702408/2019-04-2512:58:24本文翻译自VishalMaini在Medium平台上发布的《MachineLearningforHumans》的教程的《Part5:ReinforcementLearning》的英文原文（原文链接）。该翻译都是本人（[email protected]）本着分享

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-11 18:20

qlearning算法_通过OpenAI Gym编写第一个强化学习算法

腾讯互娱TuringLab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和应用进行讨论。在此通过公众号形式把相关有趣内容也推送给对新技术和业界趋势感兴趣的朋友。和大量的所谓技术公众号不同，尽管以AI为重心，但我们的分享不局限于AI论文，而是涉猎所有前沿技术领域，和自动化流程、数据处理、人工智能、架构设计相关的有趣内容均会分享，希望各位在周末闲暇时有空阅读了解。分享人：许家誉腾讯互娱研究员1

weixin_39888082·2022-12-11 18:49

【零基础强化学习】100行代码教你实现基于DQN的gym登山车

南城果宝·2022-12-11 17:08

强化学习DQN

强化学习中有两种重要的方法：PolicyGradients和Q-learning。

choushi5845·2022-12-11 17:36

以Cart Pole为环境，实现DQN和PG算法

一、实验题目以CartPole为环境，实现DQN和PG算法二、实验内容1.算法原理强化学习—DQN算法原理详解binbigdata的博客-CSDN博客dqn算法DeepRL系列(7):DQN(DeepQ-learning

夜忆星辰·2022-12-11 17:05

人工智能学习：倒立摆强化学习控制-DQN（10）

在DQN用于强化学习时，采取历史回放和FixedTarget策略，即系统状态和动作被记录的历史数据中，并被在学习过程中被回放进行学习，以模拟人的学习原理。另

星光2020·2022-12-11 17:31

A2C算法原理及代码实现

本文主要参考王树森老师的强化学习课程1.A2C算法原理A2C算法是策略学习中比较经典的一个算法，是在Barto等人1983年提出的。

Cary.·2022-12-11 16:47

Advantage Actor-Critic优势演员-评论员（A2C）

参考：蘑菇书EasyRL演员-评论员算法是结合策略梯度和时序差分学习的强化学习方法AdvantageActor-Critic（A2C）AsynchronousAdvantageActor-Critic（

bujbujbiu·2022-12-11 16:47

算法学习（十七）——A2C和PPO

参考：强化学习AC、A2C、A3C算法原理与实现！-知乎作者：石晓文Python爱好者社区专栏作者个人公众号：小小挖掘机添加

星之所望·2022-12-11 16:17

【强化学习】Actor-Critic（演员-评论家）算法详解

1ActorCritic算法简介1.1为什么要有ActorCriticActor-Critic的Actor的前身是PolicyGradient，这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作，而Q-Learning做这件事会瘫痪，那为什么不直接用PolicyGradient呢，原来Actor-Critic中的Critic的前身是Q-Learning或者其他的以值为基础的学习法，能进行单步更新，而更传

谁最温柔最有派·2022-12-11 16:46

强化学习:A2C求解倒立摆问题代码

1.问题背景倒立摆问题的问题背景就不再赘述了，在实现过程中用到了python的gym库。导入该环境的过程代码如下:#倒立摆网络env=gym.make("CartPole-v0")env.reset()print("env_state:{}".format(env.state))print("env_step(0):{}".format(env.step(0)))在此之前需要导入的库为:impor

赛亚茂·2022-12-11 16:46

【强化学习】优势演员-评论员算法(Advantage Actor-Critic , A2C)求解倒立摆问题 + Pytorch代码实战

文章目录一、倒立摆问题介绍二、优势演员-评论员算法简介三、详细资料四、Python代码实战4.1运行前配置4.2主要代码4.2.1网络参数不共享版本4.2.2网络参数共享版本4.4关于可视化的设置一、倒立摆问题介绍Agent必须在两个动作之间做出决定-向左或向右移动推车-以使连接到它的杆保持直立。二、优势演员-评论员算法简介优势演员-评论员算法的流程如下图所示，我们有一个π\piπ，有个初始的演员

WSKH0929·2022-12-11 16:14

CBRL：面向ROI约束竞价问题的课程引导贝叶斯强化学习框架

丨目录：·摘要·背景·问题定义与MDP建模·CBRL:课程引导的贝叶斯强化学习框架·实验·总结与展望·参考文献1.摘要实时广告竞价（Real-TimeBidding,RTB）是互联网在线广告中的核心问题之一

阿里妈妈技术·2022-12-11 16:19

方博机器人_【深度】中科院自动化所徐德研究员等：机器人操作技能模型综述...

技能学习的类型主要包括示教学习(learningfromdemonstration)，强化学习(reinforcementlearning)，以及二者的结合。

哦哦了·2022-12-11 11:10

RL强化学习入门（python都不会的那种）

首先需要python2.7的版本导入gym库https://gym.openai.com/docs/导入numpy库https://numpy.org/"""Trainsanagentwith(stochastic)PolicyGradientsonPong.UsesOpenAIGym."""importnumpyasnpimport_pickleaspickleimportgym#hyperpa

啥也不是的py人·2022-12-11 11:34

强化学习大牛Sergey Levine：将RL作为可扩展自监督学习的基础

©作者|杜伟、陈萍来源|机器之心目前，机器学习系统可以解决计算机视觉、语音识别和自然语言处理等诸多领域的一系列挑战性问题，但设计出媲美人类推理的灵活性和通用性的学习赋能（learning-enable）系统仍是遥不可及的事情。这就引发了很多关于「现代机器学习可能缺失了哪些成分」的讨论，并就该领域必须解决哪些大问题提出了很多假设。问题来了：这些缺失的成分是因果推理、归纳偏置、更好的自监督或无监督学习

PaperWeekly·2022-12-11 11:55

【RL工具类】强化学习常用函数工具类（Python代码）

文章目录一、注意事项二、代码一、注意事项设置中文字体，注意需要根据自己电脑情况更改字体路径，否则可能会报错二、代码#-*-coding:utf-8-*-importosimportnumpyasnpfrompathlibimportPathimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportjsonimportrandomimporttorchi

WSKH0929·2022-12-11 11:23

Proximal Policy Optimization Algorithms

本文提出一种新的强化学习策略梯度方法族，通过与环境的交互在采样数据之间交替进行，并使用随机梯度上升优化"替代"目标函数。

西西弗的小蚂蚁·2022-12-11 11:11

深度强化学习-策略梯度算法(Reinforce)代码

引言本文主要采用Pytorch来实现策略梯度算法，算法的原理可以参考我的这篇博文：深度强化学习-策略梯度算法推导，里面对该算法进行了详细推导。

indigo love·2022-12-11 11:39

【强化学习】Policy Gradient（策略梯度）算法详解

1PolicyGradient简介1.1基于策略和基于值的强化学习方法不同强化学习是一个通过奖惩来学习正确行为的机制。

谁最温柔最有派·2022-12-11 11:03

动手学强化学习第九章（策略梯度算法）

文章转载自《动手学强化学习》https://hrl.boyuai.com/chapter/intro1.理论本节介绍的是REINFORCE算法，其在估计每个状态动作对的奖励时不使用整个回合的奖励，而是该时刻开始之后的累计奖励作为权值

小帅吖·2022-12-11 10:32

策略梯度算法（Policy Gradient）理论基础及REINFORCE算法代码实现

在强化学习中，除了基于值函数的方法，还有一支非常经典的方法，那就是基于策略（policy-based）的方法。

奋斗的西瓜瓜·2022-12-11 10:01

强化学习之Policy Gradient及代码是实现

导读强化学习的目标是学习到一个策略πθ(s)\pi_{\theta}(\mathrm{s})πθ(s)来最大化期望回报，一种直接的方法就是在策略空间直接搜出最佳的策略，称为搜索策略。

安静到无声·2022-12-11 10:58

【强化学习】策略梯度（Policy Gradient）

添加基线为每个动作分配不同的权重策略梯度基本知识强化学习主要分为两类：基于价值的（如Sarsa、Q-Learning和DQN算法），先计算每个状态对应的动作的Q值，再选择Q值最大的动作执行。

Judy18·2022-12-11 10:55

星际争霸_强化学习_Pymarl环境搭建指南

Pymarlgithub项目：oxwhirl/pymarlSMACgithub项目：oxwhirl/smac星际争霸APIgithub项目：Blizzard/s2client-proto1.安装SC2游戏首先是要安装SC2游戏，在windows系统下直接安装最新的星际争霸游戏即可。在SMAC项目中强调，在Ubuntu等Linux系统中，我们需要下载SC2.4.6.2.69232版本的SC2环境。h

解hōng·2022-12-11 09:43

【星际争霸2中的强化学习-1】使用 PySC2 构建虫族机器人

中文网站上关于星际争霸2中AI模型的训练资料非常少，这里找到一篇比较好的pysc2使用的文章，翻译一下，方便阅读。代码：GitHub-skjb/pysc2-tutorial:TutorialsforbuildingaPySC2botTutorialsforbuildingaPySC2bot.Contributetoskjb/pysc2-tutorialdevelopmentbycreatingan

星之所望·2022-12-11 09:13

Windows下安装星际争霸2的多智能体强化学习平台pymarl

主体框架参考https://blog.csdn.net/xyp99/article/details/108718906.安装环境windows10,CPUonly安装步骤1.StarCraftⅡ安装，约30G。2.创建conda环境condacreate-npymarlpython=3.7-ycondaactivatepymarl注意事项:如果执行condacreate-npymarlpython

kiding_k·2022-12-11 09:40

AlphaStar再升级：多智能体强化学习玩《星际争霸2》，排名超99.8%人类玩家

AI科技大本营·2022-12-11 09:10

多智能体强化学习【Windows\Ubuntu 安装星际争霸Ⅱ】

本人呕心沥血一个星期，总结出来帮大家排雷，好在终于成功，可以开始研究代码了！！因为中间遇到的困难实在是太多了，后期想到会继续添加。Windows安装1.下载安装星际争霸Ⅱ客户端下载客户端https://sc2.blizzard.cn/landing添加系统变量选择系统变量，新建变量值选择下载的星际争霸安装的目录配置完成。2.安装Anaconda使用清华镜像源下载Anaconda客户端https:/

一个划水的计算机研究生·2022-12-11 09:39

【强化学习论文合集】二十.2019机器人与自动化国际会议论文(ICRA2019)

强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，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）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题

山野庸才熏悟空·2022-12-11 09:58

【强化学习论文合集】十九.2019国际人工智能联合会议论文(IJCAI2019)

强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，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）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题

山野庸才熏悟空·2022-12-11 09:57

TensorFlow 2.0 模型：Keras 训练流程及自定义组件

本来接下来应该介绍TensorFlow中的深度强化学习的，奈何笔者有点咕，到现在还没写完，所以就让我们先来了解一下Keras内置的模型训练API和自定义组件的方法吧！

zk_one·2022-12-11 08:19

【论文阅读-强化学习】基于深度强化学习的多区域MEC网络中支持缓存的计算卸载

Caching-EnabledComputationOffloadinginMulti-RegionMECNetworkviaDeepReinforcementLearning文章目录I.IntroductionII.RelatedWorksIII.SystemModelA.ComputationModelLocalComputationModelOffloadingComputationMode

sc0024·2022-12-11 05:14

凸优化：梯度下降、回溯线搜索（Backtracking line search）

凸优化：梯度下降、回溯线搜索（Backtrackinglinesearch）机器学习或强化学习的很多算法直接或间接地使用了最优化（Optimization）算法（如回溯线搜索、信赖域等）。

Bugu Lee·2022-12-10 21:01

深度强化学习：入门(Deep Reinforcement Learning: Scratching the surface)

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/78594220本博客是对学习李宏毅教授在youtube上传的课程视频《DeepReinforcementLearning:Scratchingthesurface》所做的笔记，供大家学习参考。需要：课程视频链接热度起源RL的方案学习Go监督学习与增强学习更多应用RL的难点后面内容的大纲P

旭旭_哥·2022-12-10 20:31

强化学习 (Reinforcement Learning)

强化学习：强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。

AI-孟菜菜·2022-12-10 20:30

深度学习之：强化学习 Reinforcement Learning

文章目录认识强化学习SparseRewardSupervisedLearningv.s.RLRL玩游戏Policy-based&Value-basedPolicy-based训练模型的三步骤定义目标函数衡量目标函数的好坏

暖仔会飞·2022-12-10 20:58

强化学习环境配置（使用Anaconda安装CUDA、cuDNN、Pytorch、gym）

本文为初学作品，高人不必读。本文内容均为原创，参考材料列在文末。如需转载，请注明出处。这里写自定义目录标题Anaconda安装CUDA、cuDNN查看显卡驱动版本Anaconda环境下安装CUDA和cuDNN查看安装结果Anaconda安装Pytorch使用Anaconda安装gym测试环境参考资料Anaconda安装CUDA、cuDNN查看显卡驱动版本打开NVIDIA控制面板->帮助->系统信息

潜龙勿用233·2022-12-10 19:41

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