GAN-强化学习第69页

【文献笔记】用于UAV的深度强化学习语义主动感知Semantic

摘要此项工作为无人机(UAV)提出了一个基于语义的路径规划流程，其使用深度强化学习在挑战性的环境中进行视觉导航。

奋豆者·2022-12-10 14:52

强化学习画曲线图（不带阴影）

C喳喳·2022-12-10 14:18

基于强化学习SAC_LSTM算法的机器人导航

针对人群中机器人的导航问题，本文采用强化学习SAC算法，并结合LSTM长短期记忆网络，提高移动机器人的导航性能。在我们的方法中，机器人使用奖励来学习避碰策略，这种方法可以惩罚干扰行人运动的机器人行为。

C喳喳·2022-12-10 14:18

MARLlib 强化学习新的Benchmark

最近在读文献的时候发现了一个新的强化学习Benchmark：MARLlib。

为你，千千万万遍·2022-12-10 13:32

强化学习代码实战

强化学习代码实战注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，PythonJavaScalaSQL代码，CVNLP推荐系统等，SparkFlinkKafkaHbaseHiveFlume

陈万君Allen·2022-12-10 08:59

【强化学习】Q-Learning算法详解

1Q-Learning算法简介1.1行为准则我们做很多事情都有自己的行为准则，比如小时候爸妈常说：不写完作业就不准看电视。所以我们在写作业这种状态下，写的好的行为就是继续写作业，知道写完他，我们还可以得到奖励。不好的行为就是没写完就跑去看电视了，被爸妈发现，后果很严重。小时候这种事情做多了，也就变成我们不可磨灭的记忆。这和我们提到的Q-Learning有什么关系呢？原来Q-Learning也是一个

谁最温柔最有派·2022-12-10 08:28

强化学习（RL）QLearning算法详解

注意将代码和下面公式推导结合起来。还要注意一下q_target和q_predict之间的关系。其实算法的更新是需要使用q_predict来逼近q_target，当两者相等时，算法将停止更新，当传统的qlearning转化为deepQlearning,也是这样操作的，只是深度qlearning使用一个神经网络来表示q表。这篇文章将要介绍传统的qlearning算法，使用的是迭代的方法更新q表，更新q

六七～·2022-12-10 08:27

强化学习QLearning小例子以及注释代码

运行过程就是下面这样：下面是代码：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriMar508:48:062021@author:DELL"""importcv2ascvimportnumpyasnpimportpandasaspdimportrandomasrdnums_states=8nums_action=4gammma=0.9#衰减因子epslion=0.4#随机选择动

六七～·2022-12-10 08:27

强化学习 -- Q-Learning小实例手写入门代码

前言本文针对下面这篇文章进行代码复现，文章写的很棒，但是算法最关键的更新步骤貌似有问题，本人使用原版公式。http://www.cnblogs.com/coshaho/p/7475988.html正文使用矩阵模拟了环境以及奖励，可以先尝试读懂原文章。本文是针对文章做的复现，我的学习经历告诉我，要啃很多遍概念才可以将知识转化为实践。所以对该文章以及本文示例代码有困惑请务必多看教学视频理解概念。本人也

张甜不拉几·2022-12-10 08:56

【强化学习】Q-Learning算法详解以及Python实现【80行代码】

强化学习在文章正式开始前，请不要被强化学习的tag给吓到了，这也是我之前所遇到的一个困扰。觉得这个东西看上去很高级，需要一个完整的时间段，做详细的学习。相反，强化学习的很多算法是很符合直观思维的。

肥宅_Sean·2022-12-10 08:25

Briefings in Bioinformatics2021 | DLGN+：基于GAN和强化学习的分子从头双目标性质生成

论文标题：Denovogenerationofdual-targetligandsusingadversarialtrainingandreinforcementlearning论文地址：https://academic.oup.com/bib/article/22/6/bbab333/6354720代码：https://github.com/lllfq/DLGN一、模型结构RNN+GAN+Rei

羊飘·2022-12-10 06:17

KDD Cup 2020多模态召回比赛亚军方案与搜索推荐业务的业务应用

今年，KDDCup共设置四个赛道共五道赛题，涉及数据偏差问题（Debiasing）、多模态召回（MultimodalitiesRecall）、自动化图学习（AutoGraph）、对抗学习问题和强化学习问题

智能推荐系统·2022-12-10 03:05

KDD Cup 2020多模态召回比赛亚军方案与搜索业务应用

今年，KDDCup共设置四个赛道共五道赛题，涉及数据偏差问题（Debiasing）、多模态召回（MultimodalitiesRecall）、自动化图学习（AutoGraph）、对抗学习问题和强化学习问题

文文学霸·2022-12-10 02:03

深度强化学习训练调参方法

转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/99901400为了保证DRL算法能够顺利收敛，policy性能达标并具有实用价值，结果有说服力且能复现，需要算法工作者在训练前、训练中和训练后提供全方位一条龙服务。我记得GANs刚火起来的时候，因为训练难度高，有人在GitHub上专门开了repository，总结来自学术界和工业界的最新训练经验，各种经过或未经验证的tricks被堆

Enoch Liu98·2022-12-10 02:54

深度强化学习主流算法介绍（一）：DQN系列

本系列深度强化学习算法介绍文章，旨在将上次组会内容分享到公众号上（准备组会肝的挺累想成果转化下），内容不会特别深入（毕竟太深的我还不会）。

lllzzzhhh2589·2022-12-10 02:52

深度强化学习算法调参

深度强化学习调参技巧：以D3QN、TD3、PPO、SAC算法为例这个参考链接。如何选择深度强化学习算法？参考链接。

难受啊！马飞...·2022-12-10 02:18

CS285课程笔记（5.(1)）——从概率图角度理解强化学习（变分推断原理+VAE）

Lecture18,19(2020版)这两节课的核心内容就是如何把强化学习问题（又可以称为最优控制问题）转化为一个基于概率图模型的推断问题，这里的推断又可以进一步细分为精确推断（ExactInference

RavenRaaven·2022-12-09 17:51

论文笔记之Stein变分梯度下降

在强化学习算法中，Soft-Q-Learning使用了SVGD去优化，而Soft-AC选择了SGD去做优化。SteinVariationalGradientDescent:A

Ton10·2022-12-09 17:44

gamma分布 pytorch_PyTorch 概率分布-torch分布

REINFORCE通常被认为是强化学习中策略梯度方法的基础

鸣泣的海猫·2022-12-09 17:28

强化学习（一）案例grid world

MDP的案例一、Gridworld参考连接：https://www.jianshu.com/p/b392405115bb网格世界(GridWorld)规则：网格中的每一个小格都对应于环境中的状态.在一个小格上,有4种可能的动作:北移,南移,东移,西移,其中各个动作都确定性地使智能体在网格上沿对应的方向移动一格.如果所采取的动作将令智能体脱离网格,那么该动作的结果为智能体的位置保持不变,且造成−1的

panbaoran913·2022-12-09 17:22

Torch中的Reinforcement Learning的底层实现

原理篇实现篇nnReinforceCategoricalnnReinforce强化学习已经成为大家关注的点，至少据我了解世界顶级名校CV的实验室都在做这方面的工作。

Snail_Walker·2022-12-09 17:51

强化学习——环境库OpenAI Gym

但今天我们要讨论的不是马斯克这个人，而是马斯克牵头建立的人工智能非营利组织OpenAI下一个强化学习工具库Gym，它可以被用来开发和比较强化学习算法。

野风同学·2022-12-09 16:38

强化学习实验环境 I (MuJoCo, OpenAI Gym, rllab, DeepMind Lab, TORCS, PySC2)

和其它的机器学习方向一样，强化学习（ReinforcementLearning）也有一些经典的实验场景，像Mountain-Car，Cart-Pole等。

Alvin Jiao·2022-12-09 16:04

CARLA平台+Q-learning的尝试（gym-carla）

接触强化学习大概有半年了，也了解了一些算法，一些简单的算法在gym框架也实现了，那么结合仿真平台Carla该怎么用呢？由于比较熟悉gym框架，就偷个懒先从这个开始写代码。

蛋总的快乐生活·2022-12-09 16:34

Gym学习（3）创建Pybullet的Gym环境

本文参考自csdn博主：born-in-freedomOpenAIGym是强化学习领域的事实标准。研究员使用Gym来与Gym中的基准比较他们的算法。Gym暴露通用的接口，方便开发。

小帅吖·2022-12-09 16:04

【强化学习/OpenAI】强化学习中的关键概念

文章目录说在前面开始强化学习能做什么关键概念和术语statesandobservationsactionspacespoliciesdeterministicpoliciesstochasticpoliciestrajectoriesdifferentformulationsofreturntheRLoptimizationproblemvaluefunctionsTheOptimalQ-Func

o0o_-_·2022-12-09 16:03

OpenAI提出能测试强化学习智能体适应性的新方法

强化学习（RL）能通过奖励或惩罚使智能体实现目标，并将它们学习到的经验转移到新环境中。

人工智能快报·2022-12-09 16:31

Reinforcement Learning for UAV Attitude Control-强化学习的无人机姿态控制

系列文章目录ReinforcementLearningforUAVAttitudeControl-强化学习的无人机姿态控制文献链接代码链接作者：WILLIAMKOCH,RENATOMANCUSO,RICHARDWEST

D_JQ·2022-12-09 16:01

强化学习之OpenAI Gym环境

OpenAIGym是一个最广泛使用的强化学习实验环境，内置上百种实验环境，比如一些简单几何体的运动，一些用文本表示的简单游戏，或者机械臂的抓取和控制等实验环境。

Judy18·2022-12-09 16:30

OpenAI对强化学习环境的汇总

文章目录视频游戏类飞行小鸟gym-derkMineRLProcgenSlimeVolleyballML-Agents棋牌类abalonespoof象棋游戏魔方环境围棋机器人环境GymFCgym-gazebogoddardjiminyminiworldpybullet-drones火星探险家机械臂抓取环境robo-gymOffWorldGym自动驾驶和交通控制类gym-carlaGym-Duckie

小小何先生·2022-12-09 16:29

DALLE2

github库的DALLE2基于OPENAI和pytorch实现以前学习强化学习的时候接触过一点点OPENAI但是没怎么深入学习有用到CLIP模型和Unet模型好然后并不知道CLIP模型是个啥hhh所以先挖坑吧先去学一手

爱格白·2022-12-09 14:07

创建自定义gym环境，并用stablebaseline3

gym-gazebo安装参考：ubuntu18.04gym-gazebo安装Gym入门–从安装到第一个完整的代码示例OpenAIGym接口概要安装gym库_强化学习Gym库学习实践(一）强化学习快速上手

哥斯拉-·2022-12-09 13:14

强化学习打卡之DQN与Actor-Critic

强化学习打卡之DQNDQN为了解决动作空间过大造成维数灾难问题在Q-learning的基础上引入了神经网络。DQN主要是把Q函数通过价值函数近似方法转换为一个深度神经网络。

小白684·2022-12-09 13:13

强化学习 --baseline项目之gym中的Atari游戏的环境重写

gym中集成的atari游戏可用于DQN训练，但是操作还不够方便，于是baseline中专门对gym的环境重写，以更好地适应dqn的训练从源码中可以看出，只需要重写两个函数reset（）和step()，由于render（）没有被重写，所以画面就没有被显示出来了1.NoopResetEnv（）函数，功能：前30帧画面什么都不做，跳过。这有利于增加初始画面的随机性，不容易陷入过拟合classNoopR

可可亚西村的橘子·2022-12-09 13:39

基于强化学习的gym Mountain Car稳定控制

基于强化学习的gymMountainCar稳定控制依赖包版本gym==0.21.0stable-baselines3==1.6.2环境测试环境介绍：MountainCarimportgym#Createenvironmentenv

Colin_Fang·2022-12-09 13:35

基于stable-baseline3 强化学习DQN的lunar lander的稳定控制

基于stable-baseline3强化学习DQN的lunarlander的稳定控制依赖包lunarlander随机初始化action基于stable-baseline中DQN的实现模型训练模型测试网络架构优化附录依赖包鉴于不同版本的

Colin_Fang·2022-12-09 13:33

机器学习强基计划7-4：详细推导高斯混合聚类(GMM)原理(附Python实现)

“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。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测

Mr.Winter`·2022-12-09 11:21

论文记载：A Survey on Traffic Signal Control Methods

随着人们对使用机器学习方法(如强化学习)的智能交通越来越感兴趣，本调查涵盖了广泛认可的交通方法和交通信号控制强化的最新文献综合列表

gy-7·2022-12-09 10:45

c语言强化学习算法,深度强化学习从入门到大师：简单介绍A3C （第五部分）

本文为AI研习社编译的技术博客，原标题：AnintrotoAdvantageActorCriticmethods:let’splaySonictheHedgehog!作者|ThomasSimonini翻译、校对|斯蒂芬•二狗子审核|邓普斯•杰弗整理|菠萝妹原文链接：https://medium.freecodecamp.org/an-intro-to-advantage-actor-critic-

haoxiang lin·2022-12-09 10:07

倒立摆_DQN算法_边做边学深度强化学习：PyTorch程序设计实践（5）

倒立摆_DQN算法_边做边学深度强化学习：PyTorch程序设计实践（5）0、相关系列文章1、Agent.py2、Brain.py3、Environment.py4、Val.py5、ReplayMemory.py6

sethnieTech·2022-12-09 10:33

倒立摆_Q-Learning算法_边做边学深度强化学习：PyTorch程序设计实践（4）

倒立摆_Q-Learning算法_边做边学深度强化学习：PyTorch程序设计实践（4）0、相关系列文章1、Agent.py2、Brain.py3、Environment.py4、Val.py5、main.py6

sethnieTech·2022-12-09 10:03

[环境] OpenAI gym经典控制环境CartPole-v0 介绍

[环境]CartPole-v0聊一聊我对强化学习的理解对应的代码请访问我的GitHub：fxyang-bupt(可能你进去之后发现什么都没有，那是因为我注册了新的账号还在整理，这并不影响你先follow

停工养老·2022-12-09 10:53

人工智能学习：倒立摆（CartPole）（9）

倒立摆是强化学习的一个经典模拟对象，通过对倒立摆对象的持续的动作输入，使倒立摆保持在竖立的状态或者倒下。Python提供了一个模拟库（gym）来模拟倒立摆等一些典型的难度控制对象。

星光2020·2022-12-09 10:21

【ML笔记】1、完整的机器学习项目与典型的回归任务

学习笔记完整地学习一个案例项目包括以下主要步骤：项目概述获取数据发现并可视化数据，发现规律为机器学习算法准备数据选择模型，进行训练微调模型给出解决方案部署、监控、维护系统首先，你需要划定问题：监督、非监督还是强化学习

ingy·2022-12-09 09:43

Tianchi发布最新AI知识树！

包含Python、SQL、机器学习、强化学习、深度学习、计算机视觉、数据挖掘、自然语言处理、金融风控课程，历届大赛数据、资料，7大顶会论文解读。按照AI基础，AI入门，AI进阶，AI实践，AI学术主

Datawhale·2022-12-09 08:51

强化学习gym的使用之mountaincar的训练

gym地址该任务是让小车跑到右侧的山顶，但是小车力不够它直接冲上去，需要让它左右荡到山顶。在它的源文件中可以找到相关信息：Observation:Type:Box(2)NumObservationMinMax0CarPosition-1.20.61CarVelocity-0.070.07Actions:Type:Discrete(3)NumAction0AcceleratetotheLeft1Do

时光@印迹·2022-12-08 22:11

[强化学习实战]DQN算法实战-小车上山(MountainCar-v0)

DQN算法实战-小车上山案例分析实验环境用线性近似求解最优策略用深度Q学习求解最优策略参考代码链接案例分析如图1所示，一个小车在一段范围内行驶。在任一时刻，在水平方向看，小车位置的范围是[-1.2,0.6]，速度的范围是[-0.07,0.07]。在每个时刻，智能体可以对小车施加3种动作中的一种：向左施力、不施力、向右施力。智能体施力和小车的水平位置会共同决定小车下一时刻的速度。当某时刻小车的水平位

如果我变成回忆l·2022-12-08 22:10

强化学习（四）—— DQN系列（DQN, Nature DQN, DDQN, Dueling DQN等）

1概述在之前介绍的几种方法，我们对值函数一直有一个很大的限制，那就是它们需要用表格的形式表示。虽说表格形式对于求解有很大的帮助，但它也有自己的缺点。如果问题的状态和行动的空间非常大，使用表格表示难以求解，因为我们需要将所有的状态行动价值求解出来，才能保证对于任意一个状态和行动，我们都能得到对应的价值。因此在这种情况下，传统的方法，比如Q-Learning就无法在内存中维护这么大的一张Q表。针对上面

叛逆的鲁鲁修love CC·2022-12-08 22:10

强化学习:带MonteCarlo的Reinforce求解MountainCar问题

小车爬山问题连续状态空间:S=(xt,vt)TS=(\mathbfx_t,\mathbfv_t)^TS=(xt,vt)T,xt∈[−1.2,0.6]\mathbf{x_t}\in[-1.2,0.6]xt∈[−1.2,0.6]，vt∈[−0.07,0.07]\mathbf{v_t}\in[-0.07,0.07]vt∈[−0.07,0.07]，x0∈[−0.6,−0.4],v0=0x_0\in[-0.

赛亚茂·2022-12-08 22:09

强化学习:Reinforce with Baseline求解MountainCar-v0小车上山问题

1.问题背景小车上山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:importgym#环境类型env=gym.make("MountainCar-v0")env=env.unwrappedprint("初始状态{}".format(np.array(env.reset())))而提前需要导入的库如下:importsysimportnumpyasnp