GAN-强化学习第70页

强化学习:PPO求解MountainCar问题通用代码(也适合其他环境)

#PPO通用代码importsyssys.path.append(r'D:\Anaconda3\envs\pythonProjectNewStart\Lib\site-packages')importnumpyasnpimporttorch#导入torch的各种模块importtorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorch.distribu

赛亚茂·2022-12-08 22:09

【经验分享】DQN入门篇—利用DQN解决MountainCar

【经验分享】DQN入门篇—利用DQN解决MountainCar 近日，学习了百度飞桨深度学习学院推出的强化学习课程，通过课程学习并结合网上一些知识，对DQN知识做了一个总结笔记。

小明很狂躁·2022-12-08 22:08

强化学习库gym之mountain-car源码解读

AndrewGSD·2022-12-08 22:07

【强化学习实战-04】DQN和Double DQN保姆级教程（2）：以MountainCar-v0

【强化学习实战-04】DQN和DoubleDQN保姆级教程（2）：以MountainCar-v0实战：用DoubleDQN求解MountainCar问题MountainCar问题详解MountainCar

刘兴禄·2022-12-08 22:04

超分之一文读懂SRGAN

参考目录：①：SRResNet概要②：深度学习端到端超分辨率方法发展历程③：GAN-李宏毅④：GAN的理解(内含③中PPT)⑤：Pytorch源

Ton10·2022-12-08 22:04

深度强化学习算法研究中的常用对比试验及作图技巧

speedup）2比较数据效率（dataefficiency）3比较算法对超参数的鲁棒性（robustnesstohpyerparameters）作图技巧对原始数据进行统计后再作图参考文献前言很多深度强化学习领域的研究者在验证自己学习算法性能时常常会选择将该算法应用于

李大旗·2022-12-08 17:41

无监督学习

章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11章概率图模型第12章深度信念网络第13章深度生成模型第14章深度强化学习第

Oracle中文开发者社区·2022-12-08 16:45

2022选择了交大，回顾这一年的成长

Datawhale成员2022年是颇为忙碌的一年，今年我从中国科学院大学毕业、申请上了上海交通大学的博士、参与贡献了开源教程“Easy-RL”（5.6KGitHubStars）、出版了著作《EasyRL：强化学习教程

Datawhale·2022-12-08 13:19

机器学习从零开始 --基础概念+支持向量机（哪天不更了说明放弃了

miao_nei·2022-12-08 12:47

AI人工智能开发的路径有三条，最成功的是机器学习技术：强化学习

https://www.toutiao.com/a6683382168732828174/2019-04-2416:56:12阿尔法围棋（AlphaGo为什么能够成为第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人？其实，科学家开发通用人工智能的路径经历了三条。第一条路径基于规则，科学家试图搞清楚人类思考的所有规则，然后通过程序把这套规则写出来。这种方法一度非常流行，但却始终没有

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-08 10:19

决策Transformer:通过序列建模的强化学习

决策Transformer:通过序列建模的强化学习[Submittedon2Jun2021]关注人工智能学术前沿回复：ts235秒免费获取论文pdf文档，及项目源码摘要我们引入了一个将强化学习(RL)抽象为序列建模问题的框架

人工智能学术前沿（真)·2022-12-08 10:11

「重磅综述」多智能体强化学习算法理论研究「AI核心算法」

关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者|刘浚嘉报道|DeepRLImage虽然目前多智能体强化学习MARL在很多领域取得了不错的结果，但很少有相关的理论分析。

九三智能控v·2022-12-08 09:00

[论文]鲁棒的对抗性强化学习

[论文]鲁棒的对抗性强化学习摘要1.简介1.1RARL综述2.背景2.1MDPs中的标准强化学习2.2两人零和折扣游戏3.鲁棒的对抗式RL3.1对抗智能体的鲁棒控制3.2提出方法:RARL结论摘要深度神经网络与快速模拟和改进的计算相结合

如果我变成回忆l·2022-12-08 09:30

滴滴 KDD 2018 论文详解：基于强化学习技术的智能派单模型

国际数据挖掘领域的顶级会议KDD2018在伦敦举行，今年KDD吸引了全球范围内共1480篇论文投递，共收录293篇，录取率不足20%。其中滴滴共有四篇论文入选KDD2018，涵盖ETA预测(预估到达时间)、智能派单、大规模车流管理等多个研究领域。四篇论文分别是（文末附论文打包下载地址）EfficientLarge-ScaleFleetManagementviaMulti-AgentDeepRein

stay_foolish12·2022-12-08 09:00

多智能体强化学习仿真环境Unreal Engine和Unity3D

AirSim多智能体强化学习仿真环境UnrealEngine和Unity3D选择多智能体强化学习仿真平台的准则UnrealEngine与AirSim的关系AirSim与Python之间的通信Airsim

濒临秃头的少女·2022-12-08 09:30

【强化学习论文】离线元强化学习中基于对比学习的稳定表示

离线元强化学习中基于对比学习的稳定表示最近几年来深度强化学习在算法上有很多进展，已初步用在很多场景中。目前深度强化学习有两个重要的问题：数据利用问题，泛化能力。

Wwwilling·2022-12-08 09:28

论文阅读——HEVC中用于动态视频序列基于强化学习的速率控制方法

RateControlMethodBasedonDeepReinforcementLearningforDynamicVideoSequencesinHEVC》，文章链接：原文链接，加载过程较慢容易出现问题，提供资源分享下载链接：分享链接二、主要内容文章提出一种基于强化学习的

liaojq2020·2022-12-08 09:58

【强化学习论文】Decision Transformer：通过序列建模进行强化学习

Article文献题目：DecisionTransformer:ReinforcementLearningviaSequenceModeling文献时间：2021摘要我们引入了一个将强化学习（RL）抽象为序列建模问题的框架

Wwwilling·2022-12-08 09:27

基于多智能体强化学习的迭代细化的交互式三维医学图像分割

论文笔记：Iteratively-RefinedInteractive3DMedicalImageSegmentationwithMulti-AgentReinforcementLearningAbstract1.Introduction2.Relatedwork3.Methodology3.1Overview3.2.Multi-agentRLframeworkforinteractiveim-S

wowowoj·2022-12-08 09:56

《强化学习周刊》第41期：MERLIN、分散式多智能体强化学习、异步强化学习

No.41智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动周刊订阅告诉大家一个好消息，《强化学习周刊》已经开启“订阅功能”，以后我们会向您自动推送最新版的《强化学习周刊》。

智源社区·2022-12-08 09:52

《强化学习周刊》第9期：强化学习与决策智能

No.09智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之一，它在决策智能领域中的应用研究进展与成果也引发了众多关注。

智源社区·2022-12-08 09:21

《强化学习周刊》第40期：PMIC多智能体强化学习、Lazy-MDPs、CTDS

No.40智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动周刊订阅告诉大家一个好消息，《强化学习周刊》已经开启“订阅功能”，以后我们会向您自动推送最新版的《强化学习周刊》。

智源社区·2022-12-08 09:21

【强化学习论文】多智能体强化学习是一个序列建模问题

Multi-AgentReinforcementLearningisASequenceModelingProblem时间：2022代码：https://github.com/PKU-MARL/Multi-Agent-Transformer.摘要GPT系列和BERT等大序列模型（SM）在自然语言处理、视觉和最近的强化学习中表现出了突出的性能和泛化能力

Wwwilling·2022-12-08 09:50

神经网络学习，这33 个「炼丹」技巧需要掌握

在读博期间，两次在谷歌实习，研究在Youtube视频上的大规模特征学习，2015年在DeepMind实习，研究深度强化学习。

互联网工匠_草木生·2022-12-08 06:42

强化学习拾遗 —— 强化学习的样本效率

总所周知，样本效率低下是强化学习的一个重要问题，本文试图从本质上分析造成这一问题的原因本文仅限于model-free方法，不定期更新因为想申请CSDN博客认证需要一定的粉丝量，而我写了五年博客才700多粉丝

云端FFF·2022-12-08 02:36

强化学习1——基本概念、MDP、价值迭代、策略迭代、蒙特卡洛

最近在学伯禹人工智能的强化学习课程，做了一点记录，主要也是为了便于理解和回顾。1.强化学习简介1.1基本概念强化学习是通过从交互学习来实现目标的计算方法。

AJSpade·2022-12-08 02:06

【学习笔记】强化学习1——强化学习概述

强化学习概述机器学习主要分为监督学习、非监督学习、强化学习。强化学习的训练样本没有标记，根据训练样本学习迭代获得最优策略，强化学习需要与环境不断地交互学习。

hozy_Lynnnnn.·2022-12-08 02:35

快乐的强化学习2——DQN及其实现方法

快乐的强化学习2——DQN及其实现方法学习前言简介DQN算法的实现具体实现代码学习前言刚刚从大学毕业，近来闲来无事，开始了机器学习的旅程，深度学习是机器学习的重要一环，其可以使得机器自我尝试，并通过结果进行学习

Bubbliiiing·2022-12-08 02:35

强化学习（RL)——Reinforcement learning

强化学习一、强化学习简介二、强化学习发展历程三、深度强化学习DRL四、马尔可夫决策过程五、值函数六、Q值七、蒙特卡洛（MC）与时序差分（TD）八、强化学习的代表算法1.Q-learning算法2.DQN

雨落i·2022-12-08 02:01

强化学习基础概念02——基本术语一

目录术语State状态：Action动作：Agent代理：Policy策略：Reward奖励：Return折扣回报：returnUt的随机性术语State状态：当前所处于的状态。Action动作：上下左右。Agent代理：汽车，机器人等Policy策略：π根据State观测出的状态做出policy决策，控制agent运动。Policy策略最好是概率密度函数。取值需要随机，为了防止别人能猜出agen

王三省的读研日记·2022-12-08 02:28

强化学习4——无模型预测(蒙特卡洛法和TD法)

文章目录强化学习——无模型预测与控制无模型的概念无模型预测蒙特卡洛法基本蒙特卡洛改进增量MC更新算法动态规划（DP）与蒙特卡洛（MC）的区别TemporalDifference（TD）学习TD和MC的区别强化学习

菜且凶残_2017·2022-12-08 02:57

强化学习02——基本概念

一、基本概念数据集：用于学习的数据的集合样本：一个单独的个体成为一个样本特征：一个样本具备的某些特质属性空间：属性取值范围特征向量：一个样本训练：从数据中学得模型的过程训练集：训练过程中使用的数据假设：学得模型对应了关于数据的某种潜在的规律模型：学习算法在给定数据和参数空间上的实力化样例：拥有了标记信息的样本成为样例，一般用表示第个样例，其中是样本的标记，是所有标记的集合二、监督学习基本概念给定一

三梦行者·2022-12-08 02:54

强化学习10——迭代学习

一、基本概念迭代学习控制（IterativeLearningControl，ILC）的思想最初由日本学者Uchiyama于1978年提出，于1984年由Arimoto等人做出了开创性的研究。这些学者借鉴人们在重复过程中追求满意指标达到期望行为的简单原理，成功地使具有强耦合非线性多变量的工业机器人快速高精度地执行轨迹跟踪任务。其基本做法是：对于一个在有限时间区间内执行轨迹跟踪任务的机器人，利用前一次

路漫求索_CUMT·2022-12-08 02:24

标强化学习基本假设之——回报函数假设

考虑以下命题：“我们所有目标和目的都可以通过最大化接收到的标量信号(也称为奖励)和的期望来实现。”这是真的？假？一个定义？无法伪造？欢迎大家就该假设发表评论，一两句也行。比如，“是的”，“不是的”。这是我最喜欢的“零假设”，以至于我有时将其简称为零假设。对这个非常基本的问题所持有的立场是很关键的，这样后面才可以更清晰，明智地谈论很多其他问题。迈克尔·利特曼（MichaelLittman）将此称为强

二向箔不会思考·2022-12-08 02:24

【从RL到DRL】强化学习基础（一）——强化学习基本介绍、基本的智能体概念

目录强化学习介绍关于强化学习强化学习基本要素（TheRLProblem）智能体组成智能体分类强化学习问题强化学习介绍关于强化学习强化学习在不同的学科中其实都具有不同的存在形式机器学习的分支有监督学习：利用一组已知类别的训练样本调整分类器的参数

Vulcan_Q·2022-12-08 02:51

强化学习[2]——常用算法描述

参考：《动手学强化学习》张伟楠、沈键、俞勇强化学习课程：https://www.bilibili.com/video/BV1oN4y1F7UM/强化学习入门第三讲蒙特卡罗方法：https://zhuanlan.zhihu.com

QKKKKathy·2022-12-08 02:21

强化学习——基本概念

什么是强化学习强化学习关注与智能体（agent）如何与环境交互中不断学习以完成特定的目标。与有监督学习相比，不需要告诉智能体数据以及对应的标签，学习相应的模型。

Matt_sh·2022-12-08 02:20

RL强化学习总结（一）——强化学习基本概念

最近总结一下强化学习的知识点，听的是唐宇迪博士的课程，下面我将用自己的话语和理解进行表述！！！1.强化学习概述强化学习，英文全称ReinforcementLearning，简称RL。

时代&信念·2022-12-08 02:49

强化学习[1]——基本概念

参考：《动手学强化学习》张伟楠、沈键、俞勇强化学习课程：https://www.bilibili.com/video/BV1oN4y1F7UM/强化学习入门第三讲蒙特卡罗方法：https://zhuanlan.zhihu.com

QKKKKathy·2022-12-08 02:16

Deep Reinforcement Learning

PolicyGradientsWin10+Anaconda3+Python3.6零基础目前用一个礼拜看了吴恩达的机器学习课程，一礼拜看了吴恩达深度学习的第一课+第二课中tensorflow那一讲DavidSliver强化学习的第一讲

马里奥奥利奥·2022-12-08 00:04

强化学习技巧四：模型训练速度过慢、GPU利用率较低，CPU利用率很低问题总结与分析。

1.PyTorchGPU利用率较低问题原因：在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）1.1GPU内存占用率问题这是由于模型的大小以及batchsize的大小，来影响这个指标。GPU的内存占用率主要是模型的大小，包括网络的宽度，

汀、·2022-12-07 21:57

【决策状态机FSM(finite state machine)梳理】

参考Junior:TheStanfordEntryintheUrbanChallenge的有限状态机1.行为决策1.1基于规则的行为决策1.2基于强化学习的行为决策2.有限状态机FSM2.1基础知识有限状态机四大要素

半甜田田·2022-12-07 14:32

强化学习-DDPG算法

DDPG算法在DDPG算法之前，我们在求解连续动作空间问题时，主要有两种方式：一是对连续动作做离散化处理，然后再利用强化学习算法（例如DQN）进行求解。

数据铁人·2022-12-07 12:33

Pytorch实现DDPG算法

文章目录回顾DDPG实现一些tricksoft-replacementaddnoisetoactionDDPG是强化学习里的一种经典算法。

小菜羊~·2022-12-07 12:31

【强化学习】Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)算法详解

1DDPG简介DDPG吸收了Actor-Critic让PolicyGradient单步更新的精华，而且还吸收让计算机学会玩游戏的DQN的精华，合并成了一种新算法，叫做DeepDeterinisticPolicyGradient。那DDPG到底是什么样的算法呢，我们就拆开来分析，我们将DDPG分成’Deep’和’DeterministicPolicyCradient’又能被细分为’Determini

谁最温柔最有派·2022-12-07 12:31

动手学强化学习第十三章（DDPG算法）

DDPG算法前言1.DDPG算法的特点2.算法框架3.伪代码以及代码实现前言本文理论部分主要来自知乎张斯俊的白话强化学习专栏，大佬这个专栏写的非常好对于我这种初学者提供了极大的帮助。

小帅吖·2022-12-07 12:30

强化学习（四）--DDPG算法

强化学习（四）--DDPG算法1.DDPG算法2.DDPG算法代码3.DDPG算法的效果展示上一篇文章介绍了PG算法大类的Reinforce算法，它是一种基于MC更新方式的算法，而它的另一大类是基于Actor-Critic

BUAA小乔·2022-12-07 12:58

用pytorch实现DDPG算法

DDPG算法原理的示意以及程序实现基本原理与结构：DDPG算法是Actor-Critic(AC)框架下的一种在线式深度强化学习算法，因此算法内部包括Actor网络和Critic网络，每个网络分别遵从各自的更新法则进行更新

m0_62444401·2022-12-07 12:56

初探强化学习（5）DDPG算法。包含逐行分析Pytorch代码和算法分析

这个博客适合老鸟来看，讲得很清楚。但是不详细。有没有循环神经网络的感觉？这个博客都是这种图，很有意思本文代码参考这个博客点击博客两字即可跳转。。主要从这个博客搬来的https://zhuanlan.zhihu.com/p/111257402还有这个博客讲的很清楚https://blog.csdn.net/weixin_43316082/article/details/89467208?utm_me

难受啊！马飞...·2022-12-07 12:21

px4与simulink搭建ppo在环训练平台，神经网络飞控

而上午机则作为训练器，在一定时间步长后对网络进行更新，完成近似于在线自适应控制器的强化学习方法。其核心在于对网络结构的解读与代码重写，好在作为随机梯度，对输出的误差要求不高，因此也能够实现在线训练过程

tiandajiang·2022-12-07 12:55

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