GAN-强化学习第72页

【无标题】

基于LSTM预测和深度强化学习的任务卸载在物联网中的高效边缘计算摘要在物联网边缘计算中，任务卸载会导致额外的传输延迟和传输能耗。

动物园警铃大作-·2022-12-05 23:53

【论文解析】Fast Adaptive Task Offloading in Edge Computing Based on Meta Reinforcement Learning

基于元强化学习的边缘计算快速自适应任务卸载摘要：多接入边缘计算(multi-accessedgecomputing,MEC)旨在将云服务扩展到网络边缘，以减少网络流量和业务延迟。

橙子渣渣·2022-12-05 23:52

Adaptive Digital Twin and Multiagent Deep Reinforcement Learning for Vehicular Edge Computing and Ne

目录研究背景keypoints：系统模型：V2V为主4数字孪生与多智能学习在车辆边缘计算管理中的整合方案4.1数字孪生网络辅助边缘车辆聚合4.2多智能体学习赋能边缘资源分配强化学习：协调图CG解耦合：4.3

qvolve·2022-12-05 23:22

初探强化学习（1）蒙特卡洛采样

文本从这个网页搬来的：https://zhuanlan.zhihu.com/p/3381036921.蒙特卡洛的概念蒙特卡洛原来是一个赌场的名称，用它作为名字大概是因为蒙特卡洛方法是一种随机模拟的方法，这很像赌博场里面的扔骰子的过程。最早的蒙特卡洛方法都是为了求解一些不太好求解的求和或者积分问题例如下图是一个经典的用蒙特卡洛求圆周率的问题，用计算机在一个正方形之中随机的生成点，计数有多少点落在1/

难受啊！马飞...·2022-12-05 23:50

如何在AI工程实践中选择合适的算法？

在使用深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）算法解决实际问题的过程中，明确任务需求并初步完成问题定义后，就可以为相关任务选择合适的DRL算法了。

博文视点·2022-12-05 23:47

Deep Reinforcement Learning for Task Offloading in Mobile Edge Computing Systems

DeepReinforcementLearningforTaskOffloadinginMobileEdgeComputingSystems移动边缘计算系统中任务卸载的深度强化学习时间：2020期刊：TMC

动物园警铃大作-·2022-12-05 23:15

【李佳辉_周报_2022.10.23】

文章目录1.本周学习主要内容1.1Transformer和Bert1.2机器学习模型部署1.3基于DQN的强化学习算法1.4机器学习特征工程的复习2.所遇到问题及代办3.本周重点3.1Transformer

qq_44954885·2022-12-05 14:06

《因果科学周刊》第7期：2021因果强化学习第一课

本期的主题是“因果强化学习”，它在众多通向通用人工智能的路径中备受关注，我们非常荣幸邀请到了剑桥博士陆超超，研究方向是因果强化学习，一位在此领域特别有活力的青年科学家，他精心为大家挑选了因果强化学习领域的

智源社区·2022-12-05 14:27

【学习周报】强化学习基础内容

在上周，通过结合HMN项目中的video信息与其各项评估分数(BLEU、CIDEr、METEOR、ROUGE)加以分析，发现了模型在某些类别活动上的识别效果一般，为了改善模型在数据集上的表现，尝试借助强化学习的方式

Bohemian_mc·2022-12-05 14:56

动手学深度学习（1）—— 基础知识

文章目录一、基本概念1.1关键组件数据模型目标函数优化算法1.2各种机器学习问题监督学习无监督学习强化学习1.3神经网络的特点二、预备知识2.1数据操作入门运算符广播机制索引和切片节省内存转换为其他python

zyw2002·2022-12-05 13:55

DeepMind成功使用"深度强化学习"技术完美控制"核聚变反应堆"！

本文约1400字，建议阅读5分钟DeepMind开发出世界上第一个深度强化学习AI。DeepMind在蛋白质折叠问题上实现巨大突破后，目标又转向核聚变了。

数据派THU·2022-12-05 13:51

DeepMind强化学习算法控制核聚变登上Nature

来源：机器之心本文约2400字，建议阅读5分钟用强化学习控制核聚变反应堆内过热的等离子体。

数据派THU·2022-12-05 13:51

首个深度强化学习AI，能控制核聚变，成功登上《Nature》

编译|禾木木出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）最近，DeepMind开发出了世界上第一个深度强化学习AI，可以在模拟环境和真正的核聚变装置中实现对等离子体的自主控制。

AI科技大本营·2022-12-05 13:16

史上首次，强化学习算法控制核聚变登上Nature：DeepMind让人造太阳向前一大步...

来源：机器之心过去三年，DeepMind和瑞士洛桑联邦理工学院EPFL一直在进行一个神秘的项目：用强化学习控制核聚变反应堆内过热的等离子体，如今它已宣告成功。

人工智能学家·2022-12-05 13:46

有AI学会控制核聚变反应堆了，来自DeepMind，登上今日Nature

最近，它开发出了世界上第一个深度强化学习AI——可以在模拟环境和真正的核聚变装置（托卡马克）中实现对等离子体的自主控制。陌生名词不要急，后面马上解释。

QbitAl·2022-12-05 13:45

GNN的第一个简单案例：Cora分类

GNN–Cora分类Cora数据集是GNN中一个经典的数据集，将2708篇论文分为七类：1）基于案例、2）遗传算法、3）神经网络、4）概率方法、5）、强化学习、6）规则学习、7）理论。

想成为风筝·2022-12-05 12:01

强化学习中loss函数不下降

问题描述采用PPO算法训练gym.make('CartPole-v0')环境。参数设置如下：hidden_units=50layers=3learning_rate=0.001#critic和actorlearningrate相同max_train_episodes=int(1e4)在训练过程中效果逐渐变好，即每50步的平均reward增加，但是loss函数不下降但是训练过程中的criticlos

彬-·2022-12-05 10:14

先用深度学习与强化学习踢场 FIFA 18

全文共分为两部分：用神经网络监督式地玩FIFA18；用强化学习Q学习玩FIFA18。

weixin_34415923·2022-12-05 10:31

关于gym新版本0.23.0版本的一些问题以及Box2D的安装

1、所遇到的问题由于我在强化学习需要使用Box2D模块，于是我先使用anaconda卸载重装了当前的gym包（旧版本为0.21.0）。

深度不睡觉·2022-12-05 10:55

李宏毅机器学习笔记

reinforcementlearning强化学习，机器自主进行学习。

FF_y·2022-12-05 09:20

【Sarsa＆Q-learning】表格型强化学习方法

文章目录1.项目准备1.1.问题导入1.2.环境介绍2.SARSA算法2.1.算法简介2.2.算法伪码2.3.算法实现(1)前期准备(2)构建智能体(3)训练与测试3.Q-learning算法3.1.算法简介3.2.算法伪码3.3.算法实现(1)前期准备(2)构建智能体(3)训练与测试4.实验结论写在最后1.项目准备1.1.问题导入Sarsa算法和Q-learning算法是两种基于表格的经典强化学

Kevin Tang·2022-12-05 07:53

机器学习算法的开源可视化工具: MLDemos

MLDemos介绍MLDemos是一种用于机器学习算法的开源可视化工具，用于帮助研究和理解多个算法如何运作以及它们的参数如何影响和修改分类，回归，聚类，降维，动态系统和强化学习(奖励最大化)等问题的结果

weixin_33724046·2022-12-04 22:17

第二次作业:深度学习基础

然后讲解了机器学习的定义,即计算机系统能够利用经验提高自身的性能，将机器学习分为三个主要部分:模型、策略和算法,讲解了半监督学习、监督学习、无监督学习和强化学习的特征。比较了参数模型和无参数模型。

qq_52390277·2022-12-04 19:54

深度强化学习中利用N-步TD预测算法在随机漫步应用中实战（超详细附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ或者私信~~~一、N-步TD预测N步TD预测算法在TD(0)和MC之间架起了一座桥梁，而TD(L)算法则能进一步实现两者之间的无缝衔接。下面介绍N步TD预测N步TD算法更新方式介于TD(0)和MC之间，该类算法利用未来多步奖赏和多部之后的值函数估计求得目标值，例如两步更新就是利用未来两步奖赏和两步之后的值函数估计得到两步回报。N步TD属于TD（时序差分法）当前

showswoller·2022-12-04 16:15

(ICLR-2019)DARTS：可微分架构搜索

与传统的在离散的、不可微分的搜索空间上应用进化或强化学习的方法不同，我们的方法是基于架构表示的连续松弛，允许使用梯度下降法有效搜索架构。在C

顾道长生'·2022-12-04 14:12

论文笔记（七）Learning from Longitudinal Face Demonstration - Where Tractable Deep Modeling Meets Inverse

这篇文章是关于逆强化学习的应用，主要是实现了人脸的老化，是最近发表在arxiv上的文章。论文地址本文主要是对这篇文章阅读过程的笔记。

daydayjump·2022-12-04 10:20

读书笔记-Coordinated Deep Reinforcement Learners for Traffic Light Control

在交通灯控制问题引入了一种新的奖励函数，并提出了将DQN算法与传输规划transferplanning相结合的多代理深度强化学习方法。

EmilyGnn·2022-12-04 10:50

论文笔记之：Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration

ContinuousDeepQ-LearningwithModel-basedAcceleration本文提出了连续动作空间的深度强化学习算法。

a1424262219·2022-12-04 10:19

强化学习w/ Keras + OpenAI的实践：Actor-Critic模型

快速回顾在上次的Keras/OpenAI教程中，讨论了一个非常基础的强化学习算法——DQN（深度Q网络）。

TUPUTECH·2022-12-04 08:08

【强化学习笔记-02】多任务深度强化学习

“ASurveyofMulti-TaskDeepReinforcementLearning”-2020中文整理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/265750570在中文整理的基础上对一些方法进行了补充。存在的问题：普通RL算法在同一环境中跨相关任务的许多场景中的适用性有限本文的目的是surveyDRL领域中与多任务相关的研究挑战，并通过比较sota方法——DISTRAL(

Xieyh@CUC·2022-12-04 07:12

深度强化学习实验室(http://deeprlhub.com)

总结1：周志华||AI领域如何做研究-写高水平论文总结2：全网首发最全深度强化学习资料(永更)总结3:《强化学习导论》代码/习题答案大全总结4：30+个必知的《人工智能》会议清单总结5：2019年-57

深度强化学习实验室·2022-12-04 07:02

基于强化学习的综合能源系统管理综述-笔记

这篇笔记主要突出强化学习的特点以及于综合能源系统管理上的应用，着重于引出后文的可研究点。具体的方法论文可以参见最后的推荐论文，大都为近年顶刊。

新一k·2022-12-04 07:59

深度强化学习的组合优化[1] 综述阅读笔记

组合优化问题基础1.定义（1）定义（2）常见问题2.方法（1）精确方法（2）近似方法（3）深度学习方法3.文章架构一、概述1.神经网络（1）Hopfield网络（2）指针网络Ptr-Net（3）图神经网络3.深度强化学习

好奇小圈·2022-12-04 07:54

Unity强化学习工具包MLAgents环境搭建

你可以使用reinforcementlearning（强化学习）、imitationlearning（模仿学习）、neuroevolution（神经进化）或其他机器学习方法通过简单易用的PythonAPI

WEIXW99·2022-12-03 21:52

[Unity与强化学习] ML-Agents Python Api 环境配置与开发

unity官方提供基于PyTorch的强化学习算法的实现，使游戏开发人员和爱好者能够轻松地为2D、3D和VR/AR游戏训练智能代理。

丧心病狂の程序员·2022-12-03 21:22

Unity的机器学习工具包ML-Agents

而在几年前随着人工智能的兴起，强化学习算法的不断改进，

Peter_Gao_·2022-12-03 21:50

强化学习笔记：AlphaGo(AlphaZero) ，蒙特卡洛树搜索（MCTS）

1AlphaZero的状态围棋的棋盘是19×19的网格，可以在两条线交叉的地方放置棋子，一共有361个可以放置棋子的位置，因此动作空间是A={1,··,361}。比如动作a=123的意思是在第123号位置上放棋子。AlphaGoZero使用19×19×17的张量表示一个状态。张量每个切片(Slice)是19×19的矩阵，对应19×19的棋盘。一个19×19的矩阵可以表示棋盘上所有黑子的位置。如果一

UQI-LIUWJ·2022-12-03 19:04

强化学习（五）—— AlphaGo与Alpha Zero

强化学习（五）——AlphaGo与AlphaZero1.AlphaGo1.1论文链接1.2输入编码（State）1.3训练及评估流程1.4模仿学习（BehaviorCloning）1.5策略网络依据策略梯度进行学习

CyrusMay·2022-12-03 19:03

动手学强化学习Day1-基本概念

文章目录1.1什么是强化学习1.2强化学习的环境1.3强化学习的目标1.4强化学习的数据1.5强化学习的特征1.1什么是强化学习 在机器学习领域，有一类重要的任务和人生选择很相似，即序贯决策(sequential

GallopZhang·2022-12-03 18:36

Meta-World：多任务、持续学习、终身学习、元学习、强化学习的基准和评估

1.背景论文链接，斯坦福大学、加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、南加州大学、谷歌联合完成，发表于PMLR2020paperwithcode网页链接项目主页链接源代码链接2.基准相关的持续学习论文LifelongPolicyGradientLearningofFactoredPoliciesforFasterTrainingWithoutForgettingLifelongMachineLearni

阿航626·2022-12-03 13:22

ManiSkill 2022机器学习顶会ICLR上的世界顶尖机械臂大赛官网信息整理

1.基本介绍2.时间点2022.08.15全面开始还未公布结束时间，根据去年比赛，估计在12月或2023年1月中上旬结束3.三大赛道模仿学习/强化学习：操作刚体（不可使用外部数据集）无限制地操作刚体无限制地操作软体

阿航626·2022-12-03 13:52

ManiSkill 2022机器学习顶会ICLR上的世界顶尖机械臂大赛赛题解读，演示轨迹转换，点云查看

阿航626·2022-12-03 13:19

【Nature重磅】OpenAI科学家提出全新强化学习算法，推动AI向智能体进化

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/编辑：DeepRL近年来，人工智能（AI）在强化学习算法的加持下

深度强化学习实验室·2022-12-03 13:19

单视频播放量超20万的公开课配套教材，猫书来了~

很难想象，网友们会用这些词来形容一个纯分享深度强化学习基础知识的视频课。

turingbooks·2022-12-03 13:32

1.2 无监督学习和强化学习

1.2无监督学习和强化学习无监督学习定义无监督学习与监督学习的区别相关概念流程图强化学习无监督学习定义无监督学习(UnsupervisedLearning）是指从无标注数据中学习预测模型的机器学习问题，

是我樂樂呀·2022-12-03 12:08

《强化学习》第四章动态规划

文章目录4.1策略评估（预测）例4.1练习4.1练习4.2练习4.34.2策略改进4.3策略迭代例4.2杰克租车问题练习4.4练习4.5练习4.6练习4.7(编程)4.4价值迭代例4.3赌徒问题练习4.8练习4.9（编程）练习4.104.5异步动态规划4.6广义策略迭代4.7动态规划的效率4.8本章小结动态规划（DynamicProgramming，DP）是一类优化方法，在给定一个用马尔科夫决策过

草帽KIKI·2022-12-03 12:03

强化学习-动态规划-杰克租车问题

例4.2：杰克管理一个全国性汽车出租公司的两个地点。每天一些顾客到这两个地点租车。如果有车可租，杰克就将车租出并从公司得到10美元的回扣。如果这个地点没车，杰克就失去了这笔生意。还回的车第二天就可以出租。为了使需要车的地点有车可租，每天晚上，杰克可以在两个地点间移动车辆，移动每辆车的费用是2美元。我们假设每个地点的车的需求量和归还量都是泊松分布变量。假设租车的期望值是3和4，还车的期望值是3和2。

龙今天超越了自己·2022-12-03 12:03

强化学习算法复现（二）：动态规划_杰克租车问题【价值迭代】

价值迭代的思想是改变最优价值函数，使其包括对所有可能性动作的评估。这样我们就可以只关注valuefunction的收敛过程，只要valuefunction达到最优，那策略也达到最优，valuefunction没有最优，策略也还没有最优。待valuefunction收敛以后在进行决策，从而简化了迭代步骤。可视化过程如下动图所示：frommatplotlibimportpyplotaspltimpor

保护我方vivian·2022-12-03 12:33

强化学习——杰克出租车问题

杰克出租车问题代码地址https://github.com/LC044/Jack_Car_Rental一、代码结构├──ReadMe.md//帮助文档├──Jack_Car_RENTAL.py//主函数├──params.py//主要参数├──calculate_value.py//更新价值函数├──figure.py//绘图│├──result//运行结果二、问题描述三、问题分析将这个问题当作连

司小远·2022-12-03 12:01

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