GAN-强化学习第73页

ICLR‘23 UnderReview | LightGCL: 简单而有效的图对比学习推荐系统

最近知乎刷到很多ICLR'23的总结文章，我把他们汇总在ICLR'23论文整理合辑一文中，含扩散模型、图网络、推荐系统、强化学习、知识蒸馏、NLP等多个方向。

AI算法札记·2022-12-03 12:27

论文速读：《AN ACTOR-CRITIC ALGORITHM FOR SEQUENCE PREDICTION》

摘要我们提出了一种训练神经网络的方法，使用强化学习（RL）中的演员评论方法生成序列。当前的对数似然训练方法受到训练和测试模式之间差异的限制，因为模型必须以先前的猜测而不是地面真实标记为基础生成标记。

aixi8904·2022-12-03 11:06

南大俞扬：环境模型学习——让强化学习走出游戏

智源导读：目前，强化学习技术在游戏、围棋等任务中得到了广泛应用，并在一些复杂场景下取得了优于人类的效果。

智源社区·2022-12-03 11:26

《数字电路实验》之FPGA板强化学习实验

中国科学技术大学计算机学院《数字电路实验》之FPGA板强化学习实验写在前面最近翻出来19年做数字电路实验的时在FPGA上面运行强化学习算法的实验报告，整个工程花费了大约两周的正常工作量，原始的markdown

quintus0505·2022-12-03 08:12

【论文阅读】Parametrized Deep Q-Networks Learning: RL with Discrete-Continuous Hybrid Action Space

【论文阅读—深度强化学习打王者荣耀】ParametrizedDeepQ-NetworksLearning:ReinforcementLearningwithDiscrete-ContinuousHybridActionSpace

quintus0505·2022-12-03 08:42

简单易懂------使用PyTorch实现Chatbot

本系列文章通过通俗易懂的方式介绍强化学习的基本概念，虽然语言通俗，但是内容依旧非常严谨性。

weixin_34366546·2022-12-03 07:06

Task02：马尔可夫决策及表格型方法 & Task03: 策略梯度和PPO算法

从Task02开始，就进入到了强化学习的一些核心概念：一、马尔可夫决策过程(MDP)：强化学习的基础数据模型，就是马尔可夫链(MC)。

MickWang1942·2022-12-03 06:17

人工智能-强化学习-算法：PPO（Proximal Policy Optimization，改进版Policy Gradient）【PPO、PPO2、TRPO】

强化学习算法{Policy-BasedApproach：PolicyGradient算法：LearninganActor/PolicyπValue-basedApproach：Critic{StatevaluefunctionVπ

u013250861·2022-12-03 06:46

李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018) 笔记（二）Proximal Policy Optimization（PPO）

李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018)_哔哩哔哩_bilibilion-policy：要learn的agent和环境互动的agent是同一个，即agent一边跟环境互动，一边学习；off-policy

Interesting AI·2022-12-03 06:16

可能是最全的 | 适合决策AI研究的自动驾驶模拟器评测（上篇）

同时，不论是以模仿学习为代表的监督学习算法，还是需要与环境交互的强化学习算法，都需要从驾驶环境中获取相当数量的样本案例，因此一款好的合适的模拟器能够帮助研究者快速上手驾驶实验，高效地部署算法和仿真实验并提供有价

OpenDILab开源决策智能平台·2022-12-03 06:15

上海人工智能实验室牛雅哲：通用决策AI平台的开拓创新之路

牛雅哲，上海人工智能实验室OpenDILab开源决策智能平台核心研发人员，主要负责平台引擎DI-engine的设计和开发，统筹研发一系列决策AI平台底层效率优化组件，并为相关大规模分布式强化学习应用提供技术保障和支持

PaperWeekly·2022-12-03 06:14

论文笔记之PPO

论文地址，点这里有关TRPO的论文解读，可参考我的另一篇论文笔记之TRPOPPO作为目前比较火热的model-free类强化学习算

Ton10·2022-12-03 06:12

PyTorch自定义数据加载：深究Dataset与DataLoader类

在我看来，可以说PyTorch几乎占据了深度学习、强化学习科研领域，无论我查看什么样的文献人手皆Torch，尽管TensorFlow目前用起来比较称心，但也不得不迫使我转型PyTorch。希望自

openRiemann·2022-12-03 03:01

生成对抗网络 GAN原理学习笔记+实践

对高维数据和样本分布问题有很好的检测模拟强化学习(RL)数据缺失，半监督学习多模态(multy-modal)输出,eg：可能生出三只眼的狗，生成结果不好现实的生成任务，eg：给定一个groudtruth

midori_27·2022-12-03 03:23

计算机专业考研复试（前沿知识篇）

文章目录前言高频问题1.人工智能的理解人工智能包括六个方面：2.神经网络3.机器学习——一种实现人工智能的方法机器学习与大数据的高度耦合区分机器、深度、强化学习4.深度学习5.数据挖掘DataMining10

程序媛Ari4_·2022-12-03 01:08

图神经网络深度强化学习的挑战与机遇:算法与应用综述

pr:控制中的应用，pk:知识图谱中的应用，pl:生命科学中的应用https://arxiv.org/abs/2206.07922https://arxiv.org/abs/2206.07922摘要深度强化学习

小蜗子·2022-12-03 01:59

机器学习专栏——（一）人工智能概述

人工智能涵盖许多的子学科，例如：机器感知（计算机视觉、语音信息处理）、学习（模式识别、机器学习、强化学习）、

CheckOneA·2022-12-03 01:50

重磅 | 完备的 AI 学习路线，最详细的资源整理！

fUNDdCzJrWBoKYh1tT4gSw【导读】本文由知名开源平台，AI技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习

普通网友·2022-12-02 23:14

强化学习--DDPG算法

近期在课堂上汇报了DDPG这个算法，结合自己的ppt总结一下这个算法。DDPG是一种深度确定性的策略梯度算法，它是为了解决连续动作控制问题而提出的算法。以前学习的Q-learning算法、Sarsa算法以及DQN算法针对的动作空间都是离散的，DDPG就是对DQN算法的扩展，主要就是让DQN能够解决连续动作控制的问题而提出的。从Q-learning到DQN，只是将状态动作的评估函数从离散空间用神经网

秃头研究生·2022-12-02 19:05

OpenAI_ROS做强化学习

文章目录一、主要资源1、Theopenai_rospackage2、网页教程（免费）3、在线课程（收费）二、CSDN上的资源1、抚琴弹出情调零2、zhangrelay3、天涯05084、lxlong899401015、RainStarX三、FYO_踩坑记录1、初步尝试2、官方教程3、参考‘天涯0508’一、主要资源1、Theopenai_rospackage作为连接RL与ROS&Gazebo的桥梁

方小汪·2022-12-02 17:39

RL0-概述

一、强化学习（ReinforcementLearning）概述Learningfromexperience强化学习方法起源于动物心理学的相关原理，模仿人类和动物学习的试错机制，是一种通过与环境交互，学习状态到行为的映射关系即策略

明前大奏·2022-12-02 15:15

深度强化学习入门

作者：清凇（就职于阿里巴巴，搜索排序、自然语言处理）https://www.zhihu.com/people/huaqingsong过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力，工作中也在应用DRL解决业务问题

人工智能与算法学习·2022-12-02 13:39

【强化学习】随机策略梯度算法（stochastic-policy-gradient）

策略搜索方法相对于值函数法有如下优缺点优点：直接策略搜索方法是对策略π\piπ进行参数化表示，与值函数方中对值函数进行参数化表示相比，策略参数化更简单，有更好的收敛性。利用值函数方法求解最优策略时，策略改进需要求解argmaxaQθ(s,a)argmax_aQ_\theta(s,a)argmaxaQθ(s,a)，当要解决的问题动作空间很大或者动作为连续集时，该式无法有效求解。直接策略搜索方法经常采

贰锤·2022-12-02 13:07

多智能体强化学习算法【二】【MADDPG、QMIX、MAPPO】

汀、·2022-12-02 13:06

强化学习原理与应用作业二

目录0.说明1.Task1ImplementingDQN1.1DQNforPongNoFrameskip-v42.Task2ImplementingPolicyGradient2.1REINFORCE及变体forCartPole-v02.2A2CforCartPole-v03.Task3ImplementingDDPG(TD3)3.1DDPG与TD33.2TD3forLunarLanderCont

Echo木·2022-12-02 13:05

深度强化学习（理论篇）—— 从 Critic-only、Actor-only 到 Actor-Critic

本文转自：https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/81253033#1概述##1.1强化学习v.s.监督学习强化学习，与监督学习、无监督学习并列，作为机器学习的三大类

AI点滴积累·2022-12-02 13:33

论文笔记之DPG

DDPG算法，就必须先理解DPGDeterministicPolicyGradientAlgorithms(以下简称DPG)论文笔记Abstract：①：作者首先指出一种叫DPG的算法用于连续动作空间的强化学习任务

Ton10·2022-12-02 13:30

强化学习：Actor-Critic、SPG、DDPG、MADDPG

马尔可夫决策过程（MDP）MDP由元组(S,A,P,R,γ)(S,A,P,R,\gamma)(S,A,P,R,γ)描述，分别表示有限状态集、有限动作集、状态转移概率、回报函数、折扣因子。与马尔可夫过程不同，MDP的状态转移概率是包含动作的，即Pss′a=P[St+1=s′∣st=s,At=a]P_{ss'}^a=P[S_{t+1}=s'|s_t=s,A_t=a]Pss′a=P[St+1=s′∣st

Hellsegamosken·2022-12-02 13:26

统计学习方法 | 第1章统计学习方法概论

统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。2．统计学习方法三要素——模型、策略、算法，对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用。

weixin_30352645·2022-12-02 13:26

上海交通大学计算机系张伟楠,上海交通大学张伟楠博士来南开大学计算机学院进行学术讲座...

2018年9月17日星期一下午14:00，上海交通大学博士张伟楠博士来我院进行题目为“面向海量智能体系统的深度强化学习技术”的学术讲座。

DiaoGe668·2022-12-02 03:59

【创意赛事】数研院强化学习创新创意大赛初赛倒计时，英雄速来～

自AlphaGo在围棋领域一战成名之后，强化学习不断出现在更多人的视野，强化学习是一种数据驱动的决策技术，具有自主学习、高度非线性等特性，可有效应对各产业对流程控制的需求难题。

上海数字大脑研究院·2022-12-02 03:56

pytorch笔记：TD3

参考代码来源：easy-rl/codes/TD3atmaster·datawhalechina/easy-rl(github.com)理论部分：强化学习笔记：双延时确定策略梯度(TD3)_UQI-LIUWJ

UQI-LIUWJ·2022-12-02 02:15

pytorch 笔记：DDPG （datawhale 代码解读）

理论部分可见：强化学习笔记：双延时确定策略梯度(TD3)_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客源代码路径：easy-rl/codes/DDPGatmaster·datawhalechina/easy-rl

UQI-LIUWJ·2022-12-02 02:15

pytorch 笔记： DQN（experience replay）

1理论知识DQN笔记State-actionValueFunction(Q-function)_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客强化学习笔记experiencereplay经验回放_UQI-LIUWJ

UQI-LIUWJ·2022-12-02 02:45

[论文翻译]DeepPath: A Reinforcement Learning Method for Knowledge Graph Reasoning

AReinforcementLearningMethodforKnowledgeGraphReasoning0总结名称项目题目DeepPath:AReinforcementLearningMethodforKnowledgeGraphReasoning中文深度路径:知识图推理的强化学习方法来源

鑫十一·2022-12-01 21:04

周志华《机器学习》书每章思维导图总结

第一章绪论第二章模型评估与选择第三章线性模型第四章决策树第五章神经网络第六章支持向量机第七章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章聚类第十章降维与度量学习第十一章特征选择与稀疏表示第十二章计算学习理论第十三章半监督学习第十四章概率图模型第十五章规则学习第十六章强化学习深度学习

Liao-Zhuolin·2022-12-01 20:15

综述向：强化学习方法梳理（持续更新）

洛基Nickey·2022-12-01 19:56

【ziuno】强化学习入门—超级马里奥

强化学习入门—超级马里奥对象抽取：马里奥、金币、板栗仔（蘑菇怪）术语智能体-Agent：马里奥状态（S或s）-State：当前游戏画面动作（A或a）-Action：智能体（马里奥）的，左、右、跳（简化）

ziuno·2022-12-01 16:49

基于 Paddle2.0 的强化学习新玩法 —— 通关超级马里奥兄弟

基于Paddle2.0的强化学习新玩法——通关超级马里奥兄弟本文目录基于Paddle2.0的强化学习新玩法——通关超级马里奥兄弟前言马里奥游戏环境简介PPO算法简介基于Paddle2.0实现PPO通关小技巧效果展示全文回顾前言超级马里奥兄弟作为几代人的童年回忆

ZiSeoi·2022-12-01 16:18

AI学习的小解·2022-12-01 16:18

用深度强化学习玩超级马里奥兄弟

介绍从本文中，你将学习如何使用DeepQ-Network和DoubleDeepQ-Network（带代码！）玩超级马里奥兄弟。超级马里奥是任天堂在1980年代开发和发行的著名游戏。它是历经多年无需解释的经典游戏名称之一。这是一款2D横向卷轴游戏，让玩家可以控制主角——马里奥。游戏玩法包括从左到右移动马里奥，从反派中生存下来，获得硬币，以及到达旗帜以清除关卡。马里奥最终需要拯救公主。这些有不同的奖励

woshicver·2022-12-01 16:48

基于强化学习的超级马里奥代码实现

stable_baselines3是对强化学习新手及其友好的库，基于pyt

棋圣阳阳阳·2022-12-01 16:18

浅谈利用强化学习A3C玩转超级玛丽奥

浅谈利用A3C玩转超级玛丽奥前言github什么是Actor-Critic？A3C算法loss值计算前言很早以前看过超级玛丽奥利用人工智能玩，以前感觉很高档。就写一篇吧。githubhttps://github.com/yanjingke/Super-mario什么是Actor-Critic？Actor-Critic，其实是用了两个网络：两个网络有一个共同点，输入状态S:一个输出策略，负责选择动作

My小可哥·2022-12-01 16:16

强化学习--tf2.4 超级马里奥（super mario） PPO复现

提示：文章写完后，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前言一、安装库二、使用步骤总结前言我真的是醉了，刚开始无意间看到超级马里奥的强化学习，我就想学，然后。。。

百度pkq·2022-12-01 16:46

【强化学习】深度强化学习入门介绍

深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（Reward）来学习如何在环境中采取最佳的动作或策略。

风度78·2022-12-01 16:46

Game Boy 模拟器！完美运行超级马里奥、口袋妖怪等游戏

这款模拟器的独特之处，在于你能用它来创建AI或机器人，让它基于强化学习实现自动打游戏通关等骚操作。项目地址：https

开源前哨·2022-12-01 16:16

AI又对游戏下手了，用强化学习通关超级马里奥兄弟

【飞桨开发者说】王子瑞，四川大学电气工程学院2018级自动化专业本科生，飞桨开发者技术专家PPDE，RoboMaster川大火锅战队成员，强化学习爱好者超级马里奥兄弟作为几代人的童年回忆，陪伴了我们的成长

飞桨PaddlePaddle·2022-12-01 16:45

用强化学习通关超级马里奥！

作者|肖遥来源丨DatawhaleDQN算法实践之速通超级马里奥作为强化学习(ReinforceLearning,RL)的初学者，常常想将RL的理论应用于实际环境，以超级马里奥为例，当看着自己训练的AI

AI科技大本营·2022-12-01 16:45

用强化学习玩《超级马里奥》

Pytorch的一个强化的学习教程（TrainaMario-playingRLAgent）使用超级玛丽游戏来学习双Q网络(强化学习的一种类型)，官网的文章只有代码，所以本文将配合官网网站的教程详细介绍它是如何工作的

deephub·2022-12-01 16:15

强化学习扫盲贴：从Q-learning到DQN

本文转载自知乎专栏「机器学习笔记」，原文作者「余帅」，链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/358829371本文学习目标1.复习Q-Learning；2.理解什么是值函数近似（FunctionApproximation）；3.理解什么是DQN，弄清它和Q-Learning的区别是什么。2用Q-Learning解决经典迷宫问题现有一个5房间的房子，如图1所示，房间与房间之间

夕小瑶·2022-12-01 16:07

推荐频道

GAN-强化学习