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Hung-yi强化学习
论文精读(2)—基于稀疏奖励
强化学习
的机械臂运动规划算法设计与实现(内含实现机器人控制的方法)
目录1.作者提出的问题及解决方向2.延深-用如何用
强化学习
对机器人进行控制2.1思路2.2DQN和DDPG在机器人控制中的应用3.解决方案3.1思路3.2实验3.3创新点4.展望1.作者提出的问题及解决方向目的
笑傲江湖2023
·
2023-09-25 11:46
论文精读
算法
必读论文|20篇
强化学习
研究必读论文速递
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。
学术头条
·
2023-09-25 07:00
机器学习笔记 - 通过人工干预实现安全
强化学习
的思路
1、人类干预
强化学习
深度
强化学习
在一些棋类游戏、视频游戏以及现实3D环境中的导航和控制任务方面取得了惊人的进展。这些成就是在模拟环境中实现的。深度
强化学习
能否将这一成功转化为现实世界的任务?
坐望云起
·
2023-09-25 06:03
深度学习从入门到精通
强化学习
人类干预强化学习
深度学习
人工智能
神经网络
智能代理
高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践
★深度学习;模式识别;图像处理;人工智能建模;人工智能;深度学习算法;
强化学习
;神经网络;卷积神经网络;人工神经网络;VIBE算法;控制系统仿真;机器学习;高性能计算;数据挖掘;超算;ACL;算力;计算机视觉
·
2023-09-24 23:56
机器学习之监督学习,无监督学习,
强化学习
相关概念
文章目录1.监督学习(SupervisedLearning)2.无监督学习(UnsupervisedLearning)3.
强化学习
(ReinforcementLearning)总结机器学习可以按照模型使用情况分为三大类
JNU freshman
·
2023-09-24 18:28
机器学习
人工智能
机器学习
人工智能
强化学习
应用到模型压缩
本文介绍几篇自动化模型压缩相关论文的主要思想,包括网络结构搜索及自动化模型压缩压缩一、
强化学习
基本思想回顾(一)、简介
强化学习
是一种无监督学习方法,数据集不存在标注信息。
加油11dd23
·
2023-09-24 17:50
docker中安装ROS 在宇树四足机器人运行
强化学习
GenLoco算法
文章目录前言Docker安装Docker中安装Ros使用宇树的RostoReal控制机器人使用GenLoco
强化学习
方法部署GenLoco模型到宇树真机Aliengo问题总结小结前言本文使用Aliengo
勇气的动力
·
2023-09-24 13:58
docker
机器人
容器
python
c++
机器学习
Win10环境下使用WSL安装OpenAI/gym +TensorFlow用
强化学习
DQN打砖块(Breakout Game)
实现目标我们的目标是在Windows10系统上具体实现DeepMind论文中
强化学习
算法Q-learningNetwork(DQN)的训练过程。
小鹅鹅
·
2023-09-24 10:53
TensorFlow
机器学习
TensorFlow
强化学习
DQN
DeepMind
OpenAI
有监督学习、无监督学习、半监督学习和
强化学习
的总结
机器学习是数据分析和数据挖掘中一种比较常见且有效的方法,机器学习分为四大类,分别是有监督学习、无监督学习、半监督学习和
强化学习
。
Zhi Zhao
·
2023-09-23 23:38
机器学习
机器学习
算法
如何使用Unity创建场景并转为gym环境,外接自定义
强化学习
算法
首先声明这种方式的最大问题:1、如果你的
强化学习
环境既包含连续动作,也包含离散动作,本文不敢确保是否可以正常使用,遇到过报错情况,目前我用的全部是连续,如果有人用了功能正常,欢迎评论区告知;2、如果你的
强化学习
问题是多智能体方向的研究
Alibutter
·
2023-09-23 19:03
强化学习
unity
游戏引擎
机器学习
强化学习
的概念及学习过程
强化学习
的概念
强化学习
主要由智能体(agent)和环境(environment)两部分组成。智能体代表具有行为能力的物体,环境指智能体执行动作时所处的场景。
加油上学人
·
2023-09-23 18:58
机器学习
强化学习
强化学习计算
强化学习
基本概念及与监督学习的区别
强化学习
研究的是智能体agent与环境之间交互的任务,也就是让agent像人类一样通过试错,不断地学习在不同的环境下做出最优的动作,而不是有监督地直接告诉agent在什么环境下应该做出什么动作。
北木.
·
2023-09-23 18:27
强化学习
强化学习
监督学习
基本概念篇(一),
强化学习
基本要素
其实本来不想写这篇的,相信愿意往下看的童鞋,对
强化学习
本身应该有一定了解。但其实你看的多了就会发现,现有很多文章在细节方面还是有不少差异的。
samurasun
·
2023-09-23 18:57
强化学习笔记
强化学习
人工智能
强化学习
:(一)基本概念
目录一、基本术语二、如何使用
强化学习
三、标准库-OpenAIGym四、参考资料一、基本术语state:s,状态。action:a,行为,比如游戏里的向上、向右,是随机的。为什么不是确定的?
百把人
·
2023-09-23 18:57
强化学习
强化学习
人工智能
强化学习
基本概念
一、概述
强化学习
是智能体与环境不断交互,从而不断强化自己的决策能力的过程。
whzooz
·
2023-09-23 18:26
强化学习
深度学习
强化学习
基本概念及方法分类
定义
强化学习
的目标是找到最大化收益的策略,找寻策略的一个重要途径是找到马可夫决策模型上的价值函数马尔可夫用于在系统状态具有马尔可夫性质的环境中模拟智能体可实现的随机性策略与回报当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下
lijieling123
·
2023-09-23 18:25
强化学习
学习
【
强化学习
-01】
强化学习
基本概念
强化学习
基本概念概率基本概念概率密度函数随机抽样
强化学习
基本概念State,actionPolicyπ\piπRewardStatetransitionAgentenvironmentinteraction
刘兴禄
·
2023-09-23 18:55
机器学习+强化学习-笔记
RL+OR
强化学习
强化学习基本概念
强化学习
概念
机器学习分为监督学习、非监督学习、
强化学习
。
强化学习
把行为学习看作是反复实验的过程,从而把环境状态映射成相应的动作。
Chevy_cxw
·
2023-09-23 18:54
机器学习
强化学习
机器学习
02
强化学习
基本概念
强化学习
基本概念前言1、State、Action、Policy等①State②Action③Statetransition④Statetransitionprobability⑤Polity2、Reward
steelDK
·
2023-09-23 18:23
强化学习
深度学习
值迭代(value iteration)解决冰湖(FrozenLake-v0)问题
https://github.com/JUSTLOVELE/MobileDevStudy/blob/master/RL/gym_case中查阅这里加上先前写的策略迭代其实这里就大致讲完了动态规划算法在
强化学习
中的应用
北落师门_
·
2023-09-23 13:24
【《伤寒论》
强化学习
训练】打卡第4天,一期目标90天
1、少阴病,恶寒,身蜷而利,手足逆冷者,不治。意思是少阴病,一个人怕冷,身体侧躺缩在那,手脚也冰冷了,然后肚子一直拉。出现这种状况就是这个病人的身体好像整个生命体的机制、功能都在慢慢的衰竭之中。消化能力也越来越差,身体温暖的能力也越来越差,体温也在掉,整个生命状态都在衰竭的一个纯阴无阳的状态。这是很危险的病症了。少阴病始得之,反发热,脉沉者,麻黄附子细辛汤主之,脉比平常更沉,更弱,麻黄是外发,附子
最闪亮的那颗星_b02d
·
2023-09-23 01:19
万字长文细说ChatGPT的前世今生
MicrosoftBuild2023上的演讲整理而成,主要分为2大部分:如何训练GPT(可以理解为AIAssistant)如何使用GPTGPTassistant的训练过程可以分为四个阶段:预训练、监督微调、奖励建模和
强化学习
JasonLiu1919
·
2023-09-23 00:23
ChatGPT
LLM
人工智能
chatgpt
人工智能
LLM
五十一.DQN原理和实战
值函数近似法经典
强化学习
方法的共同点是它们的求解过程都要维持一个值函数表格,策略函数也可以通过一个表格来表示,所以也称这些方法为表格法。
stackooooover
·
2023-09-22 08:41
机器学习
算法
人工智能
四十九.
强化学习
基础
1.
强化学习
基础知识1.1
强化学习
简介机器学习分为监督学习,非监督学习,
强化学习
(RL)。深度学习+
强化学习
即为深度
强化学习
(DRL)。
stackooooover
·
2023-09-22 08:40
python
人工智能
五十二.PPO算法原理和实战
强化学习
的最终目标是获得最优策略。将策略本身作为迭代对象,通过迭代的方式获得一个策略序列,当策略序列收敛时,其极限就是最优
stackooooover
·
2023-09-22 08:03
算法
强化学习
实现智能城市规划,清华团队最新成果登Nature子刊
近日,清华大学电子系城市科学与计算研究中心与建筑学院跨学科合作,首次提出了
强化学习
的城市社区空间规划模型与方法,并实现了人类规划师与人工智能算法协作的城市规划流程,为智能城市的自动化规划提供了全新思路。
数据派THU
·
2023-09-22 04:42
RLHF优化
然后利用奖励模型,通过
强化学习
算法(如PPO)
zhurui_xiaozhuzaizai
·
2023-09-22 03:51
入口集锦
深度学习
人工智能
【
强化学习
】02—— 探索与利用
文章目录1.探索与利用2.探索策略3.多臂老虎机3.1.形式化描述3.2.估计期望奖励3.3.懊悔regret函数4.贪心策略和ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ−greedy策略5.积极初始化6.显示地考虑动作的价值分布7.UCB上置信界算法8.汤普森采样算法总结参考1.探索与利用探索与利用是序列决策任务中的一个重要问题,主要是对选择已知最优决策和尝试其他决策之间的权衡。利用Exp
yuan〇
·
2023-09-21 23:15
强化学习
人工智能
强化学习
算法
初识人工智能
Harpoon_fly/article/details/84074645【嵌牛导读】我们正处在深度学习的时期,把握住机会在人工智能深度学习还未大量爆发的时期,多了解学习下,让自己跟进时代的步伐,当然未来的
强化学习
更是最主要的方向
熊子豪
·
2023-09-21 21:48
基于
强化学习
的期权量化交易回测系统1
量化交易
强化学习
环境,则是向Agent提供一个交互的环境,Agent(即量化策略)根据市场环境(
强化学习
环境)的状态,选择最合适的操作,
强化学习
环境会根据操作结果,反馈给Agent,供Agent改进其策略网络
最老程序员闫涛
·
2023-09-21 20:26
量化交易
回测系统
量化交易
强化学习
期权
【
强化学习
】01——
强化学习
简介
文章目录两种机器学习类型
强化学习
定义
强化学习
交互过程
强化学习
系统要素历史(History)状态(State)策略(Policy)奖励(Reward)价值函数(ValueFunction)模型(Model
yuan〇
·
2023-09-21 17:23
强化学习
人工智能
算法
强化学习
Alpha-GO打败⼈类的秘籍-
强化学习
(Reinforcement Learning)
为了深⼊理解
强化学习
(ReinforcementLearning,简称RL)这⼀核⼼概念,我们从⼀个⽇常游戏的例⼦出发。在“贪吃蛇”这个经典游戏中,玩家需要掌控⼀条蛇,引导它吞吃屏幕上出现的各种果实。
山石网科
·
2023-09-21 07:33
人工智能
深度学习
机器学习
ChatGPT技术原理
Task03ChatGPT技术原理目录阶段一:有监督微调Supervisedfine-tuning(SFT)阶段二:训练回报模型(RewardModel,RM)阶段三:使用
强化学习
微调SFT模型ChatGPT
Runjavago
·
2023-09-21 05:19
chatgpt
人工智能
深度学习
基于深度
强化学习
的四旋翼无人机航线跟随
源自:指挥与控制学报作者:杨志鹏李波甘志刚梁诗阳“人工智能技术与咨询”发布摘要针对无人机在空中执行航线跟随任务时无法对未知环境作出合理应对措施等问题,提出了一种基于深度
强化学习
的四旋翼无人机航线跟随方法
renhongxia1
·
2023-09-21 00:40
无人机
LLM预训练之RLHF(一):RLHF及其变种
在ChatGPT引领的大型语言模型时代,国内外的大模型呈现爆发式发展,尤其是以年初的LLaMA模型为首的开源大模型和最近百川智能的baichuan模型,但无一例外,都使用了「基于人类反馈的
强化学习
」(RLHF
wshzd
·
2023-09-20 20:02
ChatGPT
笔记
NLP
chatgpt
AIGC
Java手写
强化学习
Java手写
强化学习
1.
强化学习
算法思维导图以下是
强化学习
算法的实现原理的思维导图,使用Mermanid代码表示:环境Agent策略价值函数模型动作选择执行动作获得反馈2.
强化学习
算法的手写必要性及市场调查
强化学习
是一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法
全栈项目讲解
·
2023-09-20 19:02
Java手写源码合集
java
开发语言
第四范式冲刺IPO:4年亏13亿收入逐年翻番,研发工资人均2万
中国首个ACM世界冠军戴文渊创办、腾讯红杉加持,股东和客户集齐五大国有银行,创办7年累计吸金66亿,主打的是技术包括“黑魔法”AutoML和自动
强化学习
……现在要以决策类AI之名冲刺港交所IPO。
QbitAl
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2023-09-20 18:09
大数据
人工智能
编程语言
iot
物联网
人工智能未来可期:超越人类能力的新科技
通过深度学习和
强化学习
等技术,AI能够从大量数据中学习和优化自身,不断提高其性能和能力。
HengYuan_Tech
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2023-09-20 06:40
人工智能
科技
DouZero: 定制化AI在斗地主游戏中的实战应用与Python实现教程“
DouZero是其中的杰出代表,它是一个基于深度
强化学习
的斗地主AI框架,性能出色,与人类玩家的对弈表现非常接近。2.什么是DouZero?DouZero是一个开源的斗地主AI框架,采用了最新
m0_57781768
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2023-09-19 23:41
人工智能
游戏
python
01
强化学习
的数学原理:大纲
01
强化学习
学习路线大纲前言
强化学习
脉络图章节介绍Chapter1:BasicConceptsChapter2:BellmanEquationChapter3:BellmanOptimalityEquationChapter4
steelDK
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2023-09-19 22:51
强化学习
人工智能
深度学习
机器学习入门与实践:从原理到代码
通过本文,读者将了解机器学习的核心概念,如监督学习、无监督学习和
强化学习
,以及如何在Python中使用Scikit-Learn库构建和训练机器学习模型。介绍机
海拥✘
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2023-09-19 17:13
机器学习
人工智能
2019-5-19晨间日记
今天是什么日子起床:6:00就寝:22:30天气:万里无云,阳光明媚心情:小曲哼起来纪念日:任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:与孙儿玩,购物娱乐,读书写字改进:
强化学习
,改进方式习惯养成:世上无难事
木子化敏
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2023-09-19 15:01
Isaac Gym环境安装和四足机器人模型的训练
一、IsaacGym介绍NVIDIAIsaacGym是英伟达提供的
强化学习
研究的高性能仿真环境。通过并行多个模型的方法在GPU上快速训练控制模型。
勇气的动力
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2023-09-18 18:50
机器人
机器学习
python
conda
多款大模型向公众开放,百模大战再升级?
大模型可以应用于各种机器学习任务,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译、推荐系统、
强化学习
等,能够帮助人们高效地完成各种任务。从建起来到用起来,如今,大模型正开始飞入寻常百姓家。
疯狂创作者
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2023-09-18 06:07
汽车
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芯片
/
医疗
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信息技术
/
头条要事
人工智能
大模型
(十三)从零开始学人工智能-
强化学习
:值函数近似和策略梯度
强化学习
–值函数近似和策略梯度文章目录
强化学习
--值函数近似和策略梯度1.值函数近似1.1线性函数近似1.1.1状态价值函数近似1.1.2动作价值函数近似1.2深度神经网络近似2.策略梯度声明参考资料前两节内容都是
强化学习
的一些基础理论
小花技术大本营
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2023-09-18 06:36
Python Q-learning 算法 --2023博客之星候选--城市赛道
Q-learning是一种
强化学习
算法,用于解决马尔可夫决策过程(MDP)问题。什么是马尔可夫决策过程(MDP)问题?马尔可夫决策过程(MDP)是一种用于建模序贯决策问题的数学框架。
SzetoZeZe
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2023-09-18 00:36
python
算法
开发语言
计算机未来-发展趋势和未来方向
从深度学习到自然语言处理,从计算机视觉到
强化学习
,这些技术正在不断地改变我们的生活和工作方式。机器学习作为人工智能的一个重要分支,其核心技术包括监督学习、无监督学习和
强化学习
等。
a谷雨c
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2023-09-17 19:57
神经网络
人工智能
[NLP] LLM---<训练中文LLama2(五)>对SFT后的LLama2进行DPO训练
从人类反馈中
强化学习
(RLHF)极大地推动了NLP的发展,并将NLP中许多长期面临的挑战抛在了一边。
舒克与贝克
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2023-09-17 15:37
自然语言处理
人工智能
深度学习
在Mujoco环境下详细实现PPO算法应用于Humanoid-v2的完整教程
第一部分:介绍1.背景介绍MuJoCo,或称为多关节动力学与控制的物理引擎,已经成为了
强化学习
中仿真环境的首选工具。其精确的物理仿真和高效的速度使得研究者可以在这个环境下测试和验证各种算法。
m0_57781768
·
2023-09-17 11:23
Python算法研究与解读
算法
python
开发语言
在MuJoCo环境下详细实现PPO算法与Hopper-v2应用教程: 深度学习
强化学习
实战指南
第一部分:简介与MuJoCo环境的配置1.简介
强化学习
已经在许多任务中展现了其强大的能力,从简单的游戏到复杂的机器人控制。
m0_57781768
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2023-09-17 08:09
Python算法研究与解读
算法
深度学习
人工智能
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