PARL

yyds！用飞桨玩明日方舟

不过，在这个项目中，我将带大家暂时忘却现实的烦恼，用飞桨深度强化学习框架PARL来实现这个“英雄梦”！先放效果图：知识回顾大家是不是迫不及待了呢？
·2021-04-13 19:50

yyds！用飞桨玩明日方舟

不过，在这个项目中，我将带大家暂时忘却现实的烦恼，用飞桨深度强化学习框架PARL来实现这个“英雄梦”！先放效果图：知识回顾大家是不是迫不及待了呢？
·2021-04-13 19:57

【二】MADDPG多智能体算法实现(parl)【追逐游戏复现】

相关文章：【一】MADDPG-单智能体|多智能体总结（理论、算法）【二】MADDPG多智能体深度强化学习算法算法实现(parl)--【追逐游戏复现】【一】-环境配置+python入门教学【二】-Parl
汀、·2021-03-29 13:06

飞桨PARL_2.0--1.8.5（遇到bug调试修正）

PaddlePaddlle强化学习及PARL框架｛飞桨｝【一】-环境配置+python入门教学【二】-Parl基础命令【三】-Notebook、&pdb、ipdb调试【四】-强化学习入门简介【五】-Sarsa
汀、·2021-03-15 19:01

【一】环境配置+python入门教学-强化学习及PARL框架｛飞桨｝

PaddlePaddlle强化学习及PARL框架｛飞桨｝【一】-环境配置+python入门教学【二】-Parl基础命令【三】-Notebook、&pdb、ipdb调试【四】-强化学习入门简介【五】-Sarsa
汀、·2021-03-10 10:09

【一】MADDPG-单智能体|多智能体总结（理论、算法）

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汀、·2021-03-08 16:10

用强化学习DQN算法玩合成大西瓜游戏！（提供Keras版本和Paddlepaddle版本）

github.com/Sharpiless/play-daxigua-using-Reinforcement-Learning用强化学习DQN算法，训练AI模型来玩合成大西瓜游戏，提供Keras版本和PARL
BIT可达鸭·2021-02-12 17:31

强化学习库tianshou——DQN使用

之前也尝试了parl等库，感觉parl在文档等方面似乎并不如tianshou，性能上作为菜鸟不好评价。tianshou的官方文档也有很久没有更新了，上面有些代码不能运行，
Lejeune·2021-01-27 21:37

强化学习PARL——1. 简单认识

这个教程参考的是百度PaddlePaddle的RL系列教程：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1445501背景介绍第一章节属于基础内容，第二课的数学知识总结的很好1.开始1.1概念认识1.1.1强化学习vs其他强化学习与监督学习的区别强化学习、监督学习、非监督学习是机器学习里的三个不同的领域，都跟深度学习有交集。监督学习寻找输入到
吨吨不打野·2021-01-12 11:05

百度飞桨强化学习7日打卡营——世界冠军带你从零实践（结营心得总结）

和世界冠军一起学习PARL的那几天破茧——张韶涵 学习就是一个不断突破自我的过程，如同破茧一样，唯有多磨难，方能知其美丽。                   
joker-wt·2020-09-17 04:13

世界冠军带你从零实践强化学习---百度七日强化学习突击营学习心得

课程相关：百度PARL地址：https://github.com/PaddlePaddle/PARL课程地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/
云子澈·2020-09-17 04:23

强化学习包PARL1.3.1，使用cpu飞桨报错

在使用CPU版本得PaddlePaddle1.8.1和强化学习包parl1.3.1版本时，进行训练会报错Foundnon-emptyCUDA_VISIBLE_DEVICES.ButPARLfoundthatPaddlewasnotcompliedwithCUDA
月语星愿·2020-09-16 13:48

基于飞桨PARL实践PPO算法，让“猎豹”学会奔跑！

点击左上方蓝字关注我们【飞桨开发者说】陈懿，西交利物浦大学计算机研一，研究方向为：强化学习在游戏领域的应用。项目背景20世纪90年代以来，随着计算机技术和数据量的爆发式增长，算力和神经网络得到了极大的发展，但是距离人们想象中的人工智能还需要不断的实践和创新。而在神经网络的基础上出现的强化学习分支，将机器的智能进行了大幅提升，这种提升来源于强化学习可以让机器（算法）自己和环境交互，不断试错，从而提升
百度大脑·2020-09-15 00:24

强化学习入门（四）策略梯度方法 Policy Gradient 求解强化学习问题

本文内容源自百度强化学习7日入门课程学习整理感谢百度PARL团队李科浇老师的课程讲解文章目录一、回顾Value-based和Policy-based1.1基本概念1.2区别二、PolicyGradient
AItrust·2020-08-25 01:54

强化学习 之 Policy Gradient

PolicyGradient算法详解（详细的推导过程）3、PolicyGradient算法推导（包含详细的计算过程）4、策略梯度PolicyGradient（除推导外，还有其他一些计算知识，包含ActorCritic部分）5.PARL
Test_hh112·2020-08-25 00:32

Il aimait le monde fantastique effacé par l 'imagination du ciel.

Ilaimaitlemondefantastiqueeffacéparl'imaginationduciel.图片发自AppLemondepeutêtregris,blancouétrange,aussibrillantquel'auroreduNord.Iln'yaquelesangesetlesdieux
如果我热爱性感的我·2020-08-24 04:00

DQN探索超参

话不多述，上主题，今天就是想办法找到一些模型的超参数，看看怎么会更好的结果优化框架：parl的DQN工具一：optuna那就开始吧……
库页·2020-08-22 21:15

强化学习TD3论文学习和PARL实现赏析 文件 编辑 运行 代码执行器

这里写自定义目录标题mujoco下载mujoco证书秘钥获取aistudio不支持MuJoCoMuJoCo免费证书一年只能申请一次，一次一个月其他环境没问题注意，路径名需要更改成你自己的路径名，替代“我的计算机名”mujoco下载下载MuJoCoversion2.0Linux版本：https://www.roboti.us/download/mujoco200_linux.zip解压下载的mujo
livingbody·2020-08-20 16:09

百度paddlepaddle学习之强化学习工具PARL

@PARLPARL介绍特点**可复现性保证。**我们提供了高质量的主流强化学习算法实现，严格地复现了论文对应的指标。**大规模并行支持。**框架最高可支持上万个CPU的同时并发计算，并且支持多GPU强化学习模型的训练。**可复用性强。**用户无需自己重新实现算法，通过复用框架提供的算法可以轻松地把经典强化学习算法应用到具体的场景中。**良好扩展性。**当用户想调研新的算法时，可以通过继承我们提供的
upenggod·2020-08-17 03:01

百度强化学习训练营心得

在训练营中，快速学习了几种经典算法，通过代码补齐作业大概了解了Parl框架用法。范式化的代码结合Parl库简化了强化学习流程，使初学者也能体验一把炼丹的快感。
nikankind·2020-08-16 13:40

百度七天强化学习 心得体会

本人强化学习小白，参加了百度7天强化学习打卡营1.第一天：熟悉paddlepaddle,parl和机器学习、深度学习基础我之前做深度学习，有一定基础。
huangdihe001·2020-08-16 12:35

强化学习入门（一）强化学习的基础概念及Gym库，Parl库介绍

本文内容源自百度强化学习7日入门课程学习整理感谢百度PARL团队李科浇老师的课程讲解文章目录一、强化学习初印象二、什么是强化学习三、GYM库（环境库）四、PARL库（算法库）一、强化学习初印象让机器像人一样学习
AItrust·2020-08-16 07:52

百度强化学习基础课程学习记

百度强化学习7日打卡收获满满七日打卡营第一天七日打卡营第二天（强化学习初印象）强化学习抽象成两部分：交互需要三要素：强化学习与深度学习的关系：强化学习的Agent两种学习方案：强化学习分类PARL框架环境
$清风徐来$·2020-08-16 04:09

强化学习 DQN 实战GYM下的CartPole游戏

pipuninstall-yparl#说明：AIStudio预装的parl版本太老，容易跟其他库产生兼容性冲突，建议先卸载!
Xurui_Luo·2020-08-13 12:59

百度飞桨强化学习（1）

基础高等数学线性代数（向量空间的变换思想）概率与数理统计（期望，方差）Python:numpy神经网络强化学习两种学习方法基于价值基于策略乌龟环境首先本地下载PARL：[email protected]
只会git clone的程序员·2020-08-13 10:24

从代码到论文理解并复现MADDPG算法(基于飞桨的强化学习套件PARL)

Multi-AgentActor-CriticforMixedCooperative-CompetitiveEnvironments的过程中,往往会遇到很多不是很好理解的数学公式,这篇文章旨在帮助读者翻过数学这座大山,从PARL
Mr.郑先生_·2020-08-12 18:59

深度学习入门 | 三岁在飞桨带你入门深度学习—Carpoel，利用PARL复现基于神经网络与DQN算法（真的是0基础）

三岁在飞桨带你入门深度学习，利用PARL复现基于神经网络与DQN算法环境及所需内容描述这里面还涉及到一个神奇的PARL为什么说Carpoel是深度学习届的helloworld？
叁岁学编程·2020-08-12 14:36

强化学习算法 DDPG 进行四轴飞行器的速度控制

本文基于百度深度学习库PARL完成四轴飞行器的模拟器使用的是百度的RLschool文章目录一、DDPG算法的收敛问题探讨：1.传统方法：2.新思路探讨：二、安装依赖三、具体代码及解析：3.1库引入3.2
AItrust·2020-08-12 12:48

百度飞桨 强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践 学习心得

目录百度飞桨强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践学习心得PARL特点依赖历程感悟百度飞桨强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践学习心得大家好！
livingbody·2020-08-12 11:45

[深度学习工具]·百度PaddlePaddle深度强化学习框架PARL

PARL快速入门示例PaddlePaddlePARL的名字来源于PAddlepaddleReinfocementLearning，是一款基于百度PaddlePaddle打造的深度强化学习框架。
小宋是呢·2020-08-11 04:43

关于飞桨深度学习学院《强化学习7日打卡训练营》的一点心得体会

特讲此次学习相关笔记整理如下~2关于PaddlePaddle/PARL经过此次课程的参与，最大的收获应该就在于了解了基于百度PaddlePaddle打造的深度强化
梵高的向日葵丶·2020-08-11 04:29

强化学习入门（二）强化学习MDP四元组，Q表格的概念和更新策略

本文内容源自百度强化学习7日入门课程学习整理感谢百度PARL团队李科浇老师的课程讲解文章目录一、强化学习MDP四元组1.1状态转移概率1.2如何描述环境1.3Mode-free试错探索二、Q表格1.1Q
AItrust·2020-08-11 03:00

百度PaddlePaddle强化学习七日打卡营

百度PaddlePaddle强化学习七日打卡营强化学习Agent的两种学习方案PARL强化学习MDP四元组在线学习VS离线学习Sarsa-learn函数离散动作VS连续动作Policy-gradientDQN
bridgeqiqi·2020-08-11 03:36

关于百度强化学习七日打卡营——一个菜鸟的学习感悟

1.刚开始第一个作业搭建环境PARL：PARL是一个算法库，是对Agent的框架抽象。简单来说就是在一台机器上调用pipinstallparl,就可以启动集群并行计算，使运算加速。
刘劲松1·2020-08-10 00:24

latex beamer 插入代码

\parl.68\end{frame}?怎么办？【解决方案】我们只需在加入listings输入代码的地方给幻灯片加个参数：\begin{frame}[fragile]\frametitle{Yourt
weixin_30279315·2020-08-07 19:11

强化学习从PG到PPO（基于百度飞桨PaddlePaddle+PARL）

前段时间抽空学习了《百度强化学习基础课程》强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践，总共七天的视频+线上作业（视频地址：世界冠军带你从零实践强化学习），让我这个小白基本对于强化学习有了简单的理解，知识虽然是灌进脑袋里，但仍是一团浆糊，好记性不如烂笔头，后续会多写笔记整理下自己的对于课程所学的理解、思考和发散，今天先从最简单的PG算法开始，然后到最近刚有了解的PPO算法。PG算法原理PG算法即是基于
tostq·2020-07-30 01:20

Policy Gradient 之 A3C 与 A2C 算法

MotivationBackgroundAlgorithmPolicyGradientActor-CriticA3CA2CExperimentResultRemainProblemsReferenceMotivation之前参加了学习强化学习以及PARL
Brisingrwp·2020-07-24 15:23

paddlepaddle百度飞桨七日打卡营——强化学习parl

paddlepaddle百度飞桨七日打卡营——强化学习parl##百度七日打卡营来到了强化学习领域，主要学习parl等工具，非常给力。话不多说，奥利给！
weixin_47278555·2020-07-15 09:32

PARL强化学习心得

参加了百度的PaddlePaddle下的强化学习框架的学习。感谢百度提供了这次学习的机会，并提供了作业与项目练习，计算平台，并且邀请大神给我们做了这次学习讲课，收益良多。该框架的几个特点如下：1、结构很清晰，按照model，Algorithm,agent，来定义整个强化学习所需要的组件，通过调用PARDL来实现整个强化学习核心算法与环境的交互，对初学者来说了解了整个框架以后结构就比较清晰；2、PA
weixin_43988358·2020-07-15 08:47

百度飞浆强化学习心得与实例分享

过程中，科科老师带我们学习了强化学习的思想，并使用PARL框架做了若干实践。最开始是被科科老师第1节课的这两个强化学习的游戏惊艳到了：接着由浅入深地按照课程安排逐步学习RL的经典模型，Sarsa、
比特字节·2020-07-15 00:18

百度强化学习框架PARL入门强化学习

下面附上百度PARL强化学习框架
似鸽刺客·2020-07-14 21:17

百度飞桨世界冠军带你从零实践强化学习有感

5天课程主要学习了解到，PARL是一个主打高性能、稳定复现、轻量级的强化学习框架，
天山下的番茄·2020-07-14 18:12

基于Paddle_PARL的DQN算法

DeepQ-Learning算法DeepQ-Learning算法简称DQN，DQN是在Q-Learning的基础上演变而来的，DQN对Q-Learning的修改主要有两个方面：DQN利用深度卷积神经网络逼近值函数。DQN利用了经验回放训练强化学习的学习过程。DQN简介上节课介绍的表格型方法存储的状态数量有限，当面对围棋或机器人控制这类有数不清的状态的环境时，表格型方法在存储和查找效率上都受局限，D
wyhMiracle·2020-07-12 16:03

强化学习之原理与应用

这篇文章系统地介绍强化学习算法基础知识，强化学习在百度的应用，以及百度近期发布的基于PaddlePaddle深度学习框架的强化学习工具PARL。强化学习算法强化学习（RL）和其
stay_foolish12·2020-07-05 13:10

DL之paddlepaddle：百度深度学习框架paddlepaddle飞桨的简介、安装、使用方法之详细攻略

：百度深度学习框架paddlepaddle飞桨的简介、安装、使用方法之详细攻略目录paddlepaddle百度深度学习框架的简介1、飞桨全景图与四大领先技术2、丰富的工具组件1.PaddleHub2.PARL3
一个处女座的程序猿·2020-07-05 08:36

强烈推荐 | 飞桨最全面的工具组件详解

并为开发者开放PaddleHub、PARL、AutoDLDesign、VisualDL等一系列深度学习工具组件，帮助开发者快速落地AI应用。接下来，小
Paddle_Paddle·2020-07-04 07:23

从零实践强化学习之RL初印象(GYM+PARL)

昨天听了曾两度夺得NeurIPS强化学习赛事冠军的飞桨强化学习PARL团队核心成员科老师的课程,不得不说,满满的干货,于是今天打算再看一遍回放,并好好地做一下笔记。
Mr.郑先生_·2020-06-30 12:55

从零实践强化学习之基于表格型方法求解RL(PARL)

第二天的课程主要在第一天的基础上开始的,科老师用了很多例子,把许多很难理解的内容讲的非常明白,那我在这里也整理一下,并结合我自己的理解,跟各位分享。首先是强化学习的四元组强化学习MDP四元组这是一个跟时间相关的序列决策问题:在t-1时刻,我看到了熊对我招手,那么我下意识的动作即输出的动作是马上逃跑那么在t时刻,熊看到我在跑,就认为发现了猎物,便会发动攻击,这时如果选择装死那么在t+1时刻,熊可能会
Mr.郑先生_·2020-06-30 12:55

从零实践强化学习之基于策略梯度求解RL(PARL)

这部分的内容,我个人感觉主要是数学公式,稍微有一点难,不过没关系,我们从代码出发,再去理解数学公式之前我们学习的是用函数去拟合Q-funtion,然后再根据Q值选择最佳策略,这节课讲的是直接拟合策略的方法,会用到策略梯度的方法在第一节课的时候,科老师就提到了智能体agent的两种学习方案:随机策略的方案与策略梯度的方案随机策略与策略梯度在强化学习中，有两大类方法，一种基于值（Value-based
Mr.郑先生_·2020-06-30 12:55

从零实践强化学习之基于神经网络方法求解RL(PARL)

前一节课讲了表格法,这一节课主要讲用神经网络的方法来求解,这里科老师也把神经网络讲的很透彻,让我对神经网络有了新的认识这是上节课的悬崖问题:这些宫格都是可数的,用一个Q表格就能装下来可是在实际生活中,有很多问题都是数量庞大,甚至不可数的:这些状态肯定是不能被Q表格装下的,这时就要用到值函数的近似值函数近似(函数逼近)值函数就是Q函数,Q表格的作用就是可以根据输入状态的动作来查表并输出Q值表格方法的
Mr.郑先生_·2020-06-30 12:55
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