PPO深度强化学习第11页

【论文笔记】基于强化学习的车间调度问题研究简述

目录摘要关键字引言1背景1.1车间调度问题1.1.1车间调度问题建模1.1.2仿真技术在车间调度问题中的应用1.1.3车间调度问题的传统解决算法1.2强化学习问题1.2.1基本概念与定义1.2.2深度强化学习

Ctrl+Alt+L·2023-02-01 07:23

深度强化学习调度研究的心路历程

文章目录萌芽开题闭关学习研究源码环境搭建第一篇论文-[基于深度强化学习的模糊作业车间调度问题研究](https://blog.csdn.net/hba646333407/article/details/

松间沙路hba·2023-02-01 07:53

【从RL到DRL】深度强化学习基础（三）——蒙特卡洛算法、TD算法改进：经验回放与高估问题的优化——Target网络与Double DQN，DQN结构改进——Dueling网络

目录蒙特卡洛算法（MonteCarloAlgorithms）例子：近似计算π例子二：蒙特卡洛方法在定积分中的应用：应用：蒙特卡洛近似期望（Expectation）ExperienceReplay经验回放DQN与TD算法回顾经验回放改进：PrioritizedExperienceReplay优先经验回放高估问题Bootstrapping高估问题（ProblemofOverextimation）解决方

Vulcan_Q·2023-02-01 07:52

Policy Gradient

李宏毅课堂笔记PPO(proximalpolicyoptimal)字面意思是近似策略优化，是policygradient的一个变形。先介绍PolicyGradient一个轨迹可以看做一幕。

DongXun_Lord·2023-02-01 07:51

两种深度强化学习算法在网络调度上的应用与优化（DQN A3C）

首先给出论文地址和代码，ReinforcementLearningBasedSchedulingAlgorithmforOptimizingAgeofInformationinUltraReliableLowLatencyNetworks从题目可以得知，这是一篇有关强化学习的论文，具体的工作是用A3C算法来优化10个sensor的AOI以及保证URLLC，所谓URLLC，即给每一个sensor都设

DongXun_Lord·2023-02-01 07:49

【深度强化学习】深度Q网络DQN

[深度强化学习]DQNDQN是将深度学习和强化学习结合起来而实现从感知到动作的端对端的全新算法。深度Q学习的核心就是用一个人工神经网络q(s,a;θ),s∈S,a∈A来代替动作价值函数。

菜鸟果果·2023-02-01 00:19

14. 深度Q网络

深度Q网络14.1用深度强化学习玩雅达利14.1.1介绍14.1.2背景14.1.3相关工作14.1.4深度强化学习1.预处理和模型架构14.1.5实验14.2通过深度强化学习进行的人级控制14.2.1

少时诵诗书-·2023-02-01 00:16

Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning翻译

摘要本文提出一种由顺序性跟踪动作控制的新颖跟踪器，该控制方法是从深度强化学习中学习到的。

梨落琴川·2023-01-31 12:01

掌握深度强化学习第一章 -- 什么是深度强化学习

什么是强化学习强化学习是机器学习的一个分支，主要是为了解决当条件变化时如何自动学习并作出最优决策的问题。这个问题在科研和工程领域都广泛存在。在我们这个世界一直都在变化，很多看似静态的输入输出的问题随着时间的推移都在动态变化。比如，你想用卷积神经网络训练一个模型，用来将图片分类成猫或者狗。一开始你的程序工作完美，能够又快又准的区分出图片。你觉得一切都很完美，于是，出去度了个假，结果当你回来的时候，宠

神奇博士·2023-01-31 10:50

2022年度强化学习领域19个重要进展汇总

本文整理自“深度强化学习实验室”公众号，阅读原文请点击这里。

u013250861·2023-01-31 09:38

商简智能学术成果|基于深度强化学习的联想电脑制造调度（Lenovo Schedules Laptop Manufacturing Using Deep Reinforcement Learning）

文章目录摘要背景介绍传统方法无法解决现有挑战解决方案提升模型表达能力针对复杂约束的掩码机制快速模型训练配置多目标调度优化结论本篇论文作为商简智能的最新研究成果，发表于运筹学顶刊《INFORMSJOURNALONAPPLIEDANALYTICS》，首次将深度强化学习落地于大规模制造调度场景

松间沙路hba·2023-01-30 22:25

自动驾驶前沿综述：基于深度强化学习的自动驾驶算法

©作者|陈道明学校|布里斯托尔大学研究方向|自动驾驶方向这是21年的一篇综述文章，可以算得上是最前沿的自动驾驶技术综述。这几年随着深度表征学习的发展，强化学习领域也得到了加强。本文会对目前最先进的自动驾驶DRL算法进行汇总和分类。论文标题：DeepReinforcementLearningforAutonomousDriving:ASurvey论文链接：https://arxiv.org/abs/

PaperWeekly·2023-01-30 10:09

Tensorflow学习笔记十一——深度强化学习

11.2深度强化学习的思路大体上可以认为强化学习原语1956年Bellman提出的动态规划方法1977年Werbos在此基础上提出了自适应的动态规划方法1989年Watkins提出了Q（状态-动作值函数

谢欣燕·2023-01-29 11:29

tensorflow 十四强化学习Q-learning

一个最简单的例子：https://blog.csdn.net/u012465304/article/details/80905202深度强化学习入门：用TensorFlow构建你的第一个游戏AI：https

lijil168·2023-01-29 11:24

Pytorch深度强化学习案例：基于DQN实现Flappy Bird游戏与分析

目录1案例介绍2构造深度Q网络3经验回放与目标网络4训练流程5实验分析1案例介绍FlappyBird是一款由来自越南的独立游戏开发者DongNguyen所开发的作品，于2013年5月24日上线。在FlappyBird中，玩家只需要用一根手指来操控：点击一次屏幕，小鸟就会往上飞一次，不断地点击就会使小鸟不断往高处飞。放松手指，小鸟则会快速下降。所以玩家要控制小鸟一直向前飞行，然后注意躲避途中高低不平

Mr.Winter`·2023-01-28 12:09

深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现

深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现文章目录深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现前言理论什么是Q-Learning算法学习率折扣因子初始条件例子代码基础版走迷宫示意图升级版走迷宫示意图完整代码前言这几天稍微闲下来

没有顶会的咸鱼·2023-01-28 11:23

王树森强化学习笔记——多智能体强化学习

xianyuqishi·2023-01-28 07:45

强化学习——多智能体强化学习

文章目录前言多智能体系统的设定合作关系设定下的多智能体系统策略学习的目标函数合作关系下的多智能体策略学习算法MAC-A2C非合作关系下的多智能体策略学习算法MAC-A2C纳什均衡前言本文总结《深度强化学习

菜到怀疑人生·2023-01-28 07:42

元学习总览

强化学习博客链接深度强化学习博客链接自动机器学习博客链接自研一第二学期以来，研究元学习有小半年时间，但是出于某种不可抗力，我的研究方向突然变更为自动机器学习（AutoML）。

麦晓宇·2023-01-27 15:26

强化学习的两大话题之一，仍有极大探索空间

本文讨论几种常见的深度强化学习探索策略。由于这个话题非常庞大，本文并不能涵

人工智能与算法学习·2023-01-24 13:50

进化算法和深度强化学习的关系？

目录一、前言二、进化算法引导策略搜索的强化学习1.参数分布搜索方法2.策略梯度近似方法3.策略种群搜索方法三、进化算法经验指导的深度强化学习1.无反馈的指导2.有反馈的指导3.进化算法模块嵌入的深度强化学习四

渣渣zheng·2023-01-24 13:19

强化学习与深度强化学习理解

强化学习主要参考西瓜书和一些网上视频加上个人理解，欢迎互动。强化学习的model如下图所示，机器在当前状态下做出动作a，然后环境反馈给机器下一个状态和一个奖励。假定状态空间X，每一个状态x∈X，动作空间A，每一个动作a∈A，奖赏函数为R，P为状态转移函数，那么强化学习对应了四元组E=。此处以西瓜浇水为例：机器通过在环境中不断尝试来学得一个最优的“策略”π。策略有两种表示方法：一种是将策略表示为函数

探索鸭·2023-01-24 12:18

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78·2023-01-24 12:18

强化学习、深度强化学习和基于内在动机的深度强化学习

一、前言强化学习(reinforcementlearning,RL)是监督学习、无监督学习之外的另一机器学习范式,通过设置反映目标任务的奖励函数,驱动智能体在与环境的交互与试错中学习能使累计收益最大化的策略.强化学习一般采用马尔科夫决策过程(Markovdecisionprocess,MDP)进行问题形式化描述.强化学习智能体的目标是学习一个策略（policy）:表示从状态到动作概率的映射.深度强

渣渣zheng·2023-01-24 12:47

深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm）

跟着李宏毅老师的视频，复习了下AC算法，新学习了下A2C算法和A3C算法，本文就跟大家一起分享下这三个算法的原理及tensorflow的简单实现。视频地址：https://www.bilibili.com/video/av24724071/?p=41、PG算法回顾在PG算法中，我们的Agent又被称为Actor，Actor对于一个特定的任务，都有自己的一个策略π，策略π通常用一个神经网络表示，其参

BBlue-Sky·2023-01-23 15:41

RL Policy-Based : Actor-Critic，A3C,DPG,DDPG,TRPO,PPO

RLPolicy-Based，基于策略梯度PG的算法：PG基础:REINFORCEPG扩展：Actor-Critic，A3C,DPG,DDPG,TRPO,PPO=============REINFORCEAlgorithms

apche CN·2023-01-23 15:41

7个流行的强化学习算法及代码实现

目前流行的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。

·2023-01-23 11:38

NVIDIA开发强化学习算法，同时训练数千个机器人

文章来源：ATYUNAI平台近年来，无模型深度强化学习算法已经产生了突破性的成果。然而，当前的算法需要大量的训练样本以及大量的计算能力来实现期望的结果。

whale52hertz·2023-01-22 15:52

基于mujoco环境下的ant_v2 ppo算法训练

一、项目简介本项目采取action-critic算法与ppo算法相结合的方法对mujoco环境下的ant_v2智能体（对mujoco环境下的其它智能体也试用）进行强化学习训练。

不爱敲代码的电科程序猿·2023-01-22 10:38

1.贝尔曼方程（Bellman equation）

目录深度强化学习目录简介贝尔曼方程，又叫动态规划方程，是以RichardBellman命名的，表示动态规划问题中相邻状态关系的方程。

DKwtno·2023-01-20 15:31

ppo玩cartpole(离散动作)

https://github.com/hitgub123/rlratio=pi_prob/(oldpi_prob+1e-5)，表示真实选择的行为的在两个概率分布下概率的比值。更新模型参数时，保证该比值在一定范围内。importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromkeras.layersimport*importnumpyasnpimportgymn

安達と島村·2023-01-19 15:15

算法实战篇（二），Tensorflow实现Actor-Critic框架下的经典PPO算法

本篇是我们算法实战的第二篇，针对的是我们在“基础算法篇（六），基于AC框架的PPO算法”中提出的相关算法，具体算法中部分参考了莫烦老师的相关代码，在这里向莫烦老师表示感谢。

samurasun·2023-01-19 15:13

【论文阅读】Where Did You Learn That From? Surprising Effectiveness of Membership Inference Attacks Agains

SurprisingEffectivenessofMembershipInferenceAttacksAgainstTemporallyCorrelatedDatainDeepReinforcementLearning（成员推理攻击在深度强化学习中对时间相关数据的惊人有效性

qq_44848524·2023-01-19 15:13

强化学习《基于策略 - PPO，TRPO，PPO2》

这就是这一篇要介绍的PPO所在做的事情。1：PPO1算法：2：TRPO算法3：PPO2算法

星海千寻·2023-01-19 15:42

基于PPO梯度优化、AC框架的强化学习——离散动作怎么用

【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习2⚠️OPP算法实现月球登陆器(PyTorch版)_我是小白呀的博客-CSDN博客PPO算法原理简介接着上面的讲，PG方法一个很大的缺点就是参数更新慢，因为我们每更新一次参数都需要进行重新的采样

lamusique·2023-01-19 15:11

【零基础强化学习】基于PPO训练gym的Acrobot机械臂

Acrobot机械臂写在前面Acrobot机械臂showmecode,nobb结果展示写在最后谢谢点赞交流！(❁´◡`❁)更多代码:gitee主页：https://gitee.com/GZHzzz博客主页：CSDN：https://blog.csdn.net/gzhzzaa写在前面作为一个新手，写这个强化学习-基础知识专栏是想和大家分享一下自己强化学习的学习历程，希望大家互相交流一起进步！在我的g

南城果宝·2023-01-19 15:40

【强化学习】基于tensorflow2.x 的 PPO2（离散动作情况）训练 CartPole-v1

算法流程代码importmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportgymimportcopydefbuild_actor_network(state_dim,action_dim):model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(units=128,activati

昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-19 15:38

DeepMind 综述深度强化学习：智能体和人类相似度竟然如此高！

来源：AI科技评论近年来，深度强化学习（Deepreinforcementlearning）方法在人工智能方面取得了瞩目的成就，从Atari游戏、到围棋、再到无限制扑克等领域，AI的表现都大大超越了专业选手

人工智能学家·2023-01-19 09:36

ChatGPT通俗笔记：从GPT-N、RL之PPO算法到instructGPT、ChatGPT

前言自从我那篇BERT通俗笔记一经发布，然后就不断改、不断找人寻求反馈、不断改，其中一位朋友倪老师(之前我司NLP高级班学员现课程助教老师之一)在谬赞BERT笔记无懈可击的同时，给我建议到，“后面估计可以尝试尝试在BERT的基础上，讲一讲prompt学习了”，然后我看了下prompt学习，一看果然牛..再然后，当我还在各种改BERT笔记的时候，12月初突然出来了一个ChatGPT刷爆朋友圈，即便很

v_JULY_v·2023-01-18 10:55

深度强化学习环境搭建

ANACONDA安装过程参考：史上最全最详细的Anaconda安装教程_OSurer的博客-CSDN博客_anaconda安装pytorch:深度强化学习-Pytorch环境配置_indigolove的博客

姚佳俊·2023-01-18 09:57

#9文献学习--基于元强化学习的边缘计算快速自适应任务卸载

文献：FastAdaptiveTaskOffloadinginEdgeComputingbasedonMetaReinforcementLearning基于深度强化学习DRL的方法，样本效率很低，需要充分的再培训来学习新环境的更新策略

null_kk·2023-01-18 09:25

《EasyRL》强化学习笔记

文章目录概览基本概念系统构成Agent与环境策略奖赏函数值函数环境模型强化学习分类强化学习与监督学习|非监督学习的区别例子：playingpong新技术：深度强化学习马尔科夫决策过程马尔科夫过程（MP，

亦梦亦醒乐逍遥·2023-01-18 08:28

强化学习EasyRL学习笔记（五）、近端策略优化算法PPO

介绍 EasyRL是由清华大学、北京大学以及中国科学院大学的三名硕士生编写的一门强化学习入门书籍，又称为“蘑菇书”EasyRLgithub地址。笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。最近在学习该本书，故将学习笔记和心得在这里记录下来，供大家观看交流。之后笔者也会继续更新有关多智能体和强化学习的内容，包括强化学习算法原理和代码实现、论文复现、强化学习竞赛等，对文章内容有任何问题或想一起

木子泽月生·2023-01-18 08:57

深度学习——day5 读论文：（外）面向自动驾驶的深度强化学习：综述

（外）面向自动驾驶的深度强化学习：综述引言相关资源下载思维导图典型自动驾驶系统的组成部分①SceneUnderstanding从感知模块获得的信息映射到高级动作或决策模块概念上理解①场景理解②决策③规划

想太多!·2023-01-18 07:43

OR Paper Weekly (2)| 深度强化学习在库存管理、自动驾驶等领域的应用；MS主编看管理科学发展历史与展望

作者：徐思坤，姜凯雯精选论文（一）论文题目:CanDeepReinforcementLearningImproveInventoryManagement?PerformanceonLostSales,Dual-Sourcing,andMulti-EchelonProblems期刊:Manufacturing&ServiceOperationsManagement发表年份:2021作者:JorenG

普通网友·2023-01-18 07:41

综述 | 深度强化学习在自动驾驶中的应用

本文是2020年的综述论文《DeepReinforcementLearningforAutonomousDriving:ASurvey》的部分内容节选。翻译稿全文共2万6千字，本文略掉了第3、4节强化学习理论的介绍及扩展部分。摘要随着深度表征学习(deeprepresentationlearning)的发展，强化学习（RL）领域已经形成一个强大的学习框架，并且如今已经具备在高维环境中学习复杂策略的

深蓝学院·2023-01-18 07:39

深度强化学习-----actor-critic 方法

actor-criticactor是策略网络用来指导智能体去运动，可以看作运动员。critic是价值网络用来给动作打分可以看作裁判。搭建神经网络以超级玛丽为例搭建两个网络：价值网络有两个输入：状态s、动作a。分别使用卷积层和全连接层从输入中提取特征，得到两个特征向量，将两个特征向量拼接成一个更高的特征向量，使用一个全连接层输出一个实数，这个实数就是裁判给运动员的分数。这个分数说明处在状态s下采用动

烟、绕指凉~·2023-01-17 00:45

0.强化学习概述+policy based+value based

目录深度强化学习目录简述深度强化学习（DeepReinforcementLearning）分为深度和强化两个部分。深度学习的好处是更深，更抽象的学习；而强化学习则是通过与环境产生互动来采取行动。

DKwtno·2023-01-17 00:15

深度强化学习基础知识----策略学习

我们要用一个神经网络来近似策略函数，这个网络叫做策略网络。它可以用来控制agent去运动。策略函数策略函数记作为π(a|s)，它是一个概率密度函数，我们可以使用它来控制agent去运动。策略函数的输入是当前状态s，输出是一个概率分布，给每一个动作一个概率值。下图是超级玛丽游戏的例子只要有了好的策略函数π，我们可以使用它来控制agent去运动。问题是怎么得到这样的策略函数呢？我们需要用函数来近似，学

烟、绕指凉~·2023-01-17 00:15

【面试】2022秋招自动驾驶决策规划控制岗位面试总结

我学习期间的研究方向是深度强化学习，所以项目经历都与强化学习相关，面试官问项目时也会往这方向考察。鉴智机器人面试岗位：决策规划岗位笔试笔试出的是力扣原题。2道中等难度+1道困难题。

CZ一星弱火·2023-01-16 21:05

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