PPO深度强化学习

instructGPT的前两阶段核心训练过程pytorch详细代码展示

InstructGPT一共有三个训练阶段，分别是有监督的微调，reward模型的训练，以及PPO的训练。对于这三个阶段理论上有了之后，更加重要的是如何用代码来实现这些理论的细节。
倪不肉·2023-01-16 12:27

Adaptive Supply Chain: Demand–Supply Synchronization Using Deep Reinforcement Learning翻译

自适应供应链：使用深度强化学习的供需同步摘要自适应和高度同步的供应链可以避免级联上升和下降的库存动态，并减轻由运营故障引起的连锁反应。
zzzzz忠杰·2023-01-16 06:11

近端策略优化（PPO）

ProximalPolicyOptimization（PPO）一.同策略和异策略如果要学习的智能体和与环境交互的智能体是相同的，我们称之为同策略。
Thy shy·2023-01-15 12:32

基于深度强化学习的智能车间调度方法研究

其次，将作业调度过程看作是从一个序列到另一个序列的映射，提出了一种基于深度强化学习的车间调度算法。通过分析模型在不同参数设置下
宋罗世家技术屋·2023-01-14 15:12

主要内容: 本文提出了一种基于(ppo)的微电网最优调度方法。 该方法采用强化学习(RL)来学习调度策略，并积累相应的调度知识。 同时，引入ppo模型，将微电网调度策略动作从离散动作空间扩展到连续动作

OptimalSchedulingofMicrogridBasedonDeepDeterministicPolicyGradientandTransferLearning》2021SCIenergies完美复现仿真平台：MATLAB2022a主要内容:本文提出了一种基于(ppo
「已注销」·2023-01-14 15:41

q learning 参数_深度强化学习之深度Q网络DQN详解

引言本文将对深度强化学习中经典算法DQN进行详细介绍，先分别介绍强化学习和Q-学习，然后再引入深度强化学习和DQN。本文所有参考资料及部分插图来源均列在文末，在文中不做额外说明。
weixin_39799561·2023-01-14 11:56

基于模型的强化学习笔记

深度强化学习研究的一个主要重点是提高样本效率，基于模型的强化学习(MBRL)是最重要的方向。看了老师推荐的书马尔可夫决策
小蜗子·2023-01-14 08:42

【CS 285 DRL Homework 1】模仿学习的策略函数

关于CS285深度强化学习Homework1的笔记很少，百度到前年一些同学的笔记，感觉有点不太对。。这里写一些个人理解，敬供各位批评。
·2023-01-13 17:35

这些是最热门的机器学习技术！

经过近几十年的发展，机器学习的方法也越来越成熟，主要有以下几种：监督学习无监督学习强化学习深度学习深度强化学习如上图所示，机器学习是从左往右的发展方向，每一阶段的学习方法都比上一代优秀了很多。
Metahuber·2023-01-13 13:42

深度强化学习专栏 —— 1.研究现状

戳这里猜你想看：深度强化学习专栏——1.研究现状深度强化学习专栏——2.手撕DQN算法实现CartPole控制深度强化学习专栏——3.实现一阶倒立摆pybullet杂谈：使用深度学习拟合相机坐标系与世界坐标系坐标变换关系
bug404_·2023-01-13 08:02

演化强化学习：Wuji: Automatic Online Combat Game Testing Using Evolutionary Deep Reinforcement Learning

0摘要这篇文章的摘要没有提到很多感兴趣的东西，一句话概括就是Wuji模型可以使用深度强化学习去进行游戏测试，是一个多任务智能体，不仅要通关游戏，还要尽可能的去探索游戏，找到游戏中的bug。
特特丶·2023-01-11 17:29

深度学习18-C置信域：PPO、TRPO、ACKTR及SA

###C置信域：PPO、TRPO、ACKTR及SA▪近端策略优化（PPO）。▪置信域策略优化（TRPO）。▪使用了Kronecker-factoredtrustregion（ACKTR）的A2C。
clayhell·2023-01-11 10:28

ICML2016最佳论文《深度强化学习的竞争网络架构》

获本年度ICML最佳的三篇论文如下：Monday–Ballroom3+4–12:04–DuelingNetworkArchitecturesforDeepReinforcementLearningZiyuWangGoogleInc.,TomSchaulGoogleInc.,MatteoHesselGoogleDeepmind,HadovanHasseltGoogleDeepMind,MarcLan
键盘手老张·2023-01-11 10:23

强化学习笔记

深度强化学习要点摘要扩展资料交叉熵：https://blog.csdn.net/qq_38846606/article/details/111929038https://zhuanlan.zhihu.com
ICT_杜臻·2023-01-11 08:14

强化学习笔记【12】DDPG

该系列主要是听李宏毅老师的《深度强化学习》过程中记下的一些听课心得，除了李宏毅老师的强化学习课程之外，为保证内容的完整性，我还参考了一些其他的课程，包括周博磊老师的《强化学习纲要》、李科浇老师的《百度强化学习
开心果小李·2023-01-11 08:14

科学计算学习文章（持续更新

因学习需要，所以汇总了一些文章浅析GPU计算——cuda编程浅析GPU计算——CPU和GPU的选择GPU与CPU、显卡区别CPU与GPU并行计算联系与区别使用GPU加速计算深度强化学习是如何利用GPU进行并行计算的
BugII_·2023-01-10 19:16

AttributeError: ‘numpy.random._generator.Generator‘ object has no attribute ‘randint‘

今天在运行github的代码https://github.com/DarylRodrigo/rl_lib/tree/master/PPO出现了下面的问题：......envs.py",line29,inresetnoops
农民小飞侠·2023-01-10 11:33

算法图解里面的代码是什么代码啊_一文带你理清DDPG算法（附代码及代码解释）...

其实DDPG也是解决连续控制型问题的的一个算法，不过和PPO不一样，PPO输出的是一个策略，也就是一个概率分布，而DDPG输出的直接是一个动作。DDPG和PPO一样，也是AC的
weixin_39801356·2023-01-09 14:35

强化学习_经典论文框架

DoubleDQN】【2016】【DuelingDQN】【2016】【PrioritizedDQN】PolicyGradient【2000】【PG】【2014】【DPG】【2015】【DDPG】【2017】【PPO
哈喽十八子·2023-01-08 15:29

[基础论文阅读]QMIX: Monotonic Value Function Factorization for Deep Multi-agent Reinforcement Learning

基础论文阅读]QMIX:MonotonicValueFunctionFactorizationforDeepMulti-agentReinforcementLearning题目含义：QMIX:用于多智能体深度强化学习的单调值函数分解文章来源
非著名科研萌新·2023-01-08 10:20

【人人可学的AI】策略蒸馏

什么是策略蒸馏策略蒸馏（PolicyDistillation）是一种将大型深度强化学习模型的行为转化为更简单的、轻量级的模型的方法。
欧阳枫落·2023-01-07 21:53

深度学习-策略学习

学之前的基础：1.强化学习专业名词解释2.价值学习图片来源：【王树森】深度强化学习policy-basedreinforcementlearning（策略学习）：用神经网络近似策略函数，叫策略网络，用于控制
perfect_god·2023-01-07 08:25

actor-critic methods（价值学习和策略学习的结合）

在此之前，请先了解：1.深度学习专业名词解释2.深度学习-价值学习3.深度学习-策略学习图片来源：【王树森】深度强化学习Actor-CriticMethods：actor是策略网络，用来控制agent运动
perfect_god·2023-01-07 08:25

【学习】网络压缩：知识蒸馏、参数量化、动态计算，PPO

DepthwiseSeparableConvolution1、DepthwiseConvolution三、动态计算DynamicComputation四、Fromon-policytooff-policy（PPO
Raphael9900·2023-01-07 08:19

多任务深度强化学习入门

理论概述多任务深度强化学习，英文Multi-TaskDeepReinforcementLearning，简称MTDRL或MTRL。
微笑小星·2023-01-06 07:09

【李宏毅】HW12

HW12一、作业描述1、PolicyGradient2、Actor-Critic二、实验1、simple2、medium3、strong三、代码一、作业描述在这个HW中，你可以自己实现一些深度强化学习方法
Raphael9900·2023-01-06 07:34

【学习】深度强化学习、模型压缩

文章目录一、deepreinforcementlearningPolicy-basedApproach——LearninganActor作为actor的神经网络smallmodel网络可以被修剪一、deepreinforcementlearning强化学习场景监督学习和强化学习之间：训练一个聊天机器人-强化学习：让两个代理相互交谈(有时产生好的对话，有时产生坏的对话)通过这种方法，我们可以产生很多
Raphael9900·2023-01-06 07:30

强化学习_06_pytorch-PPO实践(Pendulum-v1)

一、PPO简介TRPO(TrustRangePolicyOptimate)算法每一步更新都需要大量的运算，于是便有其改进版本PPO在2017年被提出。PPO基于TRPO的思想，但是其算法实现更加简单。
Scc_hy·2023-01-06 07:57

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制人工智能技术与咨询昨天本文来自《中国舰船研究》，作者祝亢等关注微信公众号：人工智能技术与咨询。了解更多咨询！
人工智能技术与咨询·2023-01-06 04:41

google lab 深度学习_利用深度强化学习进行芯片设计

文/高级软件工程师AnnaGoldie和高级研究员AzaliaMirhoseini，GoogleResearch和GoogleBrain团队计算机系统和硬件的显著进步在很大程度上推动了现代计算革命。随着摩尔定律和Dennard缩放比例定律的放缓，旨在满足呈指数增长的计算需求的专用硬件已成为时下全球的发展方向。然而，当今的芯片设计往往需要花费数年的时间，与此同时，我们也必须对下一代芯片发展方向进行思
weixin_39890289·2023-01-06 00:50

深度强化学习的芯片布局

摘要在这项工作中，我们提出了一种基于学习的芯片放置方法，这是芯片设计过程中最复杂和最耗时的阶段之一。与以前的方法不同，我们的方法能够从过去的经验中学习并随着时间的推移而改进。特别是，当我们训练更多的芯片块时，我们的方法在为以前看不见的芯片块快速生成优化布局方面变得更好。为了实现这些结果，我们将放置作为强化学习(RL)问题，并训练代理将芯片网表的节点放置到芯片画布上。为了使我们的RL策略能够推广到看
我好方^-^·2023-01-06 00:20

谷歌：基于深度强化学习的芯片放置

论文：ChipPlacementwithDeepReinforcementLearning相关文章：知乎：Foreversnow：Google芯片自布局论文解读CSDC：布谷AI：深究强化学习在谷歌芯片布局上的应用介绍谷歌在这篇文章中提出了一个基于强化学习的芯片放置方法，芯片放置位于图中的红色方框中，是芯片设计过程中最为耗时和复杂的阶段之一。普通情况下，该阶段需要专业工程师花费使用现有工具工作数周
醉生梦死一浮尘·2023-01-06 00:50

谷歌论文：使用深度强化学习的芯片布局

来源：半导体行业观察摘要在本项目中，我们提出了一种基于学习的芯片布局方法，这是芯片设计过程中最复杂，最耗时的阶段之一。与以前的方法不同，我们的方法具有从过去的经验中学习并随着时间的推移而不断改进的能力。特别是，当我们训练更多的芯片模块时，我们的方法变得更擅长为先前未见的芯片快速生成优化的布局。为了获得这些结果，我们将布局作为强化学习（RL）问题提出，并训练代理将芯片网表的节点放置到芯片蓝图上。为了
人工智能学家·2023-01-06 00:50

【清华&伯克利】提出全新算法RPG，通过奖励随机化发现多智能体游戏中多样性策略行为。

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/作者：本文转载自机器之心编辑、排版：DeepRL在这篇论文中
深度强化学习实验室·2023-01-05 21:58

深度强化学习复习摘要

离散动作空间策略迭代：由于环境转移概率已知，所以先初始化一种策略，以此策略为基础，利用利用贝尔曼方程迭代求解，让V收敛。这个过程叫策略评估。（注意，贝尔曼方程里的pi(a|s)为固定值，因为策略已经更新了）。然后根据算好的V，P(s|s,a)[r+gamma*V]这样就计算得到了Q(s,a),然后从中选取让Q最大的a，固定为策略。这个过程叫策略提升。反复来回，就叫策略迭代。N轮策略迭代意思就是，在
zkk9527·2023-01-05 19:53

综述—多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾

多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾摘要介绍背景：强化学习前提贝尔曼方程RL方法深度强化学习：单智能体深度Q网络DQN变体深度强化学习：多智能体挑战与解决方案MADRL应用结论和研究方向参考摘要强化学习算法已经存在了几十年
如果我变成回忆l·2023-01-05 19:50

【深度】专业解读“深度强化学习“：从AlphaGo到AlphaGoZero

AlphaGoZero不需要人类专家知识，只使用纯粹的深度强化学习技术和蒙特卡罗树搜索，经过3天自我对弈以100：0击败上一版本AlphaGo。
wangguogai·2023-01-05 19:19

深度强化学习调研

深度强化学习（DRL）（一）强化学习强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是机器学习领域的一个研究热点，当前已经广泛应用于工业制造、仿真模拟、机器人控制、优化与调度、游戏博弈等领域
流年亦梦·2023-01-05 19:19

DQN：深度强化学习实现人类层次的控制

本文出自于Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning，主要提出了DQN：深度神经网络和强化学习的结合技术。我们利用最近在训练深度神经网络方面的相关进展，开发出一种新的人工智能代理，被称为深度Q-network，它可以使用端到端的强化学习，直接从高维度传感输入中学习到成功的策略。本文在经典的Atari2600游戏挑战性领域中测试了这个代理，深
librahfacebook·2023-01-05 19:17

深度强化学习方法：价值迭代法

目录计算状态价值和动作价值步骤：价值迭代方法实践Q-learning方法实践计算状态价值和动作价值步骤：以上只是结论，此方法有几个局限性：1.他只限于状态空间是离散的问题，并且要足够小，才可以多次迭代2.我们通常很少知道动作的转移概率：从s0采取a0到s1的概率是多少。也很少知道奖励矩阵（我们只能够通过与环境互动的历史数据来推测这两个值，估计概率：为每个元组（a0，s1,a）维护一个计数器并标准化
.breeze.·2023-01-05 19:13

【CS 285 DRL Homework 1】模仿学习的策略函数

关于CS285深度强化学习Homework1的笔记很少，百度到前年一些同学的笔记，感觉有点不太对。。这里写一些个人理解，敬供各位批评。
·2023-01-05 16:14

【深度强化学习实战】tensorflow2.x 训练 muzero 玩井字棋（tic-tac-toe）

【深度强化学习实战】tensorflow2.x训练muzero玩井字棋（tic-tac-toe）参考资料：[1]ColinFred.蒙特卡洛树搜索（MCTS）代码详解【python】.2019-03-2323
昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:09

【tensorflow2.x】训练 muzero 玩五子棋 (Gomoku)

【深度强化学习】tensorflow2.x训练muzero玩五子棋(Gomoku)github代码地址：https://github.com/NickNameHaveBeenSwallowed/muzero-tensorflow2
昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:39

【华为诺亚方舟实验室】2022届毕业生招聘--决策(强化学习)推理方向

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/来源：华为诺亚方舟实验室官微诺亚方舟实验室（Noah'sArkLab
深度强化学习实验室·2023-01-04 13:37

【DeepMind】新算法MuZero在Atari基准上取得了新SOTA效果，成果问鼎Nature

深度强化学习实验室来源：AI科技评论作者：陈彩娴、青暮编辑：DeepRL近日，DeepMind一篇关于MuZero的论文“MasteringAtari,Go,ChessandShogibyPlanningwithaLearnedModel
深度强化学习实验室·2023-01-04 13:37

【强化学习】MuZero 训练CartPole-v1

【深度强化学习】tensorflow2.x复现muzero训练CartPole-v1参考资料：[1]ColinFred.蒙特卡洛树搜索（MCTS）代码详解【python】.2019-03-2323:37
昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:36

从0开始学习深度强化学习之深度学习和深度强化学习的区别之浅显理解

在刚开始入门深度强化学习的时候，我也觉得深度强化学习（DeepReinforcementLearing）是一个很高级的东西，在网上查到谷歌的Deepmind搞出来的Alphago就是利用深度强化学习算法搞出来的
脉动人生·2023-01-04 08:33

【学习】深度强化学习

李宏毅深度学习一、深度强化学习DeepReinforcementLearning(RL)什么是RL？
Raphael9900·2023-01-04 08:29

深度强化学习-Q-learning解决悬崖寻路问题-笔记（三）

Q-learning解决悬崖寻路问题悬崖寻路问题Q-learning原理简介Q-learning代码为什么epsilon要逐渐衰减？epsilon如何衰减，代码怎么实现？运行结果悬崖寻路问题悬崖寻路问题（CliffWalking）是指在一个4x12的网格中，智能体以网格的左下角位置为起点，以网格的下角位置为终点，目标是移动智能体到达终点位置，智能体每次可以在上、下、左、右这4个方向中移动一步，每移
wield_jjz·2023-01-03 23:59

强化学习PPO从理论到代码详解(1)--- 策略梯度Policy gradient

第0章闲聊吹水ProximalPolicyOptimization(PPO)近端策略优化，可以说是目前最稳定，最强的强化学习算法之一了，也是openAI默认的强化学习算法，有多叼不用我说了吧。
Bruce_Xing·2023-01-03 18:19
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