PPO深度强化学习第13页

强化学习PPO从理论到代码详解(2)---PPO1和PPO2

在线或离线学习上一节我们了解了什么是策略梯度，本节开始讲PPO理论之前，我们先提出一个概念，什么在线学习，什么离线学习。

Bruce_Xing·2023-01-03 18:47

深度强化学习入门资料

近期刚刚入门深度强化学习、博弈论、自动驾驶领域，将相关网站和学习资料做一个简单总结：一、编程入门：1、python入门牛客网https://www.nowcoder.com/tutorial/10005

星火~燎原·2023-01-03 11:10

深度强化学习_参考资料

深度强化学习_参考资料写在前面会议&论文优秀的人啊~博客视频DRL的问题与展望其他应用场景其他知识点写在前面强化学习资料汇总——视频、书籍、教程、PPT、算法、环境、框架、论文、会议期刊、公众号、博客、

popo-shuyaosong·2023-01-03 11:39

李宏毅、周博磊强推！《Datawhale强化学习教程》出版！回馈读者，包邮送！

蘑菇书"萃取李宏毅的深度强化学习等经典课程，结合学习者角度的理解与分析，发布9个月，就在GitHub获得3.3k+

机器学习与AI生成创作·2023-01-03 11:00

【强化学习入门】深度强化学习DRL入门学习资料

文章目录1.顶会目录2.视频教程3.交流社区4.开源项目1.顶会目录AAAI（AAAIConferenceonArtificialIntelligence,AAAI），地址：http://dblp.uni-trier.de/db/conf/aaai/IJCAI（InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence,IJCAI），地址：http:/

山野庸才熏悟空·2023-01-03 11:57

深度强化学习_140页深度强化学习入门发布

选自arXiv作者：VincentFrancois-Lavet等参与：Panda深度强化学习已经为围棋、视频游戏和机器人等领域带来了变革式的发展，成为了人工智能领域的一大主流研究方向。

weixin_39693193·2023-01-02 07:23

深度强化学习-策略梯度算法推导

深度强化学习-策略梯度算法推导引言1策略梯度算法推导1.1方法一1.2方法二2Reinforce算法3Reinforce算法伪代码引言之前我们讨论过DQN算法：深度强化学习-DQN算法原理与代码、DoubleDQN

indigo love·2023-01-01 20:29

【深度强化学习】Policy Gradient算法

PolicyGradient算法TrajectoryTrajectory表示一个回合的状态-动作序列，记为τ\tauτ,其发生的概率记为pθ(τ)p_{\theta}(\tau)pθ(τ)，计算公式如上图所示。PolicyGradient我们希望通过最大化下图中的ExpectedReward，来进行策略的学习。其梯度计算如下:因此我们可以设计下图所示的损失函数，其中θ\thetaθ为策略神经网络的

FPGA硅农·2023-01-01 20:25

强化学习--DQN

二、核心算法(深度强化学习)DQN1.什么是DQN?

百度pkq·2023-01-01 07:15

动手强化学习（八）：DQN 改进算法——Dueling DQN

1.简介 DQN算法敲开了深度强化学习的大门，但是作为先驱性的工作，其本身存在着一些问题以及一些可以改进的地方。于是，在DQN之

Jasper0420·2023-01-01 07:13

深度学习，强化学习，深度强化学习的对比

三，深度强化学习是通过上一时刻的深度学习预测模型和本时刻的模型，推断出下一状态采取某个动作的概率，是前面两者的结合，每次训练模型都用到了上次模型。

l茗·2022-12-31 12:44

ADP中PI和VI的算法实现

一.深度强化学习PI算法（与自动控制系统相结合）1.1训练初始的Actor（根据状态做出决策）使用了一个神经网络来做actor重要的一点是要训练这个actor，如何训练呢？

AutoGalaxy·2022-12-30 14:34

几行代码轻松实现，Tensorlayer 2.0推出深度强化学习基准库

2019-11-1116:37:04机器之心发布机器之心编辑部强化学习通过使用奖励函数对智能体的策略进行优化，深度强化学习则将深度神经网络应用于强化学习算法。

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-30 08:24

TensorFlow 2.0深度强化学习指南

在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性

weixin_34290352·2022-12-30 08:23

深度强化学习落地方法论（5）——状态空间篇

wyjjyn·2022-12-30 08:23

【神经网络与深度学习】笔记 ——邱锡鹏著

Neuralnetworksanddeeplearning第一部分机器学习基础一、绪论机器学习表示学习二、机器学习概述第二部分基础模型1/4卷积神经网络-CNN2/4循环神经网络-RNN3/4生成对抗网络-GANs4/4深度强化学习

周祁安·2022-12-29 22:18

PPO算法详解

原文：ProximalPolicyOptimizationAlgorithms[arXiv][GitHub]1.PPO算法思想PPO算法是一种新型的PolicyGradient算法，PolicyGradient

半月夏微凉·2022-12-29 12:52

【深度强化学习】6. Q-Learning技巧及其改进方案

这篇笔记包括了李宏毅深度强化学习三个视频长度的内容。

*pprp*·2022-12-29 12:17

论文分享：基于深度强化学习的无人机三维导航

论文题目：DoubleCriticDeepReinforcementLearningforMapless3DNavigationofUnmannedAerialVehicles作者：RicardoBedinGrando1,JuniorCostadeJesus2,VictorAugustoKich3,AlissonHenriqueKolling3,PauloLillesJorgeDrews-Jr2论

执着且专注·2022-12-29 07:03

深度强化学习下移动机器人导航避障

前言这篇博客不是试图去创造轮子，而是运用现有的技术更好的解决问题，或者说仅仅是解决问题，同时也是对自己现阶段工作记录，以便日后查看。一、运行环境macOSHighSierra10.13.6Python2.7.17::Anaconda,Inc.tensorflow-1.8.0-cp27-cp27m-macosx_10_13_x86_64二、配置环境官网下载Anacondahttps://www.an

night_runner·2022-12-29 07:33

基于深度强化学习的区域化视觉导航方法

基于深度强化学习的区域化视觉导航方法人工智能技术与咨询本文来自《上海交通大学学报》，作者李鹏等关注微信公众号：人工智能技术与咨询。了解更多咨询！

人工智能技术与咨询·2022-12-29 07:03

【干货总结】分层强化学习(HRL)全面总结

深度强化学习实验室来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/267524544作者：脆皮咕(S.Q.Yang)编辑：DeepRL最近做分层强化学习的survey，系统地看了相关的经典论文

深度强化学习实验室·2022-12-29 07:29

【论文笔记】基于分层深度强化学习的移动机器人导航方法

目录摘要关键词0引言1基于分层深度强化学习的导航方法1.1模型框架1.1.1避障控制模型1.1.2目标驱动控制模型1.1.3行为选择模型1.2模型训练2实验分析2.1实验设置2.2实验结果与分析2.2.1

Ctrl+Alt+L·2022-12-29 07:28

在ubuntu16.04下借助ROS和pytorch运行深度强化学习导航算法

一、安装过程1.重装ubuntu16.04参考文章：win10+ubuntu16.04双系统下完全删除并重装ubuntu16.04_凌波一梦的博客-CSDN博客_双系统重装ubuntu特性化的点：一、进入启动项选择界面：按F10二、分区设置：选择分区类型均为主分区【Primary】，分区位置为空间起始位置【Beginningofthissapce】1.swap分区用于【swaparea】，设置大小

好好学习天天向上01·2022-12-28 16:50

多智能体深度强化学习——MADDPG算法代码分析（tensorflow）

写这篇的目的主要是总结一下最近对MADDPG这篇文章的学习过程。其中对文章的实验部分理解还不够深刻，如果某些该领域的大神能看到这篇博客的话，诚挚希望您们提供一些建议和指导！其中一个问题我已在github提出了个issue:https://github.com/openai/maddpg/issues/551.MADDPG（Multi-AgentDeepDeterministicPolicyGrad

RavenRaaven·2022-12-28 16:15

【强化学习/gym】(二)一些强化学习的框架或代码

Keras(tf)kerasrlKeras文档中有四篇关于强化学习的例子，涉及的算法是ActorCritic、DDPG、DQN、PPO这几个例子代码都比较简洁，并且有清晰明了的说明，便于学习。

o0o_-_·2022-12-28 16:45

动手强化学习（七）：DQN 改进算法——Double DQN

1.简介 DQN算法敲开了深度强化学习的大门，但是作为先驱性的工作，其本身存在着一些问题以及一些可以改进的地方。于是，在DQN之后，学术界涌现出了非常多的改进算法。本

Jasper0420·2022-12-28 16:14

深度强化学习专栏 —— 2.手撕DQN算法实现CartPole控制

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_·2022-12-28 16:38

OR青年｜基于深度强化学习进行云资源分配

编者按本文系『OR青年计划』成果，是郭德真同学在覃含章和朱睿豪教授指导下完成。由『运筹OR帷幄』社区主办的『OR青年计划』，旨在帮助对运筹学应用有理想和追求的同学，近距离与学界、业界导师交流课题，深入了解运筹学的细分方向，为后续的深造、就业生涯打下坚实的基础。关于第二届『OR青年计划』的详细情况，请参考成果汇报来啦！第二届OR青年计划之学界实验室结营直播预告！！！云计算的快速发展使得资源分配问题成

运筹OR帷幄·2022-12-28 09:49

OM | 论文精读：深度强化学习与智慧交通(一）

作者：宋绪杰随着城市化和新兴智能技术的发展，交通运输系统中包含了越来越多的人工智能技术（AI），被称为智能交通系统（ITS）。本文主要讨论强化学习（RL）在智能交通系统中的应用，下面摘录文中与“交通信号灯控制”相关的内容。论文标题：DeepReinforcementLearningforIntelligentTransportationSystems:ASurvey论文作者：AmmarHaydar

运筹OR帷幄·2022-12-28 09:18

医学图像处理医学图像处理-卷积神经网络卷积神经网络_典型的深度学习算法（一）：卷积神经网络（CNN）...

在深度学习领域中，已经验证的典型成熟算法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GANs）、深度强化学习（RL）等，下面企通查将带领大家对典型的深度学习算法之一——卷积神经网络（

weixin_39830175·2022-12-28 02:18

读深度强化学习落地指南一书总结

读强化学习落地指南总结提示：写完文章后，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读强化学习落地指南总结前言四、action五、状态5.1设计原则六、回报函数的设计6.1主线reward和稀疏奖励问题6.2杜绝异常行为6.2.1鲁莽-饮鸩止渴6.2.2贪婪-目光短浅，蝇头小利，捡芝麻丢西瓜6.2.3胆怯6.3rewardshaping6.3.1势能函数十一、其他总结七、训练7.1环境可

D_JQ·2022-12-27 13:23

强化学习之模仿学习

通过深度强化学习，我们能够让机器人针对一个任务实现从0到1的学习，但是需要我们定义出reward函数，在很多复杂

薛定谔的炼丹炉！·2022-12-26 23:03

多智能体MAPPO代码环境配置以及代码讲解

MAPPO代码环境配置MAPPO是2021年一篇将PPO算法扩展至多智能体的论文，其论文链接地址为：https://arxiv.org/abs/2103.01955对应的官方代码链接

深度学习强化学习爱好者·2022-12-26 15:50

【总结】解决MAPPO（Multi-Agent PPO）问题技巧

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/本文转载自：机器之心清华和UC伯克利联合研究发现，在不进行任何算法或者网络架构变动的情况下

深度强化学习实验室·2022-12-26 15:07

MAPPO:The Surprising Effectiveness of MAPPO in Cooperative, Multi-Agent Games

MAPPO论文代码1.研究动机是什么2.主要解决了什么问题3.所提方法是什么MAPPO算法细节提升PPO性能的5个关键4.关键结果及结论是什么主要结论MPE实验SMAC实验Hanabi实验消融实验值归一化

azeyeazeye·2022-12-26 15:36

【深度强化学习】MAPPO 代码学习

【深度强化学习】MAPPO代码学习MAPPO的开源代码库：https://github.com/marlbenchmark/on-policyMAPPO的主要实现在onpolicy中实现，接下来逐一对MAPPO

见见大魔王·2022-12-26 15:34

83篇文献-万字总结强化学习之路

深度强化学习实验室报道作者：侯宇清，陈玉荣编辑：DeepRL深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。

Datawhale·2022-12-25 10:26

应用前瞻||强化学习求解车间调度问题的未来

文章目录在理论和应用上，深度强化学习仍然处于人工智能的初级阶段，随着信息技术和制造技术的发展，将会出现更多不同的应用模式，关于深度强化学习在车间调度中的未来应用，可以考虑以下几个方面：(1)数字孪生与强化学习的融合

松间沙路hba·2022-12-24 22:55

《强化学习周刊》第27期：MIT研究表明通用LTL目标的强化学习很难实现

本期贡献者：李明、刘青、小胖、陈元文章来源：智源社区论文推荐强化学习近年来取得了令人瞩目的成就，其应用于各个领域的研究也取得较大的进步，比如深度强化学习、非策略

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-12-24 16:12

6、DRN-----深度强化学习在新闻推荐上的应用

1、摘要：提出了一种新的深度强化学习框架的新闻推荐。由于新闻特征和用户喜好的动态特性，在线个性化新闻推荐是一个极具挑战性的问题。

csid_502·2022-12-24 14:26

POMO: Policy Optimization with Multiple Optima for Reinforcement Learning学习笔记

文章目录摘要零、一些基础1.梯度近似2.策略梯度定理3.REINFORCE4.REINFORCEwithBaseline5.REINFORCEActor-Critic一、介绍二、相关工作（1）深度强化学习构建法

好奇小圈·2022-12-24 10:23

DeepMind推出分布式深度强化学习架构IMPALA，让一个Agent学会多种技能

维金编译自DeepMindBlog量子位出品|公众号QbitAI目前，深度增强学习（DeepRL）技术在多种任务中都大获成功，无论是机器人的持续控制问题，还是掌握围棋和雅达利的电子游戏。不过，这些方面的进展仅限于孤立任务。完成每一项任务都要单独调试、训练agent。在最近的工作中，我们研究了如何训练单一agent去执行多种任务。今天，我们发布了DMLab-30。这是一组新任务，包含了在统一视觉环境

量子位·2022-12-23 13:11

深度强化学习的人工智能在游戏中的运用：游戏AI入门及AI优化指南

前言：现如今，所有电子游戏都离不开AI的运用，对于游戏策划而言AI是什么，AI又是如何运作，可以说是面试时的加分项，本文在这里不探讨理论的AI（采用深度强化学习的智能AI，如腾讯AILab、网易伏羲AI

woliuqiangdong·2022-12-23 13:40

DPPO深度强化学习算法实现思路(分布式多进程加速)

为什么是多进程众所周知，python的多线程是伪多线程，在全局GIL下某一时刻python只有一个线程在执行，这就意味着在计算密集型任务下多线程反而会更慢（上下文切换）。因此，想做关于强化学习加速的任务只能多进程（可以理解为手动运行多个程序）。但是多进程又很麻烦，麻烦在进程之间的数据联系（因为进程是不共享全局区的），本文采用pipe技术（管道）做数据传输。代码具体实现代码已上传github：htt

Y. F. Zhang·2022-12-23 13:38

分布式强化学习总结

DPPO在ppo基础上的优化1.在状态中加入了RNN，能够兼顾观察状态的时序性，更加适用与POMDP问题2.在回报计算中使用了K步奖励法3.对原来的数据进行归一化DPPO框架含有一个chief线程，和多个

Enoch Liu98·2022-12-23 13:07

迷宫_Sarsa算法_边做边学深度强化学习：PyTorch程序设计实践（2）

迷宫_Sarsa算法_边做边学深度强化学习：PyTorch程序设计实践（2）0、相关系列文章1、导入所使用的包2、定义迷宫3、定义迷宫动作4、策略参数θ转换为行动策略π5、定义动作和状态获取函数6、定义

sethnieTech·2022-12-23 13:06

强化学习图鉴｜人工智能新兴子领域，分布式强化学习是AI技术未来大规模实用化的关键？

引言分布式强化学习(DistributedRL)是深度强化学习走向大规模应用，解决复杂决策空间和长期规划问题的必经之路。

OpenDILab开源决策智能平台·2022-12-23 13:06

论文研读笔记（四）——通过分布式深度强化学习从具有挑战性的环境中学习人群感知机器人导航

通过分布式深度强化学习从具有挑战性的环境中学习人群感知机器人导航（LearningCrowd-AwareRobotNavigationfromChallengingEnvironmentsviaDistributedDeepReinforcementLearning

小王爱学习1234·2022-12-23 13:03

强化学习学习资料

1、OpenAI建立的强化学习教育资源网站，可以让我们更轻松地学习深度强化学习。里面有很多有用的资源，包括：（1）强化学习基本术语、算法种类、基本理论的介绍。（2）一篇关于如何成长为RL研究者的文章。

UC_Gundam·2022-12-23 13:20

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