PPO深度强化学习第16页

深度强化学习实验室(http://deeprlhub.com)

总结1：周志华||AI领域如何做研究-写高水平论文总结2：全网首发最全深度强化学习资料(永更)总结3:《强化学习导论》代码/习题答案大全总结4：30+个必知的《人工智能》会议清单总结5：2019年-57

深度强化学习实验室·2022-12-04 07:02

深度强化学习的组合优化[1] 综述阅读笔记

组合优化问题基础1.定义（1）定义（2）常见问题2.方法（1）精确方法（2）近似方法（3）深度学习方法3.文章架构一、概述1.神经网络（1）Hopfield网络（2）指针网络Ptr-Net（3）图神经网络3.深度强化学习

好奇小圈·2022-12-04 07:54

【Nature重磅】OpenAI科学家提出全新强化学习算法，推动AI向智能体进化

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/编辑：DeepRL近年来，人工智能（AI）在强化学习算法的加持下

深度强化学习实验室·2022-12-03 13:19

单视频播放量超20万的公开课配套教材，猫书来了~

很难想象，网友们会用这些词来形容一个纯分享深度强化学习基础知识的视频课。

turingbooks·2022-12-03 13:32

【论文阅读】Parametrized Deep Q-Networks Learning: RL with Discrete-Continuous Hybrid Action Space

【论文阅读—深度强化学习打王者荣耀】ParametrizedDeepQ-NetworksLearning:ReinforcementLearningwithDiscrete-ContinuousHybridActionSpace

quintus0505·2022-12-03 08:42

Task02：马尔可夫决策及表格型方法 & Task03: 策略梯度和PPO算法

从Task02开始，就进入到了强化学习的一些核心概念：一、马尔可夫决策过程(MDP)：强化学习的基础数据模型，就是马尔可夫链(MC)。强化学习四元素（智能体（机器）、动作、状态、奖励）构成了一个数据流转过程：状态1->动作1->奖励1->状态2->动作2->奖励2....->状态n->动作n->奖励n其中的“状态”流转所构成的就是一个马尔科夫链，如下图：图片来自蘑菇书EasyRL具体定义可以参考《

MickWang1942·2022-12-03 06:17

人工智能-强化学习-算法：PPO（Proximal Policy Optimization，改进版Policy Gradient）【PPO、PPO2、TRPO】

强化学习算法{Policy-BasedApproach：PolicyGradient算法：LearninganActor/PolicyπValue-basedApproach：Critic{StatevaluefunctionVπ(s)State-ActionvaluefunctionQπ(s,a) ⟹ Q-Learning算法Actor+Critic\begin{aligned}\text{

u013250861·2022-12-03 06:46

RL 笔记（3）PPO(Proximal Policy Optimization)近端策略优化

RL笔记（3）PPO基本原理PPO是在基本的PolicyGradient基础上提出的改进型算法PolicyGradient方法存在核心问题在于数据的bias。

WensongChen·2022-12-03 06:46

李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018) 笔记（二）Proximal Policy Optimization（PPO）

李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018)_哔哩哔哩_bilibilion-policy：要learn的agent和环境互动的agent是同一个，即agent一边跟环境互动，一边学习；off-policy

Interesting AI·2022-12-03 06:16

论文笔记之PPO

15年OpenAI发表了TRPO算法，一直策略单调提升的算法；17年DeepMind基于TRPO发表了一篇Distributed-PPO，紧接着OpenAI发表了这篇PPO。

Ton10·2022-12-03 06:12

给你一个 PPO × Family 课程，撑起整个决策 AI 宇宙

序幕童年经典游戏80、90年代出生的人，红白机总是童年时光重要的记忆片段之一。几叠游戏盒，两个手柄，就可以开启一整天的欢乐时光，乐此不疲地探索各种红白机游戏中的玩法、机制、彩蛋。虽然只是2维平面上的像素头小人，虽然只是“上上下下左右左右BABA”这般的简单按键，但依然被玩家们开发出了各种精彩纷呈的决策行为，时至今日，仍然有很多爱好者在挑战各种诸如“一命通关”，“最速通关”的游戏记录：而随着时代的发

OpenDILab开源决策智能平台·2022-12-03 06:11

图神经网络深度强化学习的挑战与机遇:算法与应用综述

，pr:控制中的应用，pk:知识图谱中的应用，pl:生命科学中的应用https://arxiv.org/abs/2206.07922https://arxiv.org/abs/2206.07922摘要深度强化学习

小蜗子·2022-12-03 01:59

RL: 几个扩展性很好的网络

目前主流网络是Q-network,AC框架Q-Net:DQN,DuelingQN,DoubleQN,D3QNAC:DDPG,TD3,PPO,SAC等基础网络如下，可扩展性很好：详情参考ElegantRLimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnp

IEEEagent RL·2022-12-02 13:10

深度强化学习入门

作者：清凇（就职于阿里巴巴，搜索排序、自然语言处理）https://www.zhihu.com/people/huaqingsong过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力，工作中也在应用DRL解决业务问题

人工智能与算法学习·2022-12-02 13:39

深度强化学习（理论篇）—— 从 Critic-only、Actor-only 到 Actor-Critic

本文转自：https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/81253033#1概述##1.1强化学习v.s.监督学习强化学习，与监督学习、无监督学习并列，作为机器学习的三大类。强化学习，研究的是agent从与environment交互过程进行学习，学习如何作用于environment，从而可以从environment得到最优的激励。这个过程可以描述如下

AI点滴积累·2022-12-02 13:33

上海交通大学计算机系张伟楠,上海交通大学张伟楠博士来南开大学计算机学院进行学术讲座...

2018年9月17日星期一下午14:00，上海交通大学博士张伟楠博士来我院进行题目为“面向海量智能体系统的深度强化学习技术”的学术讲座。

DiaoGe668·2022-12-02 03:59

综述向：强化学习方法梳理（持续更新）

本文会先分享《深度强化学习综述》中提到的深度强化学习（DRL）模型，后续将分享PPO,DecisionTransformer等新方法。《深度强化学习综述》论文将深度强化学习（DRL

洛基Nickey·2022-12-01 19:56

基于 Paddle2.0 的强化学习新玩法 —— 通关超级马里奥兄弟

基于Paddle2.0的强化学习新玩法——通关超级马里奥兄弟本文目录基于Paddle2.0的强化学习新玩法——通关超级马里奥兄弟前言马里奥游戏环境简介PPO算法简介基于Paddle2.0实现PPO通关小技巧效果展示全文回顾前言超级马里奥兄弟作为几代人的童年回忆

ZiSeoi·2022-12-01 16:18

用深度强化学习玩超级马里奥兄弟

介绍从本文中，你将学习如何使用DeepQ-Network和DoubleDeepQ-Network（带代码！）玩超级马里奥兄弟。超级马里奥是任天堂在1980年代开发和发行的著名游戏。它是历经多年无需解释的经典游戏名称之一。这是一款2D横向卷轴游戏，让玩家可以控制主角——马里奥。游戏玩法包括从左到右移动马里奥，从反派中生存下来，获得硬币，以及到达旗帜以清除关卡。马里奥最终需要拯救公主。这些有不同的奖励

woshicver·2022-12-01 16:48

强化学习--tf2.4 超级马里奥（super mario） PPO复现

花了我零零散散两周的时间来从最初的Q_Learning,sarsa到高级的DQN,PG,DDPG再到最后的AC,A3C,PPO，我真的觉得没点看头，不知道学完之后能不能搞SuperMario,很不错，tf2

百度pkq·2022-12-01 16:46

【强化学习】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78·2022-12-01 16:46

AI又对游戏下手了，用强化学习通关超级马里奥兄弟

如今，随着深度强化学习的发展，越来越多的游戏已经被AI征服。今天，我们将以超级马里奥为例子，展示如何用深度强化学习试着通关游戏。马里奥游戏环境简介游戏环境只给予3次机会通关，即玩家或AI需要在3

飞桨PaddlePaddle·2022-12-01 16:45

深度强化学习篇1：神经网络回归实例---复杂函数拟合

一、TensorFlow2TensorFlow的张量与数据流图：一维张量如向量，二维张量如矩阵，以此类推。TensorFlow的数据流图如下。二、神经网络基础编程实例1、TensorFlow例程1——TensorFlow结构，优化器逼近函数参数importtensorflowastfimportnumpyasnp#数据x_data=np.random.rand(100).astype(np.flo

茶花煮酒·2022-12-01 01:30

伦敦大学学院、UC伯克利联手，撰文综述深度强化学习泛化研究

来自伦敦大学学院、UC伯克利机构的研究者撰文对深度强化学习中的泛化进行了研究。强化学习(RL)可用于自动驾驶汽车、机器人等一系列应用，其在现实世界中表现如何呢？

人工智能学家·2022-11-30 20:06

活动报名 | AlphaTensor一作亲讲：通过强化学习发现更快的矩阵乘法算法

时间：2022年12月2日（周五）下午17:00-18:00形式：线上直播01报告简介本次报告中，AlhusseinFawzi博士将介绍基于AlphaZero的深度强化学习方法，名为AlphaTensor

智源社区·2022-11-30 17:50

北大《深度强化学习》重磅开放下载

得益于DeepMindAlphaGo和OpenAIFive成功的案例，深度强化学习受到大量的关注，相关技术广泛应用于不同的领域。

深度学习技术前沿·2022-11-30 16:32

北大《深度强化学习》作者：那就开放下载吧

得益于DeepMindAlphaGo和OpenAIFive成功的案例，深度强化学习受到大量的关注，相关技术广泛应用于不同的领域。但是，对于一名学习者来说，市面上很少有书籍或者教程能同时覆盖从「0到1

人工智能与算法学习·2022-11-30 16:30

2023年清华交叉信息研究院许华哲组博士招生及研究助理招募 (计算机视觉，强化学习，机器人学方向)...

欢迎对人工智能，尤其是深度强化学习、机器人学和计算机视觉方向感

Amusi（CVer）·2022-11-30 16:23

【经验】深度强化学习训练与调参技巧

来源：知乎(https://zhuanlan.zhihu.com/p/482656367)作者：岳小飞天下苦RL久矣，其中最苦的地方莫过于训练和调参了，人人欲“调”之而后快。在此为RL社区贡献一点绵薄之力，首先摘录StableBaselines3的RLTipsandTricks，其次给出个人心得，最后提供一些其他优秀的资源。【RLTipsandTricks--Start】这块主要是RLTipsan

风度78·2022-11-30 13:24

DRL基础（四）——编程：python与numpy基础

现代深度强化学习，包括多智能体强化学习，研究者大多使用Python进行试验验证。主要的原因就是Python语言较为贴近自然语言，入门容易，具有各种方便好用的功能包。

二向箔不会思考·2022-11-30 13:13

深度强化学习（DRL）学习笔记（1 - 4章）

文章目录前言常用符号摘自课本概念、参数出处或者定义（方便理解和查阅）第一章概率论基础与蒙特卡洛概率论基础（具体自己补）蒙特卡洛第二章深度学习基础线性模型线性回归逻辑斯蒂回归Softmax分类器神经网络全连接神经网络（多层感知层）卷积神经网络（CNN）反向传播和梯度下降梯度下降反向传播第三章马尔可夫决策过程（MDP）基本概念（一定要牢记

流荧静水·2022-11-30 10:03

【医疗人工智能】DKDR：一种用于疾病诊断的知识图谱和深度强化学习方法

Article作者：YuanyuanJia,ZhirenTan,JunxingZhang文献题目：DKDR:AnApproachofKnowledgeGraphandDeepReinforcementLearningforDiseaseDiagnosis文献时间：2019摘要使用人工智能解决医疗问题一直是一个有趣但具有挑战性的话题。近年来，随着电子病历(EMR)的出现，许多研究人员开始专注于通过挖

Wwwilling·2022-11-30 06:53

深度强化学习CS285-Lec18 Meta-Learning in RL

Meta-RL概述一、问题定义1.1监督学习1.2元学习1.3Meta-Learning的数据集设定与学习方式1.3.1元学习的数据集是怎样的？1.3.2Meta-Learning的学习方式1.4Meta-Learning的一些理解二、Meta-RL2.1问题描述：2.2Recurrence(fff为RNN，LLL为PG——PolicyGradient)2.3Optimization-Based（

Nemo555·2022-11-29 18:31

深度强化学习CS285-Lec17 Distributed RL

TransferLearning与DistributedRL概述一、分布式RL架构1.1DQN1.2GORILA1.3A3C1.4IMPALA1.5Ape-X1.6R2D3二、其它引用较高的分布式RL架构2.1QT-Opt2.2AlphaZero2.3提升性能的Trick——PBT三、开源分布式架构——RLlib后记概述RL与监督学习的训练过程的区别在于，RL需要与环境进行交互获得样本来估计更新中

Nemo555·2022-11-29 18:01

深度强化学习CS285 lec13-lec15 （下）

逆强化学习IRL概述一、InverseRL背景1.1ImitationLearning与InverseRL1.2StandardRL与InverseRL二、InverseRL2.1Recap2.2MaximumLikelihoodLearning2.3MaximumEntropyIRL2.4GuidedCostLearning2.5GAIL2.6GAIRL后记概述IRL的Motivation：从e

Nemo555·2022-11-29 18:30

深度强化学习CS285 lec13-lec15 （中）

SoftOptimality概述一、概率图基础知识二、SoftOptimalityFramework2.1Recap2.2SoftOptimality与ValueIteration的联系2.3OptimismProblem(关键哦！）2.3.1Optimism问题的引出2.3.2Soft与StandardRL的区别2.3.3Deterministicdynamics的Objective2.3.4S

Nemo555·2022-11-29 18:29

深度强化学习CS285 lec13-lec15 基础知识：变分推断VI与GAN

变分推断VariationalInference、生成对抗网络GAN概述一、简要回顾信息论1.1概念与公式1.2小总结二、变分推断(VariationalInference)2.1背景2.2VariationalInference三、GAN3.1原始GAN3.2“-logDtrick”的GAN小结概述Lec1-Lec4RLIntroduction介绍传统ImitationLearning的背景、算

Nemo555·2022-11-29 18:28

深度强化学习CS285 lec5-lec9（超长预警）

深度强化学习CS285lec5-lec9学习感悟一、策略梯度(PolicyGradient)1.1REINFORCE1.2改进方法1.2.1因果性（Causality）1.2.2基准（Baselines

Nemo555·2022-11-29 18:27

cs285深度强化学习课程笔记-lec1

cs285深度强化学习课程笔记lec1深度强化学习的概念核心观点智能机器必须能学会适应深度学习有助于处理非结构化的环境强化学习提供了一种行为范式深度强化学习提供了端到端的方案。

HarryChi·2022-11-29 18:54

2018UCBerkeley深度强化学习-模拟学习Lec2

课程内容符号的介绍模仿学习（imitatelearning）符号符号含义这里不再赘述，这里需要注意的是：state与observation的区别。正如课堂中老师所说：Thestateisactuallythesufficientkindofsummaryofwhat‘sgoingonintheworld.Theobservationisaconsequenceofstatebutitmightbe

sunflower_level1·2022-11-29 18:48

2018UCBerkeley深度强化学习Lec1

课程内容深度学习（DeepLearning）的简介强化学习（ReinforcementLearning）的简介深度强化学习深度学习适用环境：无结构环境（unstructuredenvironment）优点

sunflower_level1·2022-11-29 18:17

DDQN与DQN算法用tensorflow2.0实现

深度强化学习DoubleDeepQLearning算法和DeepQLearning用tensorflow2.0实现DQN算法实现首先搭建网络结构，是一个很简单的三个全连接层。

回想sy·2022-11-29 10:49

Policy Gradient (PG)与Proximal Policy Optimization (PPO)算法详解

李宏毅教授强化学习文章目录参考学习课程Value-based与Policy-basedPolicyGradient(PG)基本原理PG的两个小技巧ProximalPolicyOptimization(PPO

Cder1c·2022-11-28 20:03

基于stable-baselines3的PPO和DQN训练LunarLander-v2

文章目录stable-baselines3配置stable-baselines3环境LunarLander-v2配置LunarLander-v2环境PPO方法DQN方法stable-baselines3StableBaselines3

Cder1c·2022-11-28 20:03

PyTorch深度强化学习中蒙特卡洛策略梯度法在短走廊环境（CartPole-v0）中的实战（超详细附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ~~~一、策略梯度法策略梯度法（PG）利用策略函数来选择动作，同时使用值函数来辅助策略函数参数的更新，根据策略类型的不同，可以分为随机策略梯度和确定性策略梯度策略梯度法与值函数逼近法相比优点如下1：平滑收敛在学习过程中，PG法每次更新策略函数，权重参数都会朝着最优值变化，且只发生微小变化，有很强的收敛性，值函数逼近法基于贪心策略对策略进行改进，有些价值函数在后

showswoller·2022-11-28 19:46

第7章网络优化与正则化

章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11章概率图模型第12章深度信念网络第13章深度生成模型第14章深度强化学习第

zaiziwamei·2022-11-28 18:46

莫烦python简历_强化学习传说：第一章模仿学习

那么，从这里开始为大家带来伯克利深度强化学习CS294Fall2017以及斯坦福强化学习CS2342017的Ass

Moonkissu·2022-11-28 09:08

强化学习第一章概述

independentlyidenticallydistribution（iid）延迟奖励delayedReward试错trial-and-errorexploration探索exploration开发exploitation奖励信号rewardsignal深度强化学习

£•€•×·2022-11-28 09:38

【PyTorch深度强化学习】带基线的蒙特卡洛策略梯度法（REINFOECE）在短走廊和CartPole环境下的实战（超详细附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ~~~一、带基线的REINFORCEREINFORCE的优势在于只需要很小的更新步长就能收敛到局部最优，并保证了每次更新都是有利的，但是假设每个动作的奖赏均为正，则每个动作出现的概率将不断提高，这一现象会严重降低学习速率，并增大梯度方差根据这一思想，我们构建一个仅与状态有关的基线函数，保证能够在不改变策略梯度的同时，降低其方差，带基线的REINFORCE算

showswoller·2022-11-28 07:23

【PyTorch深度强化学习】DDPG算法的讲解及实战（超详细附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ~~~一、DDPG背景及简介在动作离散的强化学习任务中，通常可以遍历所有的动作来计算动作值函数q(s,a)q(s,a)，从而得到最优动作值函数q∗(s,a)q∗(s,a)。但在大规模连续动作空间中，遍历所有动作是不现实，且计算代价过大。针对解决连续动作空间问题，2016年TPLillicrap等人提出深度确定性策略梯度算法（DeepDeterminist