PPO深度强化学习第3页

深度强化学习之：PPO训练红白机1942

本篇是深度强化学习动手系列文章，自MyEncyclopedia公众号文章深度强化学习之：DQN训练超级玛丽闯关发布后收到不少关注和反馈，这一期，让我们实现目前主流深度强化学习算法PPO来打另一个红白机经典游戏

人工智能与算法学习·2023-12-18 12:19

如何选择深度强化学习算法：MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等算法

在强化学习的子领域（多智能体、分层强化学习、逆向强化学习也会以它们为基础开发新的算法）：离散动作空间推荐：DuelingDoubleDQN（D3QN）连续动作空间推荐：擅长调参就用TD3，不擅长调参就用PPO

汀、人工智能·2023-12-18 12:18

【李宏毅深度强化学习笔记】2、Proximal Policy Optimization算法(PPO)

【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（PolicyGradient）【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization(PPO)算法（本文）【李宏毅深度强化学习笔记

qqqeeevvv·2023-12-18 12:15

深度强化学习：（七）PPO

一、TRPOTRPO算法是Shulman博士为了解决普通的策略梯度算法无法保证性能单调非递减而提出来的方法。也就是说，普通的策略梯度算法无法解决更新步长的问题，对于普通的策略梯度方法，如果更新步长太大，则容易发散；如果更新步长太小，即使收敛，收敛速度也很慢。Shulman并不从策略梯度的更新步长下手，而是换了一个思路：更换优化函数。通过理论推导和分析，Shulman找到一个替代损失函数（Surro

Warship_·2023-12-18 12:44

深度强化学习（DRL）简介与常见算法（DQN，DDPG，PPO，TRPO，SAC）分类

简单介绍深度强化学习的基本概念，常见算法、流程及其分类（持续更新中），方便大家更好的理解、应用强化学习算法，更好地解决各自领域面临的前沿问题。欢迎大家留言讨论，共同进步。

行至为成·2023-12-18 12:44

【深度强化学习】TRPO、PPO

策略梯度的缺点步长难以确定，一旦步长选的不好，就导致恶性循环步长不合适→策略变差→采集的数据变差→（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适\to策略变差\to采集的数据变差\to（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适→策略变差→采集的数据变差→（回报/梯度导致的）步长不合适一阶信息不限制步长容易越过局部最优，而且很难回来TRPO置信域策略优化思想：步子不要太大，应该保证更新在某个邻域内∣∣θ−θ

x66ccff·2023-12-18 12:13

【深度学习】强化学习（七）基于策略函数的学习方法

文章目录一、强化学习问题1、交互的对象2、强化学习的基本要素3、策略（Policy）4、马尔可夫决策过程5、强化学习的目标函数6、值函数7、深度强化学习二、基于值函数的学习方法三、基于策略函数的学习方法一

QomolangmaH·2023-12-18 02:10

基于人工智能 RL 算法的边缘服务器智能选择模式研究

提出了一种基于人工智能深度强化学习算法的扩展性及智能性较高的智能选择模式。

Mindtechnist·2023-12-17 23:32

王树森深度强化学习笔记

本笔记基于王树森的深度强化学习课程文章目录王树森深度强化学习笔记一、基础1.概率论2.名词3.ReturnUtU_tUt4.Action-ValueFunctionQπ(s,a)Q_\pi(s,a)Qπ

开longlong了吗？·2023-12-17 21:30

【深度强化学习】DQN, Double DQN, Dueling DQN

DQN更新方程Qθ(st,at)←Qθ(st,at)+α(rt+γmax⁡a′Qθ(st+1,a′)−Qθ(st,at))Q_\theta(s_t,a_t)\leftarrowQ_\theta(s_t,a_t)+\alpha\left(r_t+\gamma\red{\max_{a'}Q_\theta(s_{t+1},a')}-Q_{\theta}(s_t,a_t)\right)Qθ(st,at)←

x66ccff·2023-12-17 09:36

RLlib七：github上的代码示例

attention_net将RL代理（默认值：PPO）与AttentionNet模型结合使用的示例，这对于状态很重要但不明确属于观察的一部分的环境非常有用。

星行夜空·2023-12-17 02:01

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于乐观行动-评判深度强化学习的含氢综合能源系统低碳经济调度》

这个标题涉及到基于乐观行动的深度强化学习在含氢综合能源系统低碳经济调度方面的评判。

电网论文源程序·2023-12-16 12:56

学习深度强化学习---第1部分----RL介绍、基本模型、Gym介绍

文章目录1.1节强化学习简介1.2节强化学习的模型1.3节Gym介绍视频所在地址：深度强化学习的理论与实践经典的强化学习有三种：1、基于动态规划的强化学习、2、基于蒙特卡洛算法的强化学习、3、基于时序差分的强化学习

饿了就干饭·2023-12-16 00:41

学习深度强化学习---第3部分----RL蒙特卡罗相关算法

文章目录3.1节蒙特卡罗法简介3.2节蒙特卡罗策略评估3.3节蒙特卡罗强化学习3.4节异策略蒙特卡罗法本部分视频所在地址：深度强化学习的理论与实践3.1节蒙特卡罗法简介在其他学科中的蒙特卡罗法是一种抽样的方法

饿了就干饭·2023-12-16 00:11

学习深度强化学习---第2部分----RL动态规划相关算法

文章目录2.1节动态规划简介2.2节值函数与贝尔曼方程2.3节策略评估2.4节策略改进2.5节最优值函数与最优策略2.6节值迭代与策略迭代2.7节动态规划求解最优策略本部分视频所在地址：深度强化学习的理论与实践

饿了就干饭·2023-12-16 00:06

拆解大语言模型 RLHF 中的PPO算法

为什么大多数介绍大语言模型RLHF的文章，一讲到PPO算法的细节就戛然而止了呢？要么直接略过，要么就只扔出一个PPO的链接。然而LLMxPPO跟传统的PPO还是有些不同的呀。

Python算法实战·2023-12-15 22:26

[cleanrl] ppo_continuous_action源码解析

1import库（略）importosimportrandomimporttimefromdataclassesimportdataclassimportgymnasiumasgymimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttyrofromtorch.distributions.normali

ka5cas·2023-12-15 17:33

论文精读与思考：深度强化学习的组合优化研究进展

论文基本信息作者：李凯文、张涛、王锐等作者单位：国防科技大学期刊：自动化学报时间：2021年11月组合优化问题链接：基于深度强化学习的组合优化研究进展(aas.net.cn)1组合优化问题概述1.1定义一类在离散状态下求极值的最优化问题

灰灰嗷·2023-12-14 23:47

人工智能算法

典型算法：监督学习：线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络无监督学习：K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）强化学习：Q-learning、深度强化学习（如深度Q网络）代码示例（Python

不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

Pytorch深度强化学习1-5：详解蒙特卡洛强化学习原理

详情：《Pytorch深度强化学习》1蒙特卡洛强化学习在Pytorch深度强化学习1-4

Mr.Winter`·2023-12-04 15:54

【 ChatGPT作者LilianWeng博客总结】智能体=LLM(大语言模型)+记忆+规划技巧+工具使用...

来源：深度强化学习实验室 Lii’Log的博客https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/本文约7500字，建议阅读15分钟LLM的潜力不仅仅限于生成写得好的副本

数据派THU·2023-12-04 07:21

深度学习回顾：七种网络

一、说明本文揭开CNN、Seq2Seq、FasterR-CNN和PPO，以及transformer和humg-face—编码和创新之路。对于此类编程的短小示例，用于对照观察，或做学习实验。

无水先生·2023-12-03 12:25

【论文阅读】1 SkyChain：一个深度强化学习的动态区块链分片系统

SkyChain一、文献简介二、引言及重要信息2.1研究背景2.2研究目的和意义2.3文献的创新点三、研究内容3.1模型3.2自适应分类账协议3.2.1状态块创建3.2.2合并过程3.2.3拆分过程3.3评价框架3.3.1性能3.3.1.1共识延迟3.3.1.2重新分片延迟3.3.1.3处理事务数3.3.1.4约束3.3.2安全性3.3.3问题介绍四、基于DRL的动态分片框架4.1模型设计4.2训

Camina hacia ti·2023-12-01 20:17

文章解读与仿真程序复现思路——电力系统保护与控制EI\CSCD\北大核心《基于深度强化学习的城市配电网多级动态重构优化运行方法》

这个标题涉及到城市配电网（UrbanPowerDistributionNetwork）的优化运行方法，其中使用了深度强化学习（DeepReinforcementLearning）技术，并且特别强调了多级动态重构

电网论文源程序·2023-12-01 09:47

深度强化学习-策略梯度算法深入理解

1引言在深度强化学习-策略梯度算法推导博文中，采用了两种方法推导策略梯度算法，并给出了Reinforce算法的伪代码。

indigo love·2023-12-01 01:40

停止正在运行的docker容器及docker容器删除

ONTAINERIDIMAGECOMMANDCREATEDSTATUSPORTSNAMESffc1792471daregistry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/super-mario-ppo

我超有耐心的·2023-11-29 18:27

＜深度强化学习落地方法论＞笔记

Part1.需求分析DRL的过拟合天性DRL解决的是从过去经验中学习有用知识，并用于后续决策的问题。比起视觉方面的检测、识别等，决策是一个更高层的行为，所以对环境要求更为严苛，导致DRL十分依赖过拟合，并且泛化能力非常差（唯一被允许在训练集上测试的算法的称号不是盖的）。此外，由于训练过程中缺乏直接监督的信号，DRL对数据量的要求也非常巨大。所以在DRL训练中，Value函数去过拟合环境转移特性与r

什么都不太行的syq·2023-11-27 01:04

深度强化学习落地方法论（4）——动作空间篇

目录前言对动作空间的三个要求完备性高效性合法性结语前言在将DRL应用于实际项目时，可能最轻松愉快的部分就是动作空间定义了。倒不是因为这项工作简单，而是agent的控制方式往往早就定死了，留给我们发挥的空间很小，就好像我们无法决定DOTA里允许多少种操作，也无法改变一台机器人的关节数量和各自的角度范围，Gym用户甚至从来都不用为这个问题操心，action空间有多少维，连续还是离散，各种domain早

wyjjyn·2023-11-27 01:34

《深度强化学习落地指南》读书笔记2--动作空间设计

动作空间设计大有可为动作空间设计：这里大有可为动作空间设计三原则动作空间设计：这里大有可为你好！这是你第一次使用Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器,可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。概要：对于特定任务而言，动作空间在事实上决定了任何算法所能达到的性能上限；action、state、reward三者之间常常需要一定的协同设计。

第一剑柄·2023-11-27 01:03

深度强化学习中的动作屏蔽（Action Masking）

RLlib中的example有一个代码是action_masking，很感兴趣，所以学习了一下主要功能是：“动作屏蔽”允许代理根据当前观察选择动作。这在许多实际场景中非常有用，在这些场景中，不同的时间步长可以执行不同的操作。解释动作屏蔽的博客文章：https://boring-guy.sh/posts/masking-rl/RLlib支持动作屏蔽，即通过稍微调整环境和模型来禁止这些动作，如本示例所

星行夜空·2023-11-27 01:58

基于通用学习环境和多智能体深度强化学习的列车运行图

2.摘要针对不同铁路系统的列车运行图问题，本文提出了一种多智能体深度强化学习方法。建立了一个通用的列车运行图学习环境，将

当交通遇上机器学习·2023-11-26 02:44

Gym迎来首个完整环境文档，强化学习入门更加简单！

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/编辑：OpenDeepRLOpenAIGym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包

Datawhale·2023-11-25 21:56

Unity-ML-Agents-配置文件解读-PushBlock.yaml

20与19的PushBlock.yaml一样：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/develop/config/ppo/PushBlock.yaml

天寒心亦热·2023-11-24 18:00

PPO算法（附pytorch代码）

这里写目录标题一、PPO算法（1）简介（2）On-policy？

还有你Y·2023-11-23 01:17

强化学习--多维动作状态空间的设计

一、离散动作注意：本文均以PPO算法为例。

还有你Y·2023-11-23 01:13

【重磅】ICLR2020 || 106篇深度强化学习顶会论文汇总

关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货来源|EndtoEnd.ai作者|DeepRL报道|深度强化学习实验室编辑|九三山人【导读】今年的ICLR大会转到了线上举行，DeepMind和哈佛的研究人员投稿了一篇神经网络控制虚拟小白鼠模的论文十分亮眼

九三智能控v·2023-11-23 00:27

Talk | CoRL‘23 最佳系统论文奖入围，庄子文：用深度强化学习让机器狗学会跑酷

他与大家分享的主题是:“用深度强化学习让机器狗学会跑酷”，系统地介绍了他的团队在基于强化学习算法和软动力学约束让四足机器人的运动能力远超传统移动机器人的算法所做的一系列研究成果。

TechBeat人工智能社区·2023-11-22 13:56

深度学习基础

深度强化学习教程链接DataWhale强化学习课程JoyRLhttps://johnjim0816.com/joyrl-book/#/ch7/main深度学习基础强化学习的问题可以拆分成两类问题，即预测与控制

数分虐我千百遍·2023-11-22 01:04

基于PPO自定义highway-env场景的车辆换道决策

白车）在同一车道行驶，自车初速度为27m/s，前车以22m/s的速度匀速行驶，两车相距80m：目标：自车通过换道，超越前车2.代码实现这里的强化学习采用的是基于stable-baseline3所集成的PPO

Colin_Fang·2023-11-21 01:40

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于深度强化学习的园区综合能源系统低碳经济调度》

这个标题涉及到基于深度强化学习的园区综合能源系统低碳经济调度。让我们逐步解读一下：1.园区综合能源系统：指的是一个区域内综合利用多种能源的系统，可能包括电力、热能、风能、太阳能等。

电网论文源程序·2023-11-20 18:04

强化学习中的Transformer发展到哪一步了？清北联合发布TransformRL综述

PaperWeekly·2023-11-19 19:05

小白也想写综述（一）

前言在选择科研方向时，考虑自己的兴趣和职业目标是非常重要的：综述论文的价值：撰写综述论文，尤其是在深度强化学习和区块链这样的前沿技术领域，能够帮助建立扎实的理论基础，并且对整个领域有一个全面的认识。

Joy T·2023-11-19 10:38

小白也想搞科研（一）之DRL优化数据库查询执行计划

我知道深度强化学习在许多领域都取得了显著的成果，你觉得我们可以如何将DRL应用到数据库优化中？研究员B:一个有趣的应用可能是使用DRL来优化查询执行计划。

Joy T·2023-11-19 10:38

基于深度强化学习的智能汽车决策模型

1.基于深度强化学习的智能汽车决策模型以神经网络为核心的智能体最主要的优势在于其依靠大量的数据自主学习的能力，通过数据驱动智能体可以应对各种未经历过的复杂环境。

闲看庭前梦落花·2023-11-19 01:34

英伟达用AI设计GPU：最新H100已经用上，比传统EDA减少25%芯片面积

QbitAl·2023-11-18 20:52

GAN-DQN

GAN-DQN本期介绍一项来自麦吉尔大学的有趣工作，它拓展了分布强化学习在深度学习框架下的应用，提出了一个十分有趣的深度强化学习框架：GAN+DQN。

GPlearndunk·2023-11-17 05:17

深度强化学习论文中的阴影折线图——总结和分析

前言作为目前人工智能算法的一个重要领域，强化学习算法的表现非常出色，然而，强化学习算法的结果是出了名的不稳定：超参数的搜索空间往往非常大，算法对不同超参数都较为敏感，且哪怕仅仅只有随机数种子的不同，算法的结果都可能出现不小的偏差。因此，当今主流的论文都会汇报多个随机数种子下，强化学习算法的平均表现。为了能将算法的表现与随机性同时展示在同一张图中，论文一般会使用带阴影区域的折线图来汇报训练过程中，r

别出BUG求求了·2023-11-14 18:11

强化学习：10种真实的奖励与惩罚应用

在自动驾驶汽车中的应用各种论文都提出了“深度强化学习用于自动驾驶”。

AI科技大本营·2023-11-14 15:48

【新书推荐】【2020】深度强化学习

人类最好从反馈中学习，我们被鼓励采取能带来积极结果的行动，同时又被消极后果的决定所吓倒。这种强化过程可以应用到计算机程序中，使它们能够解决经典编程无法解决的更复杂的问题。Humanslearnbestfromfeedback—weareencouragedtotakeactionsthatleadtopositiveresultswhiledeterredbydecisionswithnegati

梅花香——苦寒来·2023-11-13 18:57

论文笔记--Baichuan 2: Open Large-scale Language Models

OpenLarge-scaleLanguageModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1预训练3.1.1预训练数据3.1.2模型架构3.2对齐3.2.1SFT3.2.2RewardModel(RM)3.2.3PPO3.3

Isawany·2023-11-13 11:15

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