ReinForcement

十月学习日记

目录InteractiveRecommenderSystemviaKnowledgeGraph-enhancedReinforcementLearningABSTRACTINTRODUCTION问题KERLMETHODoverleaf
strawberry47·2023-01-09 11:55

【逆强化学习-1】学徒学习（Apprenticeship Learning）

文章目录0.引言1.算法原理2.仿真环境3.运行4.补充（学徒学习+深度Q网络）本文为逆强化学习系列第1篇，没有看过逆强化学习介绍的那篇的朋友，可以看一下：InverseReinforcementLearning-Introduction
非线性光学元件·2023-01-09 10:17

《强化学习》第二版 阅读随笔1

详情参考说明：agent：reinforcementleaningagent——学习主体，强化学习模型。
-Willing-·2023-01-09 10:07

强化学习策略梯度定理证明

链接如下：原文-PolicyGradientMethodsforReinforcementLearningwithFun
Peaceful-Boy·2023-01-09 07:33

DRL经典文献阅读（一）：策略梯度理论（Policy Gradient, PG）

原文题目：PolicyGradientMethodsforReinforcementLearningwithFunctionApproximation作者：RichardS.Sutton,DavidMcAllester
二向箔不会思考·2023-01-09 07:33

初遇机器学习

机器学习分类:监督学习(SupervisedLearning)无监督学习(UnsupervisedLearning)强化学习(ReinforcementLearning,增强学习)半监督学习(Semi-supervisedLearning
绿豆蛙给生活加点甜·2023-01-08 17:07

gym如何搭建自己的环境

anaconda或者miniconda安装：这种方法可以直接在anaconda虚拟环境的Lib\site-packages\目录下找到名为gym的文件夹：我的文件路径：Z:\Anaconda\envs\reinforcement
海绵 摆摆·2023-01-08 14:48

【AI视野·今日Robot 机器人论文速览 第二十期】Thu, 8 Jul 2021

CS.Robotics机器人学论文速览Thu,8Jul2021Totally19papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyRoboticsPapersRRL:ResnetasrepresentationforReinforcementLearningAuthorsRutavShah
hitrjj·2023-01-08 13:23

用飞桨框架2.0造一个会下五子棋的AI模型——从小白到高手的训练之旅

点击左上方蓝字关注我们【飞桨开发者说】洪伟，建筑行业BIM工程师、一级注册建造师，飞桨开发者，人工智能技术爱好者，相信“AI，正在让世界变得更美好”，感兴趣的方向有：强化学习（ReinforcementLearning
飞桨PaddlePaddle·2023-01-08 13:42

[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

PRIMAL: Pathfinding via Reinforcement and Imitation Multi-Agent Learning 代码解析

目录1.准备工作1.1配置环境：1.2调试代码1.3linux环境安装boost：2.代码解析：2.1setup.py2.2A3C_RNN.py2.3ACNet.py2.4mapf_gym环境2.4.1mapf_gym与mapf_gym_cap区别2.4.2搭建环境2.5mapgenerator.py2.6primal_testing.py2.7unittestGroupLock.py3.报错合集
strawberry47·2023-01-08 10:06

《统计学习方法》学习笔记之第一章：统计学习方法概论

这是统计学习的前提2.统计学习主要分为：监督学习（supervisedlearning）非监督学习（unsupervisedlearning）半监督学习（semi-supervisedlearning）强化学习（reinforcementlearning
li_il·2023-01-08 10:49

机器学习之Grid World的Q-Learning算法解析

来自Github开源项目的基于GridWorld游戏的Q-Learning算法Github地址：https://github.com/rlcode/reinforcement-learning/tree
番茄大圣·2023-01-08 09:15

【22李宏毅机器学习】课程大纲概述

Lecture1-5SupervisedLearningLecture7Self-supervisedLearningLecture6GenerativeAdversarialNetworkLecture12ReinforcementLearningLecture8AnomalyDectection
春天猪会飞·2023-01-08 09:44

MATLAB写UCB算法,科学网—【RL系列】Multi-Armed Bandit问题笔记——UCB策略实现 - 管金昱的博文...

本篇主要是为了记录UCB策略在解决Multi-ArmedBandit问题时的实现方法，涉及理论部分较少，所以请先阅读ReinforcementLearning:AnIntroduction(Drfit)
weixin_39906192·2023-01-08 06:53

强化学习入门: the 10-armed bandit problem，e-greedy 算法

学习强化学习《ReinforcementLearningAnIntroduction》，2.3节，做了个Matlab的仿真。
ningzian·2023-01-08 06:22

强化学习第二章总结: e-greedy算法，梯度上升算法，the 10-armed bandit problem

学习强化学习《ReinforcementLearningAnIntroduction》，总结第二章的知识，包含一个问题，两个算法。
ningzian·2023-01-08 06:22

【论文笔记】AAAI2022论文精读-AlphaHoldem

文章目录引子背景介绍德州扑克规则论文贡献信息编码方式网络结构自博弈算法性能比较引子论文标题是：AlphaHoldem:High-PerformanceArtificialIntelligenceforHeads-UpNo-LimitTexasHold’emfromEnd-to-EndReinforcementLearning
邵政道·2023-01-07 21:54

论文理解【Offline RL】——【BCQ】Off-Policy Deep Reinforcement Learning without Exploration

标题：Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration文章链接：Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration
云端FFF·2023-01-07 14:24

论文理解【Offline RL】——【DT】Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling

标题：DecisionTransformer:ReinforcementLearningviaSequenceModeling文章链接：DecisionTransformer:ReinforcementLearningviaSequenceModeling
云端FFF·2023-01-07 14:22

Ekar : Explainable Knowledge Graph-based Recommendation via Deep Reinforcement Learning解析

Ekar:ExplainableKnowledgeGraph-basedRecommendationviaDeepReinforcementLearning解析提示：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
maste23·2023-01-07 14:30

ai 人工智能 入门_人工智能研究入门

FocusonresearchinArtificialIntelligence(AI)isnowadaysgrowingmoreandmoreeveryyear,particularlyinfieldssuchasDeepLearning,ReinforcementLearningandNaturalLanguageProcessing
weixin_26752075·2023-01-07 12:17

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

Reinforcement learning book 学习笔记 第一章

RL学习写在前面：本专栏是学习由RichardS.SuttonandAndrewG.Barto所著《Reinforcementlearning》的学习笔记，如有指正请留言。
same-pxt·2023-01-06 09:23

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

【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
Raphael9900·2023-01-06 07:30

令人激动！谷歌推强化学习新框架「多巴胺」，基于TensorFlow，已开源丨附github...

其实不仅仅是OpenAIFive，下围棋的AlphaGo和AlphaGoZero、玩雅达利街机游戏的DeepMindDQN（deepQ-network），都离不开强化学习（ReinforcementLearning
量子位·2023-01-06 00:50

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
醉生梦死一浮尘·2023-01-06 00:50

KBQA中用到强化学习的相关论文

基于语义解析的KBQA方法1.原论文：GraphParser(2014ACL)Large-scaleSemanticParsingwithoutQuestion-AnswerPairs提到的有关强化学习的论文：ReinforcementLearningforMapping
Toady 元气满满·2023-01-05 21:02

【论文阅读】保守和适应性惩罚+基于模型的安全强化学习

【论文阅读】保守和适应性惩罚+基于模型的安全强化学习ConservativeandAdaptivePenaltyforModel-BasedSafeReinforcementLearning这是今年发表在
平平无奇的小菜·2023-01-05 21:31

GO FOR A WALK AND ARRIVE AT THE ANSWER: REASONING OVER PATHS IN KNOWLEDGE BASES USING REINFORCEMENT

MINERVA:使用强化学习对知识库中的路径进行推理摘要自动和手动构建的知识库(KB)通常是不完整的——通过综合现有信息可以从KB中推断出许多有效的事实。知识库补全的一种流行方法是通过对沿着连接一对实体的其他路径发现的信息进行组合推理来推断新关系。鉴于KB的巨大规模和路径的指数数量，以前的基于路径的模型只考虑了在给定两个实体的情况下预测缺失关系的问题，或者评估所提出的三元组的真实性。此外，这些方法
小蜗子·2023-01-05 21:30

多智能体强化学习之MAPPO理论解读

本文主要是结合文章JointOptimizationofHandoverControlandPowerAllocationBasedonMulti-AgentDeepReinforcementLearning
onlyyyyyyee·2023-01-05 21:28

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。
librahfacebook·2023-01-05 19:17

【论文笔记】 Exploration With Task Information for Meta Reinforcement Learning

文章目录【论文笔记】ExplorationWithTaskInformationforMetaReinforcementLearningAbstractKeywordsI.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKA.MetaReinforcementLearningB.ExplorationinMeta-RLC.MutualInformationIII.PRELIMINARIESA.M
Ctrl+Alt+L·2023-01-05 16:11

如何阅读NLP论文笔记

p=3&spm_id_from=pageDriver一、搜索论文并分组通过会议；2.通过预印本；3.通过问题；4.通过方法（模型）:CNN,RNN,GNN,Transformer,Attention,Reinforcement
12Struggle·2023-01-05 10:47

论文阅读16：Reinforcement Learning based Recommender System using Biclustering Technique

ReinforcementLearningbasedRecommenderSystemusingBiclusteringTechnique原文链接：https://arxiv.org/pdf/1801.05532
uuummmmiiii·2023-01-05 00:34

Unity的ml-agent学习

学习资源精讲blog0.导学知识ML主要包括监督学习、非监督学习和增强学习三种范式强化学习reinforcementlearningpdf电子书Unity的ml-agent，还必须知道Unity到底怎么玩
ChangeWfafa·2023-01-05 00:32

Unity机器学习3 ML-Agents模仿学习（Imitation Learning）

Unity机器学习3ML-Agents模仿学习（ImitationLearning）上一章的例子中，机器通过自主学习不断强化训练来学习（ReinforcementLearning），随机移动来到目标球位置
Thinbug·2023-01-05 00:30

Matlab代码实现强化学习(Reinforcement Learning) 二维迷宫探索——Q-learning与SARSA对比

前一篇文章https://blog.csdn.net/qq_35694280/article/details/106446214介绍了使用Matlab代码如何利用Q-learning或者SARSA在一维空间实现探索，并且训练机器如何自动达到目标。这篇文章在此基础上将一维空间延伸至二维空间，将算法应用到二维空间的探索与训练上，最终实现规划的目标。这篇文章也承接上一篇，通过在二维环境中Q-learni
玄在天涯·2023-01-04 23:16

[转载]Reinforcement Learning：Sarsa和Q-learning

Sarsa算法Sarsa的算法如下：Sarsa算法是on-policy方法，其原始策略和更新策略是一致的，而其更新策略和MC不一样的是其策略更新不需要采样一个完整的轨迹，在执行完一个动作后就可以更新其值函数。Q-learning算法Q-learning算法则是一个off-policy的方法，其原始策略和值函数更新策略不一致，同样的也不需要进行采样一个轨迹进行策略更新，和Sarsa算法不一样的是，Q
Love_marginal·2023-01-04 23:15

离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) IQL(Implicit Q-learning)算法详解与实现

[更新记录]论文信息：IlyaKostrikov,AshvinNair,SergeyLevine:“OfflineReinforcementLearningwithImplicitQ-Learning”
@RichardWang·2023-01-04 23:44

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

【参文】应用强化学习的文章

文章目录一、DQN框架的1.1Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning1.2Hybridrewardarchitectureforreinforcementlearning
panbaoran913·2023-01-03 13:54

强化学习（一）Fundamentals of Reinforcement Learning

强化学习（一）FundamentalsofReinforcementLearning第〇章AnIntroductiontoSequentialDecision-Making0.1SequentialDecisionMakingwithEvaluativeFeedback0.2LearningActionValues0.3EstimatingActionValuesIncrementally0.4W
蛋总的快乐生活·2023-01-03 11:08

【学习周报】强化学习在视频字幕中的应用调查

学习内容：VideoCaptioningviaHierarchicalReinforcementLearning（CVPR2018）ReconstructandRepresentVideoContentsforCaptioningviaReinforcementLearning
Bohemian_mc·2023-01-02 18:53

机器学习理论基础

传统的监督学习（TraditionalSupervisedLearning）非监督学习(UnsupervisedLearning)半监督学习(Semi-supervisedLearning)强化学习(ReinforcementLearning
愤怒的西瓜君·2023-01-02 07:10

强化学习--DQN

总结前言强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实
百度pkq·2023-01-01 07:15

《SIMPLIFIED ACTION DECODER FOR DEEP MULTI-AGENT REINFORCEMENT LEARNING 》调研报告

1.背景介绍近年来，人工智能领域取得了长足的发展。许多人工智能方法在围棋，Dota游戏，Atari游戏等领域都取得了接近甚至超越人类顶级玩家的水平。然而，这些游戏有一个共同点，那就是它们都是被设计成对抗类型的游戏。用博弈论的术语来说就是这些游戏都是零和博弈。但是，与游戏的虚拟世界不同的是，现实世界的成功往往需要不同人类个体的合作和交流。在最近几年，解决卡牌游戏Hanabi被公认为一个新的人工智能领
龙今天超越了自己·2022-12-31 12:48
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