ReinForcement 第25页

配置Win10 Tensorflow2.0 GPU 环境

最近在写ReinforcementLearning相关的作业，要用到DeepQ-Learning的方法建立神经网络的时候打算用tensorflow，发现有CPU和GPU两个支持模式鉴于台式机有个1060

Brickea·2020-08-20 23:31

deep reinforcement learning 李宏毅

lecture1policygradientActor根据环境State作出决定action，决定之后得到reward一次游戏成为一个episode，计算一个episode的totalrewardtrajectorytao={s1,a1,s2,a2,....,sT,aT}Ptheta(tao)=p(s1)ptheta(a1|s1)p(s2|s1,a1)theta(a2|s2)...R(tao)=t

yizheng·2020-08-20 17:49

deep reinforcement learning 李宏毅

lecture1policygradientActor根据环境State作出决定action，决定之后得到reward一次游戏成为一个episode，计算一个episode的totalrewardtrajectorytao={s1,a1,s2,a2,....,sT,aT}Ptheta(tao)=p(s1)ptheta(a1|s1)p(s2|s1,a1)theta(a2|s2)...R(tao)=t

yizheng·2020-08-20 17:49

PR10.10:#Exploration: A Study of Count-Based Exploration for Deep Reinforcement Learning

Count-basedexplorationalgorithmsareknowntoperformnear-optimallywhenusedinconjunctionwithtabularreinforcementlearning

Mr丶Caleb·2020-08-20 07:04

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门：RL base & DQN-DDPG-A3C introduction

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。子曰：温故而知新，在进一步深入研究和应用DRL前，阶段性的整理下相关知识点。本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法，详细介绍下RL的基本概念和Value-basedDQN，Policy-basedDDPG两个主要算法，对目前state-of-art的算法（A3C

Mr丶Caleb·2020-08-20 07:04

REINFORCEMENT LEARNING USING QUANTUM BOLTZMANN MACHINES利用量子波兹曼机进行强化学习

REINFORCEMENTLEARNINGUSINGQUANTUMBOLTZMANNMACHINES利用量子波兹曼机进行强化学习Abstract.Weinvestigatewhetherquantumannealerswithselectchiplayoutscanoutperformclassicalcomputersinreinforcementlearningtasks.Weassociat

Adam坤·2020-08-20 02:03

强化学习第二版（翻译）第一章导论第一节强化学习 1.1 Reinforcement Learning

强化学习是就是在学习怎么做才能最大化奖励信号，既如何建立情景-动作映射（mapsituationstoactions）。学习者没有被告知应该采取什么行动，而是必须通过尝试找到获得最大的回报的动作。在最有趣和最具挑战性的情况下，行动可能不仅影响眼前的收益，而且影响下一个情景，并由此影响所有后续的收益。试错搜索（trial-and-errorsearch）和延迟收益是强化学习最重要的两个特点。强化学习

ThousandsOfWind·2020-08-20 01:45

QUANT[15]强化学习(Reinforcement Learning)学习笔记3

ReinforcementLearning：AnIntroductionNOTE[1]Introduction我们在思考学习本质时，首先想到的可能就是通过与我们的环境进行交互从而学习。

三千の世界·2020-08-20 01:26

[论文笔记] SIGCOMM 2019 Neural Packet Classification

用到决策树网包分类上需要解决的三个问题：NeurocutsDesignNeuroCutsTrainingAlgorithmDesignchallengesTrainingAlgorithm首先来看看RL深度强化学习——译DeepReinforcementLearning

iroy33·2020-08-20 00:23

真离线强化学习《An Optimistic Perspective on Offline Reinforcement Learning》阅读笔记

真离线强化学习《AnOptimisticPerspectiveonOfflineReinforcementLearning》阅读笔记文章目录真离线强化学习《AnOptimisticPerspectiveonOfflineReinforcementLearning

hehedadaq·2020-08-20 00:05

Reinforcement Learning An Introduction~Reinforcement Learning

第一章介绍当我们考虑学习的本质时，我们首先想到的可能是通过与环境互动学习。当一个婴儿玩耍，挥动手臂或环顾四周时，它没有明确的老师，但它确实与其环境有直接的感觉运动联系。通过这种联系可以产生大量关于因果关系的信息，关于动作的后果，以及为实现目标应该做些什么。在我们的生活中，这种互动无疑是关于我们的环境和我们自己的主要知识来源。无论我们是学习驾驶汽车还是进行对话，我们都敏锐地意识到我们的环境如何响应我

coolsunxu·2020-08-20 00:51

元学习Meta Learning/Learning to learn

1前言MetaLearning元学习或者叫做LearningtoLearn学会学习已经成为继ReinforcementLearning增强学习之后又一个重要的研究分支（以后仅称为MetaLearning

博克gogogo·2020-08-19 15:27

强化学习（reinforcement learning）教程

前一阵研究强化学习，发现中文的资料非常少，实例就更少。于是翻译一篇q学习算法的教程，供需要的人学习。原文链接：http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm正文：Q学习算法是一种用来解决马尔可夫决策过程中最优化问题的方法。Q学习算法最大的特点是它具有选择瞬时奖励和延迟奖励的能力。在每一步中，agent通过观察状态s的向量，然后选

xudong0612·2020-08-19 06:59

完整代码 | 手把手带撸基于DRL的自动驾驶路径规划算法「AI工程论」

AI脱水干货作者|搬砖的旺财，地平线机器人算法工程师来源|知乎，https://zhuanlan.zhihu.com/p/79712897报道|无人车情报局导读：作者详细介绍了基于深度强化学习（DeepReinforcementLearning

九三智能控v·2020-08-19 04:58

强化学习如何入门

强化学习如何入门强化学习如何入门参考书目知乎专栏博客专栏视频教程实践代码学习建议参考书目《ReinforcementLearning:Anintroduction》提到强化学习，就不得不提这本书了，这是强化学习的奠基人

海晨威·2020-08-19 03:22

强化学习入门（一）

1.强化学习是什么强化学习，ReinforcementLearning，RL。

icaoys·2020-08-19 03:58

Deep Reinforcement Learning 强化学习详解

概念定义强化学习（ReinforcementLearning，RL），是指一类从（与环境）交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法.强化学习问题可以描述为一个智能体从与环境的交互中不断学习以完成特定目标

mercurial_1110·2020-08-19 03:47

深度强化学习入坑指南 Updating

正式入坑了，深度强化学习，DeepReinforcementLearning愿景是实现通用人工智能在校期间断断续续学习过一些深度学习相关的内容，强化学习相对来说薄弱一些，不管是理论还是实践，未来一年要恶补了

Quelquefois·2020-08-19 00:17

Introduction to Reinforcement Learning notes

文章目录PART01Introduction1.1ReinforcementLearning1.2Examples1.3ElementsofReinforcementLearning1.4LimitationsandScope1.5AnExtendedExample

KpLn_HJL·2020-08-18 16:38

深度强化学习之Deep Q Learning

DQN是在论文《PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning》中提出的。这篇论文主要讲解如何用深度强化学习来玩Astair游戏。

卖水果的程序猿·2020-08-17 17:53

强化学习matlab工具箱应用

1.如何使用强化学习强大的工具箱编写自己的工程众所周知reinforcementlearningToolbaxformatlab是非常强大的，小编刚开始使用时走了很多弯路，有试过一层一层的去找调用的函数等等

程小曼·2020-08-17 16:31

Reinforcement_Learning

文章目录2基础概念2.1数据与标签3强化学习分类3.1基于概率与基于价值3.2回合更新与单步更新3.3在线学习与离线学习4对照一个实际的例子,完全参考他人代码(非原创)编程实现了一个简单的QLearning案例,理解了代码的意思4.1动画项目图解4.2伪代码4.3伪代码与真实代码结合4.4总代码5Sarsa6最大熵Policy-basedpolicy-based实战PPOproximalpolic

Coop_Multi-Agent_DRL·2020-08-17 16:49

用pytorch简单实现DQN

本文内容参考《DeepReinforcementLearningHands-On》第六章这篇博客默认读者已经熟悉Q-learning。

B417科研笔记·2020-08-17 16:11

深度强化学习（深度Q学习

2013年，在DeepMind发表的著名论文PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning中，他们介绍了一种新算法，深度Q网络（DQN）。

wanghua609·2020-08-17 16:02

【转】【强化学习】Deep Q Network(DQN)算法详解

https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083DQN（DeepQ-Learning）是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning

weixin_34321753·2020-08-17 16:39

repost: Deep Reinforcement Learning

http://wanghaitao8118.blog.163.com/blog/static/13986977220153811210319/accessed2016-03-10深度强化学习（DeepReinforcementLearning

weixin_30879169·2020-08-17 16:08

Deep Q Network(DQN)原理解析

所以论文Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning提出了用DeepQNetwork（DQN）来拟合Q-Ta

weixin_30604651·2020-08-17 16:14

李宏毅机器学习系列-强化学习之稀疏奖励(Sparse Reward)

RewardShaping)好奇心机制(Curiosity)课程学习(CurriculumLearning)逆向课程生成器(ReverseCurriculumGeneration)阶层式强化学习(HierarchicalReinforcementLearning

王伟王胖胖·2020-08-17 15:34

强化学习(一)：简单的DQN理解

强化学习（reinforcementlearning）是一种介于监督学习和非监督学习之间的特殊任务。它并非像监督学习一样对于每一个数据都有着明确的标记信息，也不像无监督学习那样全无标记信息。

Turing1996·2020-08-17 15:17

Paper Reading 1 - Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

来源：NIPS2013作者：DeepMind理解基础：增强学习基本知识深度学习特别是卷积神经网络的基本知识创新点：第一个将深度学习模型与增强学习结合在一起从而成功地直接从高维的输入学习控制策略具体是将卷积神经网络和QLearning结合在一起。卷积神经网络的输入是原始图像数据（作为状态）输出则为每个动作对应的价值ValueFunction来估计未来的反馈Reward实验成果：使用同一个网络学习玩A

songrotek·2020-08-17 15:32

用Tensorflow基于Deep Q Learning DQN 玩Flappy Bird

前言2013年DeepMind在NIPS上发表PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning一文，提出了DQN（DeepQNetwork）算法，实现端到端学习玩Atari

songrotek·2020-08-17 15:32

Deep Reinforcement Learning Variants ofMulti-Agent Learning Algorithms

这是一个80页的论文，有效内容70页，10页reference。本篇论文主要介绍了两个算法，这篇论文写自2016年，也就是DQN发表一年后，所以这一年结合深度网络写rl的文章很多。下面我们就介绍一下本篇论文。我会摘取一些有用没用的大家都知道的以前的知识做铺垫。这篇文章主要讲述了两种算法，DRUQN（deeprepeatedupdateQ-network）和DLCQN（DeeplooselyCoup

这梦想不休不止·2020-08-17 14:05

Building_Rainbow_Step_by_Step_with_TensorFlow2.0

强化学习-Rainbow详解及实现原文：BuildingRainbowStepbyStepwithTensorFlow2.0Rainbow:CombiningImprovementsinDeepReinforcementLearningJournal

动态规划太难了啊·2020-08-17 13:09

元强化学习（1）：Meta-learning in Reinforcement Learning

打算最近介绍一个系列，今天先来说说这篇2003年的Meta-learninginReinforcement

南阁风起·2020-08-17 13:48

揭秘深度强化学习-5 评估奖励之Q-learning算法

看完觉得深受启发的一篇文章，根据自己的理解翻译过来留以后再次翻看原文地址http://neuro.cs.ut.ee/demystifying-deep-reinforcement-learning/Q-learning

qq_26690795·2020-08-17 13:43

Deep Q Network 算法

DeepQNetwork算法前置基础知识：ReinforcementLearning基本概念QLeaning算法原理深度学习神经网络知识Tensorflow、Pytorch、Python概率论与数量统计

段智华·2020-08-17 12:59

【转】强化学习（一）Deep Q-Network

/05/2018-08-05-RL/1.前言虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试，但真正成功的开端就是DeepMind在NIPS2013上发表的PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning

derek881122·2020-08-17 12:48

多智能体强化学习笔记 01

而单智能体强化学习算法有本神作，即Sutton的《ReinforcementLearning:Anintroduction》，有这本神作，足矣。

小草cys·2020-08-17 11:18

DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）

Hi，这是第二篇算法简介呀论文链接：“Continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning.”，2016文章概述这篇文章在确定性策略的基础上，结合Actor-Critic

Katniss-丫·2020-08-17 11:24

百度强化学习7日打卡营-学习心得

我总结了如下知识点及实操Tips：1、什么是强化学习：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（

HolliZhao·2020-08-17 11:09

DQN（Deep Q-Network）

Hi，这是第一篇算法简介呀论文链接:“Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning”，2013.文章概述本文首次提出了一种深度学习模型，利用强化学习的方法

Katniss-丫·2020-08-17 10:15

《Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition》论文阅读笔记

NASNet 这篇文章出自GoogleBrain，是对他们之前发表在ICLR2017的论文《NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning》的改进，而这篇文章则发表在了

JR_Chan·2020-08-17 07:33

Reinforcement Learning：An Introduction Chapter 1 Introduction

文章目录Abstract1.1ReinforcementLearning强化学习特征强化学习与其他人工智能技术的区别强化学习的挑战1.3ElementsofReinforcementLearning1.4LimitationsandScope1.5AnExtendedExample

困比比·2020-08-16 20:43

[增强学习][Reinforcement Learning]学习笔记与回顾-2-马尔可夫决策过程MDP

MarkovDecisionProcesses前言本文主要是视频学习的总结与回顾，想要了解更多内容请看视频或者学习专业课程。这一节主要是说马尔可夫决策过程-MarkovDecisionProcesses，也成MDP。在了解MDP之前，如果大家了解过马尔可夫链（markovchain）,或者机器学习中的隐马尔可夫过程，那么对于马尔可夫性就会有一定了解，即无后效性。IntroductiontoMDPs

最后一个萨满·2020-08-16 17:16

莫烦老师，Policy Gradient代码学习笔记

详情请见莫烦老师主页：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/5-1-A-PG/论文见

uuummmmiiii·2020-08-16 17:06

Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning论文学习笔记

论文链接：Actor-Attention-CriticforMulti-AgentReinforcementLearning目录）一.改进算法的核心内容i.Attention机制ii.反事实基线iii.

barry_cxg·2020-08-16 16:28

强化学习（三） - Gym库介绍和使用，Markov决策程序实例，动态规划决策实例

本部分代码和将来的代码会参考《深度强化学习原理与python实现》与Udacity的课程《ReinforcementLearning》。

Stan Fu·2020-08-16 14:41

强化学习（一）- 强化学习介绍、Markov决策过程和贝尔曼期望方程

强化学习（英语：Reinforcementlearning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。

Stan Fu·2020-08-16 14:40

SAC（Soft Actor-Critic）

Hi，这是第三篇算法简介呀论文链接：SoftActor-Critic:Off-PolicyMaximumEntropyDeepReinforcementLearningwithaStochasticActor

Katniss-丫·2020-08-16 11:50

深度强化学习笔记(一)——深度强化学习简述

PS:还有感觉蛮好玩的~2333简介强化学习(ReinforcementLearning,RL)与深度学习都作为机器学习的一个重要方向，人工智能的

听竹先生·2020-08-16 11:11

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