ReinForcement 第26页

baidu进阶训练笔记十一20200729

understandmoreontheMPdifficultySoftconstraintsandHardConstraints3DoptimizationproblemOptimizationKeyStepPlanningDPPlanning2.0PathQP规划问题如何解决逆行Apollo无人车规划模块的进展reinforcementlearni

weixin_44952783·2020-08-16 11:16

强化学习经典算法笔记(十五)：Soft Actor-Critic算法实现

SAC算法是在最大熵强化学习（MaximumEntropyReinforcementLearning）的框

赛艇队长·2020-08-16 10:45

pytorch多模态实践基础

GAN大全，2018年中https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zooAsetofexamplesaroundpytorchinVision,Text,ReinforcementLearning

yiyayiya557·2020-08-16 10:23

强化学习Q-leaning算法之走迷宫

网站网址是：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/2-2-A-q-learning

xckkcxxck·2020-08-16 04:18

论文笔记:g Synergies between Pushing and Grasping with Self-supervised Deep Reinforcement Learning

Thekeyaspectsofsystemare:Welearnjointpushingandgraspingpoliciesthroughself-supervisedtrialanderror.Pushingactionsareusefulonlyif,intime,enablegrasping.Thisisincontrasttopriorapproachesthatdefineheuris

eight_Jessen·2020-08-15 22:45

性能全面超数据库专家，腾讯提基于机器学习的性能优化系统 | SIGMOD 2019

入选论文的题目为“AnEnd-to-EndAutomaticCloudDatabaseTuningSystemUsingDeepReinforcementLearning”，此项研究突破性的实现了基于AI

AI科技大本营·2020-08-15 22:06

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·2020-08-15 03:10

《机器学习》学习笔记(16) - 强化学习

-基本概念强化学习（英语：Reinforcementlearning，简称RL），是机器学习的一个领域，通常使用马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，简称MDP）来描述，具体定义课本有

猪无戒_·2020-08-14 07:14

强化学习路在何方？

一、深度强化学习的泡沫2015年，DeepMind的VolodymyrMnih等研究员在《自然》杂志上发表论文Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning

yuan0061·2020-08-13 23:43

复现一篇深度强化学习论文之前请先看了这篇文章！

有篇博客专门讲了这个实验LearningfromHumanPreferences，原始论文是《DeepReinforcementLearningfromHumanPreferences》（根据人类偏好进行的深度增强学习

weixin_30797199·2020-08-13 20:14

【机器学习】（八）强化学习的基本概念、e贪心算法、Softmax算法

强化学习（reinforcementlearning，RL）是机器学习的一个领域，主要通过在环境（environment）中采取动作（action），来最大化某些指标，例如累计奖赏（cumulativereward

超级超级小天才·2020-08-13 17:18

关于Pong DQN Reinforcement Learning

强化学习ReinforcementLearning机器学习包括有监督的学习，无监督的学习和强化学习。

走路带风的女纸·2020-08-13 16:37

辅助读懂Reinforcement Learning for Slate-based Recommender Systems

基础知识准备强化学习入门简单实例DQN强化学习入门第一讲MDP随笔分类-0084.强化学习中文翻译强化学习RL应用在youtube推荐系统2019谷歌论文解读强化学习应用k推荐的问题slate在文中的意思大概就是一次性推荐k个item给用户。由于是k个item的组合，动作空间是非常大的。ChoiceModel在本文的强化学习中使用到了choicemodel模型的技巧。简单来说choicemodel

青盏·2020-08-13 16:08

深度强化学习：从像素玩Pong!

强化学习（ReinforcementLearning，RL）特别火！

jiangjingxuan·2020-08-13 14:15

强化学习读书笔记

强化学习读书笔记-09-on-policy预测的近似方法参照ReinforcementLearning:AnIntroduction,RichardS.SuttonandAndrewG.Bartoc2014,2015,2016

huanghongfei1·2020-08-13 14:20

Q-learning 理解以及简单实现

强化学习（reinforcementlearning）的过程，强化学习中有状态(state)、动作(action)、奖赏(reward)这三个要素。

jinmingz·2020-08-12 14:39

【文献阅读】进化导向的策略梯度RL

Evolution-GuidedPolicyGradientinReinforcementLearningBrief文章链接paper代码链接code作者KaganTumer作者另外一个作者是因特尔人工智能研究院的

wxmcp3·2020-08-12 14:06

5种用于Python的强化学习框架

从头开始编写自己的ReinforcementLearning实施可能会花费很多工作，但是您不需要这样做。有许多出色，简单和免费的框架可让您在几分钟之内开始学习。

喜欢打酱油的老鸟·2020-08-12 13:51

百度七日入门强化学习训练营

这次是关于强化学习的~强化学习一直都是我想学，但是总是遇到各种阻碍就放弃的，这次算是系统的学习了一遍，希望以后有时间可以继续深化~科科老师牛皮~强化学习（RL）初印象Part1什么是强化学习强化学习（英语：Reinforcementlearning

weixin_40054643·2020-08-12 13:30

吴恩达直升机控制系列论文笔记

AutonomoushelicopterflightviaReinforcementLearning.2004.nips。这篇论文讲

dayL_W·2020-08-12 13:02

Reinforcement Learning强化学习系列之三：MC Control

引言前面一篇文章中说到了MCprediction，主要介绍的是如何利用采样轨迹的方法计算Value函数，但是在强化学习中，我们主要想学习的是Q函数，也就是计算出每个state对应的action以及其reward值，在这篇文章中，将会介绍。MCcontrolwithepsilon-greedy这一部分将会介绍基于ϵ−greedyϵ−greedy方法，所谓ϵ−greedyϵ−greedy方法，就是对于

luchi007·2020-08-12 12:27

增强学习Reinforcement Learning经典算法梳理2：蒙特卡洛方法

1前言在上一篇文章中，我们介绍了基于Bellman方程而得到的PolicyIteration和ValueIteration两种基本的算法，但是这两种算法实际上很难直接应用，原因在于依然是偏于理想化的两个算法，需要知道状态转移概率，也需要遍历所有的状态。对于遍历状态这个事，我们当然可以不用做到完全遍历，而只需要尽可能的通过探索来遍及各种状态即可。而对于状态转移概率，也就是依赖于模型Model，这是比

songrotek·2020-08-12 12:17

Google是如何教会机器玩Atari游戏的

今年上半年（2015年2月），Google在Nature上发表了一篇论文：Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning。

山猫小队长·2020-08-12 12:04

强化学习（Q-Learning，Sarsa）

ReinforcementLearning监督学习–>非监督学习–>强化学习。监督学习：拥有“标签”可监督算法不断调整模型，得到输入与输出的映射函数。

上杉翔二·2020-08-12 12:50

机器学习之强化学习概览（Machine Learning for Humans: Reinforcement Learning）

声明：本文翻译自VishalMaini在Medium平台上发布的《MachineLearningforHumans》的教程的《Part5:ReinforcementLearning》的英文原文（原文链接

蓝色枫魂·2020-08-12 12:27

《Reinforcement Learning: An Introduction》强化学习导论原文翻译 17.3 观察与状态

在本书中，我们将学习的近似值函数（以及第13章中的策略）写为环境状态的函数。这是第一部分中提出的方法的一个重要限制，其中学习值函数被实现为一个表，这样任何值函数都可以精确地近似；这种情况等于假设环境状态被agent完全观测。但是在许多情形下，包括在所有自然智慧生命中，感官输入仅提供关于世界状态的部分信息。某些物体可能被其他物体遮挡，或在agent后面，或几英里外。在这些情况下，环境状态的潜在重要方

oni小涛·2020-08-12 12:49

关系抽取论文笔记集（持续更新中）

1、ReinforcementLearningforRelationClassificationfromNoisyDataAAAI2018中的一篇关系抽取方面的论文。

陌上行走·2020-08-12 12:17

强化学习笔记一 -- 简介

ReinforcementLearning学习笔记Lecture1笔记基于DavidSilver的上课内容及PPT。

cf23333·2020-08-12 12:32

《Reinforcement Learning》读书笔记 2：多臂老虎机（Multi-armed Bandits）

《ReinforcementLearning:AnIntroduction》读书笔记-目录ReinforcementLearning和SupervisedLearning的区别evaluatevsinstruct

qjf42·2020-08-12 12:37

强化学习之原理详解、算法流程及Python代码

开头先附上强化学习（reinforcementlearning）的学习视频：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning

JIN_嫣熙·2020-08-12 11:10

强化学习Q - learning

让小鸟学习怎么飞是一个强化学习（reinforcementlearning）的过程，强化学习中有状态(state)、动作(action)、奖赏(reward)这三个要素。智能体（Agent，在这

fly_boss·2020-08-12 11:19

强化学习（一）Deep Q-Network

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PlayingAtariwithDeepReinforcementLea

fang_chuan·2020-08-12 11:18

【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

derek881122·2020-08-12 11:55

机器学习【4】：强化学习（Reinforcement Learning），Q-learning方法

一.强化学习什么是强化学习，首先我们要了解强化学习的几个重要概念，也是强化学习四要素：状态(state)、动作(action)、策略（policy）、奖励(reward)。说简单一点，强化学习其实就是实现了智能体自发的与环境进行交互并且达到我们所希望的状态。这个过程就会产生很多动作，下一步动作是依靠上一步动作以及当前状态，上一步状态，以及实施动作之后的奖励所决定的。在周志华的西瓜书中说到一点：智能

strong tyj·2020-08-12 10:34

Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！arXiv:1710.02298v1[cs.AI]6Oct2017(AAAI2018)Abstract深度强化学习社区对DQN算法进行了一些独立的改进。但是，尚不清楚这些扩展中的哪些是互补的，是否可以有效地组合。本文研究了DQN算法的六个扩展，并通过经验研究了它们的组合。我们的实验表明，该组合在数据效率和最终性能方面均提供了Atari26

穷酸秀才大艹包·2020-08-11 18:00

模式识别和机器学习笔记第一章Introduction

首先举了一个手写识别的例子，介绍了机器学习的基本概念：训练集、测试集合、训练阶段/学习阶段、泛化能力(generalization)、特征选择/抽取、监督式学习、分类、回归、无监督式学习、聚类、密度估计、可视化、增强学习（reinforcementlearning

iteye_14216·2020-08-11 03:57

百度7天强化学习课程学习心得

地址：http://openai.com/blog/emergent-tool-use参考资料：《ReinforcementLearning:AnIntroduction》伯克利2018DeepRL课程

码小花·2020-08-11 02:37

模式识别和机器学习笔记

首先举了一个手写识别的例子，介绍了机器学习的基本概念：训练集、测试集合、训练阶段/学习阶段、泛化能力(generalization)、特征选择/抽取、监督式学习、分类、回归、无监督式学习、聚类、密度估计、可视化、增强学习（reinforcementlearning

chinaliping·2020-08-11 02:07

[A3C]:Tensorflow代码实现详解

具体的算法伪代码如下：tensorflow代码如下："""AsynchronousAdvantageActorCritic(A3C)withcontinuousactionspace,ReinforcementLearning.ThePend

友适之·2020-08-10 21:53

从ctr预估问题看看f(x)设计—DNN篇

人赞了该文章上接机器学习模型设计五要素，这一篇接着讲模型结构设计从ctr预估问题看看f(x)设计—LR篇提到ctr预估的f(x)可以分大规模离散LR，TreesModel，DNN&Embedding，以及Reinforcement-Learing

kingzone_2008·2020-08-10 17:41

CVPR2018_Crafting a Toolchain for Image Restoration by Deep Reinforcement Learning

CVPR2018_CraftingaToolchainforImageRestorationbyDeepReinforcementLearninghttp://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/

weixin_30703911·2020-08-10 07:41

论文阅读笔记——《Crafting a Toolchain for Image Restoration by Deep Reinforcement Learning》

这篇论文是CVPR2018(Spotlight)，是本人团队小伙伴余可的作品~代码链接：https://github.com/yuke93/RL-Restore项目主页：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/RL-Restore/论文链接：https://arxiv.org/pdf/1804.03312.pdf开篇给出本文得中心，通过深度强化学习来做ImageR

gwpscut·2020-08-10 06:05

论文阅读——《Crafting a Toolchain for Image Restoration by Deep Reinforcement Learning》

对于同一张图片的不同区域，需要的denoise的网络是一样的吗？有些区域可能很简单的网络就可以实现很好的效果，但有些区域需要比较复杂的网络才可以得到不错的效果。对于不同的图片，也是如此，有些图片需要复杂的网络，有些图片不需要复杂的网络。如何的自适应地去应对不同的condition？existingdynamicnetworkstreatallimageregionsasanintegrationd

gwpscut·2020-08-10 06:34

Crafting a Toolchain for Image Restoration by Deep Reinforcement Learning

摘要我们通过强化学习研究了一种新的图像恢复方法。与现有的大多数为特定任务训练单个大型网络的研究不同，我们准备了一个由不同复杂性的小规模卷积网络组成的工具箱，专门负责不同的任务。我们的方法RL-Restore然后学习一个策略，从工具箱中选择适当的工具来逐步恢复损坏图像的质量。我们制定逐步奖励函数，与每一步恢复图像的程度成正比，以了解行动政策。我们还设计了一个联合学习计划来训练代理和工具，以便在处理不

zxyjune·2020-08-10 06:05

强化学习(reinforcement learning)学习笔记(二)——值迭代与策略迭代

trillion_power·2020-08-10 01:19

Hierarchical Reinforcement Learning for Multi-agent MOBA Game 论文笔记

题目：HierarchicalReinforcementLearningforMulti-agentMOBAGame翻译&重点提炼Abstact(概述)实时策略（RTS）游戏需要宏观策略和微观策略才能获得令人满意的效果

Flying_slime·2020-08-09 23:12

莫烦老师，DQN代码学习笔记

详情请见莫烦老师DQN主页：DQN算法更新(Tensorflow)-强化学习ReinforcementLearning|莫烦Python莫烦老师代码（没有我繁琐注释代码直通车）：MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow

uuummmmiiii·2020-08-09 16:40

增强学习、增量学习、迁移学习——概念性认知

一、增强学习/强化学习（ReinforcementLearning）我们总是给定一个样本x，然后给或者不给labely。之后对样本进行拟合、分类、聚类或者降维等操作。

zyazky·2020-08-09 04:50

强化学习笔记（1）——一些基本概念

Reinforcementlearning,likemanytopicswhosenamesendwith“ing,”suchasmachinelearningandmountaineering,issimultaneouslyaproblem

RhapsoG·2020-08-08 20:16

VAE (Variational Autoencoder)变分自动编码器笔记

VAE(VariationalAutoencoder)变分自动编码器笔记今天在论文《Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration》中的一部分看到了算法使用的

BigNosefan·2020-08-08 15:19

推荐频道

ReinForcement