ReinForcement 第27页

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

机器学习算法分类-总览

目录一、机器学习算法类型1.监督学习(SupervisedLearning)2.无监督学习(UnsupervisedLearning)3.强化学习(ReinforcementLearning)4.神经网络与深度学习

zhangfang2741·2020-08-07 19:26

imitation learning 前沿论文

通过深度增强学习DeepReinforcementLearning，我们可以让机器人实现从0开始学

Demian_Neit·2020-08-07 14:09

论文笔记 Cross-modal Bidirectional Translation via Reinforcement Learning

Cross-modalBidirectionalTranslationviaReinforcementLearning先说说这篇文章是做什么的，做跨模态的翻译，但是这里也没有翻译的亚子，只是能给文本呢以及图片选择匹配度最高的对象打个分

Uncle_Sugar·2020-08-06 13:21

克服神经网络中的灾难性遗忘(EWC):Overcoming catastrophic forgetting inneural networks

IntroductionResultsEWCExtendsMemoryLifetimeforRandomPatternsEWCAllowsContinualLearninginaSupervisedLearningContextEWCAllowsContinualLearninginaReinforcementLearningContextDiscussionIntrod

三重极简·2020-08-06 12:01

PyTorch Distributed Tutorials(5) Getting Started with Distributed RPC Framework

文章目录0.前言1.DistributedReinforcementLearningusingRPCandRRef2.DistributedRNNusingDistributedAutogradandDistributedOptimizer0

清欢守护者·2020-08-06 11:04

深度强化学习面试问题集锦

强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称增强学习，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现特定目标的问题

缠禅可禅·2020-08-05 11:04

Anaconda安装PyTorch

本教程首先安装Anaconda，再创建特定环境，运行PyTorch实现的reinforcementlearning程序。

乐兮山南水北·2020-08-05 11:50

强化学习（Reinforcement Learning, RL）

强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习。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现特定目标的问题。

kfyong·2020-08-05 00:25

python实现强化学习

强化学习强化学习(reinforcementlearning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为

James_Bobo·2020-08-04 21:06

OPENCV SVM介绍和自带例子

依据机器学习算法如何学习数据可分为3类：有监督学习：从有标签的数据学习，得到模型参数，对测试数据正确分类；无监督学习：没有标签，计算机自己寻找输入数据可能的模型；强化学习（reinforcementlearning

weixin_30314631·2020-08-04 19:44

论文笔记：神经网络架构搜索NAS和ENAS

1.介绍1.1.介绍在论文《NEURALARCHITECTURESEARCHWITHREINFORCEMENTLEARNING》中首次提出了NAS（神经网络架构搜索NEURALARCHITECTURESEARCH

zephyr_wang·2020-08-04 11:46

李宏毅2019机器学习课程笔记00：机器学习的下一步

AdversarialAttack04.终身学习Life-longLearning05.元学习Meta-Learning06.小样本学习Few-shotLearning、零次学习Zero-shotlearning07.强化学习ReinforcementLearning08

徐子尧·2020-08-04 08:56

TX2 搭建pytorch v0.3

TX2环境：cuda8.0cudnn6.0Ubuntu16.04参考：https://github.com/dusty-nv/jetson-reinforcement/$mkdirpytorch$gitclonehttp

诗雨影·2020-08-03 23:23

机器学习（李宏毅2020）-课程笔记

supervisedlearningunsupervisedlearningreinforcementlearning三者区别机器怎么找出你想要的函数式Introduction本文PDF课件：下载地址机器学习本质是自动寻找函数式例如

风中—匹狼·2020-08-03 23:06

Generative Adversarial Network for Abstractive Text Summarization∗ AAAI2018

摘要提出了使用生成器和鉴别器来进行文本摘要提取的模型，使用生成器G来作为anagentofreinforcementlearning,将rawtext作为预测输入来预测摘要。

昕晴·2020-08-03 23:54

Reinforcement Learning Using a Continuous Time Actor-Critic Framework with Spiking Neurons

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！Abstract动物会重复奖励的行为，但基于奖励的学习的生理基础仅得到了部分阐明。一方面，实验证据表明神经调节剂多巴胺携带有关奖励的信息并影响突触可塑性。另一方面，强化学习理论为基于奖励的学习提供了框架。奖励调节的脉冲时序依赖可塑性（R-STDP）的最新模型已迈出了弥合两种方法之间差距的第一步，但仍面临两个问题。首先，强化学习通常是在不适

穷酸秀才大艹包·2020-08-03 17:00

19什么是强化学习（Reinforcement Learning）

以使奖励信号(强化信号)函数值最大，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在虚拟教师信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcementlearningsystem

花梦飞·2020-08-03 05:06

强化学习1——基本概念及研究现状

一、强化学习基础知识1.1基本概念强化学习(ReinforcementLeraning，又称再励学习，评价学习)是一种重要的机器学习算法。

路漫求索_CUMT·2020-08-03 01:13

论文阅读笔记：A retinal vessel detection approach using convolution neural network with 强化样本学习策略

Aretinalvesseldetectionapproachusingconvolutionneuralnetworkwithreinforcementsamplelearningstrategy采用卷积神经网络和强化样本学习策略对视网膜血管进行检测摘要本文将检测任务定义为一个分类问题

SIAT_啊哦·2020-08-02 21:40

使用RL做Video Behavior Detection

paper:《Self-AdaptiveProposalModelforTemporalActionDetectionbasedonReinforcementLearning》背景1.任务描述：本paper

马飞飞·2020-08-02 13:20

Biologically Inspired Reinforcement Learning: Reward-Based Decomposition for Multi-goal Environments

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！Abstract我们提出了一种基于情绪的分层强化学习（HRL）算法，用于具有多种奖励来源的环境。该系统的架构受到大脑神经生物学的启发，特别是负责情绪，决策和行为执行的区域，分别是杏仁核，眶额皮质和基底神经节。学习问题根据奖励的来源而分解。奖励源用作给定子任务的目标。为每个子任务分配了一个人工情绪指示（AEI），该AEI可预测与该子任务相关

穷酸秀才大艹包·2020-08-01 14:00

机器学习分类及有监督学习相关概念

机器学习的分类包括有监督学习（supervisedlearning）、无监督学习（unsupervisedlearning）、半监督学习（semi-supervisedlearning）、强化学习（reinforcementlearning

Zen of Data Analysis·2020-08-01 12:04

Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations

learner_ctr·2020-08-01 11:01

监督式学习、非监督式学习、强化学习

TableofContents广义上来说，有3种机器学习算法1.监督式学习（SupervisedLearning）2.非监督式学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning

rtoax·2020-08-01 10:14

Machine Learning and Data Mining（机器学习与数据挖掘）

Problems[show]ClassificationClusteringRegressionAnomalydetectionAssociationrulesReinforcementlearningStructuredpredictionFeatureengineeringFeaturelearningOnlinelearningSemi-supervisedlearningUnsupervi

weixin_30512785·2020-08-01 03:56

现实世界中的机器人强化学习

现实世界中的机器人强化学习原载：ReinforcementLearningforReal-WorldRobotics译者：神奇的战士机器人-愿景机器人在现代工业中无处不在。

u012123989·2020-08-01 01:46

强化学习（Reinforcement Learning, RL）初步介绍

当前的机器学习算法可以分为3种：有监督的学习（SupervisedLearning）、无监督的学习（UnsupervisedLearning）和强化学习（ReinforcementLearning），结构图如下所示

roslei·2020-07-31 23:11

Reinforcement Learning: An Introduction 阅读笔记（一）

前言开新坑系列……先来谈谈什么是强化学习，或者说增强学习。强化学习就是指再一个特定环境下，通过与环境交互，获得环境的反馈从而进行学习的智能算法。什么是特定环境呢？举个flappybird的例子（博主的执念），flappybird游戏的核心目标，就是使得玩家操作的鸟，不装到柱子上。作为人类，我们也会再游戏进程中无意或者有意的去发现一些规律，取得更高的分数。强化学习要做的就是将这种能力注意到学习算法上

limn2o4·2020-07-31 19:39

强化学习论文笔记：Real-Time Reinforcement Learning

Real-timeReinforcementLearning简介NeurIPS2019上蒙特利尔大学的工作在连续时间的决策任务中，环境在动作选择时是实时变化的。

浅唱丶·2020-07-31 18:01

ICRA2020论文整理（SLAM + Deep Learning）

DeepLearninginRoboticsandAutomation3.Localization4.SensorFusion5.CalibrationandIdentification6.SemanticSceneUnderstanding7.Reinforcement

凌波一梦·2020-07-29 16:56

《Reinforcement Learning》读书笔记 4：动态规划（Dynamic Programing）

《ReinforcementLearning:AnIntroduction》读书笔记-目录为了求解价值函数，或更一步得到最优策略，可以解Bellman方程组，但是当状态集太大时，求解的复杂度太高，所以这一章主要介绍了一些迭代的方式来逼近精确解

qjf42·2020-07-29 10:25

Reinforcement Learning强化学习系列之二：MC prediction

引言这几个月一直在忙找工作和毕业论文的事情，博客搁置了一段时间，现在稍微有点空闲时间，又啃起了强化学习的东西，今天主要介绍的是强化学习的免模型学习free-modellearning中的最基础的部分蒙特卡洛方法（MonteCarlo），并以21点游戏作为说明。本文主要参考的文献是[1]参考的主要代码是这位斯坦福大神的课程代码，本系列的文章均不作为商用，如有侵权请联系我的邮箱MonteCarloLe

luchi007·2020-07-29 06:20

伯克利开源工具库RLib现已支持大规模多智能体强化学习

AI前线导读：近日，UC伯克利的研究团队RISELab在其Github的项目RayRlib0.6.0中添加了面向多智能体强化学习（multi-agentReinforcementLearning）的支持

客服小羊·2020-07-29 05:50

强化学习（Reinforcement Learning）

初识（基本概念）什么是强化学习通过与环境的不断交互，获得环境给出的反馈，不断更新优化自身从而进行学习。环境并不会给出标准答案，只会针对每次输出给出得分，让计算机自己不断探索规律，逐步找到得到高得分的方法。应用场景的特点【需要多阶段决策】单个的动作并不重要，重要的是策略，即达到目标的正确动作的序列。不存在中间状态中最好动作这种概念。如果一个动作是好的策略的组成部分，那么该动作就是好的。因此，强化学习

白桃K·2020-07-29 03:39

NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING 笔记

这是一篇使用增强学习来进行模型搜索的论文。结构如下图：overview由于不知道网络的长度和结构，作者使用了一个RNN作为控制器，使用该控制器来产生一串信息，用于构建网络。之后训练该网络，并用网络的accuracy作为reward返回给控制器来更新控制器的参数，达到更优的策略。其中控制器（RNN）的设计借鉴了sequencetosequence的思想，不同的是它优化的是一个不可微的目标，也就是网络

zhuiqiuk·2020-07-29 03:40

《CARS: Continuous Evolution for Efficient Neural Architecture Search》阅读记录

现有的三类搜索方法的优缺点1、EvolutionAlgorithm(EA)based:time-consuming.2、ReinforcementLearning(RL)based:makethesearchingstagelessefficient

Trizzz·2020-07-28 23:33

《CARS Continuous Evolution for Efficient Neural Architecture Search》阅读笔记

CARSContinuousEvolutionforEfficientNeuralArchitectureSearch》阅读笔记本文所做内容相关介绍NAS的方法主要包括：EvolutionAlgorithm(进化算法EA)，ReinforcementLearning

xiu hui·2020-07-28 20:24

越狱Season 1-Episode 17: J-Cat

You'remakingsomerealprogress.real:真正的progress:进展你大有进展啊-Michael:Theplasteraddsalotofweight.Imayhavetoaddreinforcements.plaster

weixin_30673611·2020-07-28 16:43

自学网络结构（一）：Neural Architecture Search With Reinforcement Learning

论文：NeuralArchitectureSearchWithReinforcementLearning链接：https://arxiv.org/abs/1611.01578代码链接：https://github.com

AI之路·2020-07-28 14:00

[简介]TSP问题的三种建模求解方法--SOM , MIP, RL

这里介绍其中的三种方法：MIP：MixedIntegerProgram，混合整数规划，最优解SOM：Self-OrganizingMap，自组织(神经)网络，次优解RL：ReinforcementLearning

菜鸟的后院·2020-07-28 14:24

深度学习笔记——理论与推导之Reinforcement Learning（十三）

ReinforcementLearning（强化学习）ReinforcementLearning机器学习的分支：有监督学习是机器学习任务的一种，它从有标记的训练数据中推导出预测函数。

R3·2020-07-28 12:43

利用Deep Reinforcement Learning训练王者荣耀超强AI

MasteringComplexControlinMOBAGameswithDeepReinforcementLearning（一）知识背景（二）系统架构（三）算法结构3.1TargetAttention3.2

While True: Thinking·2020-07-28 07:45

Neural Optimizer Search with Reinforcement Learning

谷歌大脑近期放出了一篇论文「NeuralOptimizerSearchwithReinforcementLearning」（强化学习的神经网络优化器搜索），用强化学习的方法为神经网络（尤其是深度学习）找到最佳的优化算法

_天明_·2020-07-28 06:58

【强化学习】值迭代与策略迭代

引自ReinforcementLearning:AnIntroduction强化学习名著2018新编版在强化学习中我们经常会遇到策略迭代与值迭代，但是很多人都搞不清楚他们两个之间的区别，他们其实都是强化学习中的动态规划方法

shura_R·2020-07-28 06:15

Mastering Complex Control in MOBA Games with Deep Reinforcement Learning翻译

摘要我们研究了多人在线战斗竞技场（MOBA）1v1游戏中复杂动作控制的强化学习问题。与传统的1v1游戏（例如Go和Atari系列）相比，此问题涉及的状态和动作空间要复杂得多，这使得搜索具有人类水平性能的策略非常困难。在本文中，我们提出了一个深度强化学习框架，从系统和算法的角度来解决这个问题。我们的系统耦合度低且可扩展性高，可实现大规模的高效勘探。我们的算法包括几种新颖的策略，包括控制依赖解耦，动作

nopSled·2020-07-28 06:49

论文阅读汇总list

2020.02.28ModellingGeneralizedForceswithReinforcementLearningforSim-to-RealTransfer2020.02.25Don’tForgetThePast

流浪机器人·2020-07-28 06:26

CondenseNet：可学习分组卷积，原作对DenseNet的轻量化改造 | CVPR 2018

特点在于可学习分组卷积的提出，结合训练过程进行剪枝，不仅能准确地剪枝，还能继续训练，使网络权重更平滑，是个很不错的工作来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning

晓飞的算法工程笔记·2020-07-28 02:15

Discovering Reinforcement Learning Algorithms

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:2007.08794v1[cs.LG]17Jul2020Abstract强化学习（RL）算法根据经过多年研究手动发现的几种可能规则之一来更新智能体的参数。从数据中自动发现更新规则可能会导致效率更高的算法，或者更适合特定环境的算法。尽管已经进行了尝试来应对这一重大的科学挑战，但是仍然存在一个未决的问题，即发现RL基本概念的替代方

穷酸秀才大艹包·2020-07-27 20:00

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