ReinForcement 第9页

多目标、多阶段、多层次的强化学习合作方法

1文章信息COOPERATIVEMULTI-GOALMULTI-STAGEMULTI-AGENTREINFORCEMENTLEARNING。

当交通遇上机器学习·2023-02-05 08:04

强化学习论文研读（四）——Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning

doubleQlearning+DQN的合成算法。论文主要有5点贡献：一是DQN会对动作的价值过估计。二是过估计是有害的。三是doubleQlearning可以减少过估计。通过评估网络和动作选择网络解耦实现的。四是提出了三层卷积+FC的DoubleDQN算法结构和参数更新公式。五是证明了DoubleDQN是有效的。相比于DQN主要改进在一点：看到里边的两个Q中的θ是不一样的。一个是target的n

星之所望·2023-02-04 22:07

magenta GPU 版安装

Magentaisaresearchprojectexploringtheroleofmachinelearningintheprocessofcreatingartandmusic.Primarilythisinvolvesdevelopingnewdeeplearningandreinforcementlearningalgorithmsforgeneratingsongs

HeoLis·2023-02-04 09:08

第2章马尔可夫决策过程

MarkovDecisionProcess（MDP）MarkovDecisionProcesscanmodelalotofreal-worldproblem.ItformallydescribestheframeworkofreinforcementlearningUnderMDP

程序员小勇·2023-02-03 16:22

强化学习蘑菇书Easy RL第一章

强化学习（reinforcementlearning，RL）讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环境（environment）中最大化它能获得的奖励。

rainbowiridescent·2023-02-03 16:20

【论文阅读】Online Decision Based Visual Tracking via Reinforcement Learning

OnlineDecisionBasedVisualTrackingviaReinforcementLearning概述本文2020年发布于NeurIPS(CCF-A)。

叶柖·2023-02-03 10:46

ChatGPT背后算法—RLHF都有哪些必读论文

RLHF，全称：ReinforcementLearningfromHumanFeedback，

AITIME论道·2023-02-03 07:22

人工智能每日论文速递[08.28]

ArtificialIntelligenceApproaches标题：人工智能方法作者：YingjieHu,MansourRaad链接：https://arxiv.org/abs/1908.10345【2】DeepReinforcementLearningforChatbotsUs

arXiv每日论文速递·2023-02-03 02:12

深度强化学习（3）：策略学习篇

王树森老师《深度强化学习基础》学习笔记三、策略学习（Policy-BasedReinforcementLearning）用一个神经网络（policynetwork，策略网络）近似策略函数，用于控制Agent

Sudaa、·2023-02-02 15:47

强化学习在美团“猜你喜欢”的实践

姓名：王梓霖学号：20021210883转载自https://tech.meituan.com/2018/11/15/reinforcement-learning-in-mt-recommend-system.html

Shiki_3639·2023-02-02 02:19

【Pytorch项目实战】之强化学习：Q-Learning、SARSA、DQN

文章目录强化学习（ReinforcementLearning）算法一：Q-Learning算法二：SARSA（State-Action-Reward-State-Action）算法三：DQN（DeepQ-Network

胖墩会武术·2023-02-01 20:44

Reinforcement learning (1)（2018-08-23 cont.）

ReasonfortheseriesOKthisarticleonlyserveasmystudynotesforreinforcementlearning,therearetworeasonstoevenletmewanttowriteblogtolearnthematerial.Firstly

_Joe·2023-02-01 16:22

干扰管理学习日志11-------异构网络_负载均衡_强化学习

输出动作3.环境反馈4.价值函数更新方法四、性能表征1.CDF图2.卸载率与吞吐量本文是对论文《DynamicInter-CellInterferenceCoordinationinHetNets:AReinforcementLearningApproach

@白圭·2023-02-01 16:58

干扰管理学习日志9-------强化学习_联邦学习_功率分配

输出动作(3)环境反馈3.联邦学习4.伪代码五、性能表征1.泛化性本文是对论文《TransmitPowerControlforIndoorSmallCells:AMethodBasedonFederatedReinforcementLearning

@白圭·2023-02-01 16:28

干扰管理学习日志10-------物联网_强化学习_网络吞吐量_丢包率

目录一、文章概述二、系统环境三、算法详述1.流程图2.伪代码四、性能表征1.网络吞吐量2.丢包率本文是对论文《ReinforcementLearning-BasedCoexistenceInterferenceManagementinWirelessBodyAreaNetworks

@白圭·2023-02-01 16:28

61、Reinforcement Learning with Neural Radiance Fields

简介：主页：https://dannydriess.github.io/nerf-rl/基础知识：https://dannydriess.github.io/compnerfdyn/https://3d-representation-learning.github.io/nerf-dy/https://www.cvlibs.net/publications/Niemeyer2021CVPR.pdf

C--G·2023-02-01 12:14

深度强化学习算法(朴素DQN,DDQN,PPO,A3C等)比较与实现

gym提供的算例环境"CartPole-v1"游戏,代码实现部分在谷歌全家桶(Colab,tensorflow2,wandb)中完成1.朴素DQN原论文：[DQN]PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning

lblbc·2023-02-01 07:25

q learning代码 matlab_强化学习&无线通信&杂乱代码集合

hongzimao/deeprm：ResourceManagementwithDeepReinforcementLearning(HotNets'16)虽然不是无线网络的资源分配，但是隐约感觉应该是一个

code4f·2023-02-01 07:24

基于强化学习的多智能体框架在路由和调度问题中的应用

《Areinforcementlearning-basedmulti-agentframeworkappliedforsolvingroutingandschedulingproblems》ExpertSystemwithApplications

码丽莲梦露·2023-02-01 07:52

The Conclusion of UAV-AoI-RL and Other Methods

PAPER1:《AoI-Energy-AwareUAV-AssistedDataCollectionforIoTNetworks:ADeepReinforcementLearningMethod》写这篇博客的目的是为了了解

DongXun_Lord·2023-02-01 07:21

两种深度强化学习算法在网络调度上的应用与优化（DQN A3C）

首先给出论文地址和代码，ReinforcementLearningBasedSchedulingAlgorithmforOptimizingAgeofInformationinUltraReliableLowLatencyNetworks

DongXun_Lord·2023-02-01 07:49

强化学习- Reinforcement Learning- 学习资源

主要收录整理的一些学习资源首要资源链接-知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35212427?group_id=964152225728258048UCBerkeley课程：http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/FUllSourceLInks：http://www.jeremydjacksonphd.com/category/deep

飞奔的小牛·2023-01-31 13:18

Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos学习笔记

DeepReinforcementLearningforVisualObjectTrackinginVideos学习笔记1.主要贡献（1）我们提出并开发了一种新的用于视觉跟踪的卷积循环神经网络模型。

WaitPX·2023-01-31 12:01

Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning

题目：Action-DecisionNetworksforVisualTrackingwithDeepReinforcementLearning来源：CVPR2017Abstract本文用强化学习来做跟踪

jingqiulyue·2023-01-31 12:01

Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning翻译

摘要本文提出一种由顺序性跟踪动作控制的新颖跟踪器，该控制方法是从深度强化学习中学习到的。跟现有的使用深度网络的跟踪器相比，我们提出的跟踪器的设计思想是在实现令人满意的跟踪位置精度和跟踪尺度精度的同时，也得到一种轻量级计算。控制动作的深度网络，是在各种各样的训练序列上预训练过的，并且会在跟踪过程中微调，在线自适应目标和背景的变化。预训练是通过深度强化学习进行的，这同时也是一种有监督学习。强化学习的使

梨落琴川·2023-01-31 12:01

CVPR 2017 ADNet:《 Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning》论文笔记

理解出错之处望不吝指正。本文模型叫做ADNet。该模型通过强化学习产生动作序列（对bbox进行移动or尺度变换）来进行tracking。原理如下图（第一列代表初始帧，第二列和第三列代表通过RL产生的动作序列对object进行tracking）：模型的整体结构如下：强化学习部分：（1）状态：状态分为和两部分。其中代表正在tracking的bbox（当前图片信息，可在上图中看到），则是一个维的向量，存

NeverMoreH·2023-01-31 12:30

ADNet视频目标跟踪论文笔记

5.1Action5.2State5.3状态转移函数（Statetransitionfunction）5.4奖励（Reward）6.网络结构7.Off-lineSupervisedLearning8.Off-lineReinforcementLearning8.1

越野者·2023-01-31 12:29

ADNet学习笔记

Action-DecisionNetworksforVisualTrackingwithDeepReinforcementLearning学习笔记1.基本原理本文模型叫做ADNet。

WaitPX·2023-01-31 12:28

Job Shop调度问题的析取图表示

文章目录前言一、析取图背景二、析取图表示法简介三、析取图性质总结前言在看论文“LearningtoDispatchforJobShopSchedulingviaDeepReinforcementLearning

亨少德小迷弟·2023-01-30 22:55

商简智能学术成果|基于深度强化学习的联想电脑制造调度（Lenovo Schedules Laptop Manufacturing Using Deep Reinforcement Learning）

松间沙路hba·2023-01-30 22:25

自动驾驶前沿综述：基于深度强化学习的自动驾驶算法

论文标题：DeepReinforcementLearningforAutonomousDriving:ASurvey论文链接：https://arxiv.org/abs/

PaperWeekly·2023-01-30 10:09

Tensorflow 强化学习（Reinforcement learning）

在强化学习问题中，具有感知和决策能力的对象叫做智能体，它可以是一段算法代码，也可以是具有机械结构的软硬件机器人系统。智能体通过与外界环境进行交互从而完成某个任务，这里的环境是指能受到智能体的动作而产生影响，并给出相应反馈的外界环境的总和。对于智能体来说，它通过感知环境的状态产生决策动作；对于环境来说，它从某个初始状态s1开始，通过接受智能体的动作来动态改变自身状态，并给出相应的奖励（Reward）

雪易·2023-01-29 11:27

强化学习--DDPG---tensorflow实现

完整代码：https://github.com/zle1992/Reinforcement_Learning_Game论文《Continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning

anqiu4023·2023-01-29 11:24

《强化学习：原理与Python实现》笔记——第一章

第1章初识强化学习强化学习（ReinforcementLearning）来源于行为心理学，表示生物为了趋利避害而更频繁实施对自己有利的策略。

鸡米花甜辣酱·2023-01-28 17:00

知识碎片

nasnet.pytorchEN10/NASNetdhruvramani/Neural-Architecture-Search-with-RLnutszebra/neural_architecture_search_with_reinforcement_le

weixin_34072637·2023-01-28 08:56

几个流行框架

nasnet.pytorchEN10/NASNetdhruvramani/Neural-Architecture-Search-with-RLnutszebra/neural_architecture_search_with_reinforcement_le

weixin_30652879·2023-01-28 08:26

python里fit_在Python中model.predict()和model.fit()做什么？

我要经历thisreinforcementlearningtutorial到目前为止它真的很棒,但有人可以解释一下newQ=model.predict(new_state.reshape(1,64),batch_size

weixin_39521009·2023-01-27 07:29

强化学习和知识图谱实体对齐

《DeepReinforcementLearningforEntityAlignment》精读在本文中，作者将实体对齐建模为一个顺序决策任务，其中agent(智能体)根据实体的表征向量顺序地决定两个实体是匹配还是不匹配

慌慌的F同学·2023-01-25 11:48

强化学习、深度强化学习和基于内在动机的深度强化学习

一、前言强化学习(reinforcementlearning,RL)是监督学习、无监督学习之外的另一机器学习范式,通过设置反映目标任务的奖励函数,驱动智能体在与环境的交互与试错中学习能使累计收益最大化的策略

渣渣zheng·2023-01-24 12:47

强化学习之基于伪计数的探索算法

强化学习中的探索问题介绍强化学习（ReinforcementLearn

PaperWeekly·2023-01-24 12:47

ML-Agents 创建一个新的训练环境【ML-Agents 官方文档翻译（ML-Agent 1.9.1，Unity 2018-2020）】

MakingaNewLearningEnvironment本教程将从头开始创建一个UnityEnvironment，以用于训练ReinforcementLearning（强化学习）Agent。

FutaAlice·2023-01-22 14:48

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 12

12EligibilityTraces资格迹是强化学习的基本机制之一。几乎所有的TD算法，都可以与资格迹结合，获得一个更加有效的一般性方法。资格迹是时序差分方法和蒙特卡洛方法的统一。当TD方法使用资格迹来增强后，就产生了一系列的算法。蒙特卡洛方法（λ\lambdaλ=1）和单步TD方法（λ\lambdaλ=0）是其中的两个极端。λ\lambdaλ取中间比取极端表现要好。资格迹也提供了一种在线实施蒙

会飞的斯芬克斯·2023-01-21 10:24

《reinforcement learning：an introduction》第三章《Finite Markov Decision Processes》总结

对于我自己，增加一个仔细阅读《reinforcementlearning：anintroduction》的要求。因为之前读的不太认真，这一次希望可以认真一点，将对应的知识点也做一个简单总结。

mmc2015·2023-01-20 15:00

【论文阅读】Where Did You Learn That From? Surprising Effectiveness of Membership Inference Attacks Agains

SurprisingEffectivenessofMembershipInferenceAttacksAgainstTemporallyCorrelatedDatainDeepReinforcementLearning

qq_44848524·2023-01-19 15:13

DeepMind 综述深度强化学习：智能体和人类相似度竟然如此高！

来源：AI科技评论近年来，深度强化学习（Deepreinforcementlearning）方法在人工智能方面取得了瞩目的成就，从Atari游戏、到围棋、再到无限制扑克等领域，AI的表现都大大超越了专业选手

人工智能学家·2023-01-19 09:36

论文理解【Offline RL】—— A dataset perspective on offline reinforcement learning

标题：Adatasetperspectiveonofflinereinforcementlearning标题（初版）：UnderstandingtheEffectsofDatasetCharacteristicsonOfflineReinforcementLearning

云端FFF·2023-01-19 08:48

Feature and Instance Joint Selection: A Reinforcement Learning Perspective

特征选择和实例选择是两种重要的数据处理技术。然而，这种选择大多是单独研究的，而现有的联合选择工作是粗略地进行特征/实例选择;因此忽略了特征空间和实例空间之间潜在的细粒度交互。为了解决这一挑战，我们提出了一种强化学习解决方案，以完成联合选择任务，并同时捕获每个特征选择和每个实例之间的交互。特别地，设计了顺序扫描机制作为智能体的行动策略，并利用协作变化环境来增强智能体的协作能力。此外，交互式范式引入先

西西弗的小蚂蚁·2023-01-19 08:13

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 11

Off-policyMethodswithApproximation探索和开发之间的内在冲突。离轨策略方法拓展到函数逼近的情况，并不能稳健地收敛。“可学习程度”。回顾离轨策略方法，在进行控制时，动作价值函数是被学习的，两个策略会在学习过程中变化。离轨策略学习的两方面挑战：更新的目标；更新的分布。更新的目标：重要度采样。更新的分布：两种通用方法：重要度采样(梯度TD?)；真正的梯度方法(强调TD?)

会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:34

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 9

PartIIApproximateSolutionMethods拥有任意大的状态空间的问题。目标：使用有限的计算资源找到一个比较好的近似解。除了内存，还有时间和数据。从以往经历的与当前状态在某种程度上相似的状态中去归纳→\rightarrow→泛化能力。有很多泛化方法可以直接在强化学习中使用。函数逼近：从一个预期的函数(如价值函数)中获取实例，并试图对它们进行泛化来逼近整个函数。函数逼近是有监督学

会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:04

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 10

On-policyControlwithApproximation对动作价值函数q^(s,a,w)≈q∗(s,a)\hat{q}(s,a,\mathbf{w})\approxq_*(s,a)q^(s,a,w)≈q∗(s,a)进行参数化逼近的控制问题。半梯度Sarsa算法，使用函数逼近的持续性任务：放弃折扣，重新定义控制问题。持续性任务：带差分价值的平均收益的情形。10.1EpisodicSemi-