Reinforcement

经典Q-learning讲解

本文转载，很经典：DivingdeeperintoReinforcementLearningwithQ-Learning1、Q-learningStep1:WeinitourQ-tableTheinitializedQ-tableStep2
seaside2003·2022-12-02 10:19

18_3Reinforcement Learning_LunarLander_SpaceInvader

cp18_ReinforcementLearningforMarkovDecisionMakinginEnv_Bellman_Q-learning_Q-ValueIteration:https://blog.csdn.net
LIQING LIN·2022-12-02 01:39

18_2Reinforcement Learning_\r_end=““_Deep Q-Learning_Double DQN_Dueling DQN_TF-Agents

cp18_ReinforcementLearningforMarkovDecisionMakinginEnv_Bellman_Q-learning_Q-ValueIteration:https://blog.csdn.net
LIQING LIN·2022-12-02 01:08

[论文翻译]DeepPath: A Reinforcement Learning Method for Knowledge Graph Reasoning

DeepPath:AReinforcementLearningMethodforKnowledgeGraphReasoning0总结名称项目题目DeepPath:AReinforcementLearningMethodforKnowledgeGraphReasoning
鑫十一·2022-12-01 21:04

[2022]李宏毅深度学习与机器学习第十二讲（必修）-Reinforcement Learning RL

[2022]李宏毅深度学习与机器学习第十二讲（必修）-ReinforcementLearningRL做笔记的目的WhatisRLPolicyGradientVersion1Version2Version3Actor-CriticVersion3.5Version4Tipofactor-CriticRewardShapingNoReward
走走走，快去看看世界·2022-12-01 19:50

Image Cption：Curiosity-driven Reinforcement Learning for Diverse Visual Paragraph Generation

三个挑战：模式崩溃、延迟反馈、策略网络热身损耗时间长这篇paper：首先通过将段落标题作为一个长期的决策过程进行建模，并将状态转换的预测不确定性作为内在奖励进行测量，该模型被激励去记忆准确但很少被发现的描述单词，而不是那些频繁使用的通用模式。这样使得我们最后生成的段落内容生动有趣；其次，由于评价的外部奖励只能在完整段落生成后有效，我们通过考虑连续动作的相关性，用视察学习法估计每一步的期望值。然后，
一念深爱·2022-12-01 13:19

强化学习泛化性 综述论文阅读 A SURVEY OF GENERALISATION IN DEEP REINFORCEMENT LEARNING

强化学习泛化性综述论文阅读摘要一、介绍二、相关工作：强化学习子领域的survey三、强化学习中的泛化的形式3.1监督学习中泛化性3.2强化学习泛化性背景3.3上下文马尔可夫决策过程3.4训练和测试上下文3.6应用实例3.7更可行泛化的其他假设3.8备注和讨论4.强化学习中的泛化基准4.1环境4.1.1泛化环境的分类4.1.2环境趋势4.2泛化评估协议4.3讨论5.强化学习中的泛化方法5.1增加训练
孙敬博·2022-11-30 20:06

【强化学习论文合集 | 2020年合集】二. AAAI-2020 强化学习论文

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现特定目标的问题
Allenpandas·2022-11-30 16:26

【强化学习论文合集 | 2020年合集】一. ICML-2020 强化学习论文

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现特定目标的问题
Allenpandas·2022-11-30 16:56

机器学习基础篇-机器学习模型前瞻-part1

Semi-SupervisedLearning半监督学习，同时在有label和无label的数据之间进行训练并预测UnsupervisedLearning无监督学习，在无label的前提下训练模型并预测Reinforcement
Vihagle·2022-11-30 14:58

Reinforcement Learning Based Dynamic Model Combination for Time Series Forecasting

时间序列数据出现在许多现实世界的领域，如能源、交通、通信系统。时间序列数据的精确建模和预测对于提高这些系统的效率具有重要意义。对时间序列问题进行了广泛的研究。不同类型的方法，包括基于统计的方法和基于机器学习的方法，已经被研究。在这些方法中，集成学习被证明是有效的和鲁棒的。然而，如何确定集合中基本模型的权重仍然是一个有待解决的问题。次优权重可能会阻止最终模型充分发挥其潜力。为了应对这一挑战，我们提出
西西弗的小蚂蚁·2022-11-30 14:21

Offline RL Summary

文章目录Value-based*Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration(2018,ICML)*StabilizingOff-PolicyQ-LearningviaBootstrappingErrorReduction
YAN-Xi1998·2022-11-30 13:55

【Smooth Exploration for Robotic Reinforcement Learning-平滑探索】

sim2real系列文章提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加提示：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sim2real系列文章摘要一、Introduction二、Background2.1动作或者策略参数空间的探索2.2状态依赖的探索三、广义状态依赖探索四、实验4.1、平滑和性能的对比4.2、和原始SDE的对比4.3控制机器人A实验设定实验
D_JQ·2022-11-30 13:53

【医疗人工智能】DKDR：一种用于疾病诊断的知识图谱和深度强化学习方法

Article作者：YuanyuanJia,ZhirenTan,JunxingZhang文献题目：DKDR:AnApproachofKnowledgeGraphandDeepReinforcementLearningforDiseaseDiagnosis
Wwwilling·2022-11-30 06:53

NeurIPS论文解读｜Decision Transformer: 通过序列建模解决离线强化学习问题

《DecisionTransformer:reinforcementlearningviasequencemodeling》推荐读者将本博客结合原论文食用。如有谬误偏颇烦请指出！
OpenDILab开源决策智能平台·2022-11-30 06:50

2018UCBerkeley深度强化学习Lec1

课程内容深度学习（DeepLearning）的简介强化学习（ReinforcementLearning）的简介深度强化学习深度学习适用环境：无结构环境（unstructuredenvironment）优点
sunflower_level1·2022-11-29 18:17

强化学习在图像分割上的新应用：协同分割

ANovelImageCo-SegmentationAlgorithmwithDeepReinforcementLearning单位：北京理工大学计算机学院北京智能信息技术实验室作者：XinDuan,XiabiLiu
回想sy·2022-11-29 10:20

强化学习（Q-learning）

机器学习算法可以分为3种：有监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）和强化学习（ReinforcementLearning），如下图所示：
我不是zzy1231A·2022-11-29 07:12

GitHub资源汇总

这里汇总和分类一下（不断更新…）文章目录强化学习图像分类语义分割目标检测GAN其他强化学习Tianshou(天授)isareinforcementlearningplatformbasedonpurePyTorch
longrootchen·2022-11-28 22:44

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
weixin_33875564·2022-11-28 20:40

人工智能-强化学习(Reinforcement Learning)：综述【Actor/Policy π、Critic--＞Q-Learning、Actor+Critic】

强化学习算法{Policy-BasedApproach：PolicyGradient算法：LearninganActor/PolicyπValue-basedApproach：Critic{StatevaluefunctionVπ(s)State-ActionvaluefunctionQπ(s,a)  ⟹  Q-Learning算法Actor+Critic\begin{aligned}\text{
u013250861·2022-11-28 20:40

论文阅读 Fast Reinforcement Learning Via Slow Reinforcement Learning

论文阅读RL^2FastReinforcementLearningViaSlowReinforcementLearning1.摘要2.introduction3.实现4.小结1.摘要强化学习可以对于单个任务有较好的效果
孙敬博·2022-11-28 20:04

Policy Gradient (PG)与Proximal Policy Optimization (PPO)算法详解

参考学习课程DavidSilverReinforcementLearning李宏毅教授强化学习文章目录参考学习课程Value-based与Policy-basedPolicyGradient(PG)基本原理
Cder1c·2022-11-28 20:03

Q-Learning, Double DQN与 Dueling DQN算法详解

参考学习课程DavidSilverReinforcementLearning李宏毅教授强化学习文章目录参考学习课程Value-basedQ-Learning算法思想ValueFunctionQFunctionQ-learning
Cder1c·2022-11-28 20:03

基于stable-baselines3的PPO和DQN训练LunarLander-v2

LunarLander-v2配置LunarLander-v2环境PPO方法DQN方法stable-baselines3StableBaselines3(SB3)isasetofreliableimplementationsofreinforcementlearningalgorithmsinPyTorch.Itis
Cder1c·2022-11-28 20:03

【强化学习论文合集】IJCAI-2021 强化学习论文

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现特定目标的问题
Allenpandas·2022-11-28 19:21

【强化学习论文合集】NeurIPS-2021 强化学习论文

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现特定目标的问题
Allenpandas·2022-11-28 19:21

【强化学习论文合集】专栏介绍（订阅前必读）

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现特定目标的问题
Allenpandas·2022-11-28 19:17

[EasyRL]——第一章 强化学习基础

第一章强化学习基础转载自：蘑菇书EasyRL1.1强化学习概述**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
雨落俊泉·2022-11-28 09:40

强化学习 第 1 章 绪论

1.1强化学习概述强化学习（reinforcementlearning，RL）讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环境（environment）里面去最大化它能获得的奖励。
西西弗的小蚂蚁·2022-11-28 09:09

强化学习基础

组队学习的强化学习课程第一章，内容主要是强化学习的一些基础知识链接：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter1/chapter1强化学习概述**强化学习（reinforcementlearning
zxc123qwer·2022-11-28 09:09

莫烦python简历_强化学习传说：第一章 模仿学习

从今天起我们要进入机器学习的一个非常引人注目的领域——强化学习(reinforcementlearning)啦！强化学习部分理论较强，不是很好理解。但是不要怕，相信只要读懂了代码就能够理解了！
Moonkissu·2022-11-28 09:08

强化学习（第二版）笔记——第五章 蒙特卡洛方法

参考周博磊老师课程RichardS.Sutton《ReinforcementLearning》第五章蒙特卡洛方法MonteCarloMethods1蒙特卡洛方法在强化学习中的应用2蒙特卡洛预测（MonteCarloPrediction
十六次宇宙闪烁·2022-11-28 09:08

强化学习第一章概述

强化学习（ReinforcementLearing）关键词关键词智能体agent环境environment独立同分布independentlyidenticallydistribution（iid）延迟奖励
£•€•×·2022-11-28 09:38

2022-01 task01 强化学习基础（教程第一章+对应习题）（2天）

文章目录强化学习基础（教程第一章+对应习题）（2天）序列决策(SequentialDecisionMaking)强化学习基础（教程第一章+对应习题）（2天）强化学习(ReinforcementLearning
张一%·2022-11-28 09:37

第一章 强化学习介绍

ReinforementLearningReinforcementLearning强化学习讨论的问题是一个智能体(agent)怎么在一个复杂不确定的环境(environment)里面去极大化它能获得的奖励
迷途小龙驹·2022-11-28 09:07

第1章 强化学习基础

1.1强化学习基础（上）-OverviewWhatisreinforcementlearningacomputationalapproachtolearningwherebyanagenttriestomaximizethetotalamountofrewarditreceiveswhileinteractingwithacomplexanduncertainenvironment
程序员小勇·2022-11-28 09:06

深度学习day01

Marchineleariing机器学习就是自动找函式告诉机器要找的函式用SupervisedLearning函式的Loss——评价函式的好坏Reinforcement就是让机器自己下象棋，输赢自己尝试
非畅6 1·2022-11-28 07:26

强化学习——day41联系通讯作者和读论文：AAAI-2021:Self-Supervised Attention-Aware Reinforcement Learning

Self-SupervisedAttention-AwareReinforcementLearning如何联系通讯作者资源下载chap1Self-SupervisedAttentionforReinforcementLearning1.1Method
qq_43537420·2022-11-28 05:48

Deep Mind 团队论文Playing Atari with Deep Reinforcement Learning复现

笔者使用pythontensorflow尝试复现了这篇论文中的dqn算法，玩AtariBreakout打砖头游戏，使得dqn能够最好可以打掉10块砖。由于硬件限制，同时本职工作忙碌，没有进一步优化，这里给出源码和一些可能的优化方向，欢迎讨论研究。Atari环境配置目前gym中已经移除了Atari环境，需要自己下载配置。这里会遇到一些报错，都是由于缺少一些相关的包或者dll。百度搜索报的错都能够找到
河北一帆·2022-11-27 19:34

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning（Double DQN）论文学习和公式推导

最近刚开始使用DQN，也会用DDQN，但是背后的原理不理解，所以读了这篇论文，下面以翻译并附带一些解释和公式推导的方式讲讲我个人的理解，有疑问可以多交流。AbstractQ-learning算法会在某些情况下存在对actionvalues的过估计（overestimation）问题，但这种过估计是否普遍存在，是否影响性能，是否可避免，以前尚不清楚。作者在本文回答了这些问题，且证明了用于解决表格式问
王蛋糕cake·2022-11-27 18:26

人工智能-强化学习-算法：DQN（Deep Q-Learning Network）【Deep Learning Network + Q-Learning 】

DQN（DeepQ-LearningNetwork）可谓是深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）的开山之作，是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知（Perception
u013250861·2022-11-27 18:26

谣言检测论文+代码

WeakSupervisionforFakeNewsDetectionviaReinforcementLearninghttps://github.com/yaqingwang/WeFEND-AAAI20Gephiforgraphvisualizationshttps
麦地与诗人·2022-11-27 13:04

策略学习(Policy-Based Reinforcement Learning)

前言前面我们讲了强化学习的基本概念，这节课来说一说强化学习的策略学习（Policy-based）算法。在进入正文之前说一句：策略学习的目标就是要用一个神经网络来近似策略函数，这个神经网络叫做策略网络（PolicyNetwork），它可以用来控制agent运动；想要训练策略网络，就要用到PolicyGradient算法，该算法是策略学习的核心；还有中间计算策略梯度我仅仅是把推导公式列了出来，简要的说
问凝·2022-11-27 07:09

价值学习（Value-based Reinforcement Learning）

文章目录前言一、价值学习（Value-basedReinforcementLearning）1.DeepQ-Network（DQN）2.训练DQN使用的算法3.TDlearningforDQN总结前言讲完强化学习的基本概念
问凝·2022-11-27 07:09

台大李宏毅老师——深度学习 课程笔记 一 （Summary Regression Basic Concept)

文章目录概述SupervisedLearningReinforcementLearningUnsupervisedLearning前沿研究MetalearningLife-longlearningRegressionRegressionApplicationExampleAplicationBasicConcept
大叔爱学习.·2022-11-27 02:16

WSDM 2022 推荐系统论文阅读（下）

1.ReinforcementLearningoverSentiment-AugmentedKnowledgeGraphstowardsAccurateandExplainableR
XJTU-Qidong·2022-11-26 21:37

【干货书】深度强化学习Python实战：算法的简洁实现，简化数学，以及TensorFlow和PyTorch的使用...

本书介绍使用Python,PyTorch和TensorFlow来进行深度强化学习实战https://www.barnesandnoble.com/w/practical-deep-reinforcement-learning-with-python-ivan-gridin
数据派THU·2022-11-26 18:10

莫烦python 强化学习 (Reinforcement Learning)

Q-Learning决策过程Q-learning小例子-o---T#T就是宝藏的位置,o是探索者的位置每一次移动，状态发生改变的反馈defget_env_feedback(S,A):#ThisishowagentwillinteractwiththeenvironmentifA=='right':#moverightifS==N_STATES-2:#terminateS_='terminal'R=
卢容和·2022-11-26 18:39

强化学习入门 ： 一文入门强化学习

tuicool&utm_medium=referral建议参考程序视频资料：（莫烦PYTHON）https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning
Rki-dor·2022-11-26 12:38
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