Reinforcement 第21页

Python强化练习之PyTorch opp算法实现月球登陆器

PPO算法Actor-Critic算法GymLunarLander-v2启动登陆器PPO算法实现月球登录器PPOmain输出结果概述从今天开始我们会开启一个新的篇章,带领大家来一起学习(卷进)强化学习(ReinforcementLearning

·2021-10-09 17:38

【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介

【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习1⚠️强化学习简介概述机器学习的分类为什么要学强化学习强化学习的组成概述从今天开始我们会开启一个新的篇章,带领大家来一起学习(卷进)强化学习(ReinforcementLearning

我是小白呀·2021-09-23 04:53

强化学习入门神器！

Playingatariwithdeepreinforcementlearning."arXivpreprintarXiv:1312.5602(2013).)

SophiaCV·2021-08-19 18:00

什么是强化学习？

机器学习可以大致分为三个研究领域：监督学习，无监督学习和强化学习（ReinforcementLearning，RL）。

·2021-08-17 11:13

【ICML2021】 9篇RL论文作者汪昭然：构建“元宇宙”和理论基础，让深度强化学习从虚拟走进现实...

科技评论作者|陈彩娴深度强化学习的故事，可以追溯到2015年：当时，位于英国伦敦的一家小公司DeepMind在《Nature》上发表了一篇文章“Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearni

深度强化学习实验室·2021-07-13 08:42

《DRN:A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》论文阅读笔记

今天阅读了一篇论文，题目叫《DRN:ADeepReinforcementLearningFrameworkforNewsRecommendation》。

白兔记·2021-06-26 15:15

Concrete dropout

一种采用贝叶斯学习的dropoout方法变体Dropoutisusedasapracticaltooltoobtainuncertaintyestimatesinlargevisionmodelsandreinforcementlearning

朱小虎XiaohuZhu·2021-06-23 12:26

深度强化学习 Deep Reinforcement Learning

hunch.net/~beygel/deep_rl_tutorial.pdfhttps://icml.cc/2016/tutorials/deep_rl_tutorial.pdfTutorial:DeepReinforcementLearningDavidSilver

斑驳岁月再难觅·2021-06-22 22:30

Deep Reinforcement Learning (Not done yet)

DeepReinforcementLearning强化学习是一种探索式的学习方法，通过不断“试错”来得到改进。

gritsasa15·2021-06-22 00:16

Reinforcement Learning - Chapter 3

WangChen100·2021-06-22 00:29

8.7 Meta learning元学习全面理解、MAML、Reptile

few-shotlearningreinforcementlearning2、概念3、Metalearning三个步骤定义一组learningalgorithm损失函数寻找最好的F4、元学习过程总结元学习

炫云云·2021-06-19 22:30

机器学习专业术语 ML Terminology

MachineLearning:SupervisedLearning监督学习UnsupervisedLearning非监督学习Semi-supervisedLearning半监督学习ReinforcementLearning

Lucien_Liu·2021-06-14 20:12

Human-level control through deep reinforcement learning（DQN）

简介这篇文章是deepmind提出的大名鼎鼎的dqn，首次将深度神经网络与强化学习结合。在Atari2600的游戏上以只输入图片和得分的形式进行训练，获得了比人类专家更好的游戏结果。动机这篇文章认为强化学习应用中面临一个很大的挑战。以往的强化学习算法取得较好的结果要么输入是低维的状态空间，要么是手工设计的有用的特征，如何从输入的高维的空间信息（例如图片）中提取出有用的知识非常困难。方法将q-lea

我麦·2021-06-13 13:29

Content-centric Caching Using Deep Reinforcement Learning in Mobile Computing

摘要：本文提出了一种基于深度强化学习(DRL)的高速缓存存储方法，使其能够适应动态、复杂的移动网络环境。与LRU和LFU相比，该机制不需要先验的流行度分布知识，因此在实践中具有更高的可采用率和灵活性。数据集：zipf数据集，（基站容量为50，内容种类为300）；完全随机数据集。对比实验：采用了LFU、LRU和DDPG算法作为对比算法框架算法：基于A3C框架，支持多线程和异步更新学习策略。相关工作：

西部的玫瑰·2021-06-11 16:17

2018-11-16 Tips for training DQN/AC algorithm in Reinforcement learning

TipsfortrainingACalgorithminReinforcementlearning在强化学习中训练AC算法的技巧。

云雨惊袭明月夜·2021-06-07 22:54

论文阅读|《基于强化学习的自适应遗传算法求解柔性作业车间调度问题》

《Aself-learninggeneticalgorithmbasedonreinforcementlearningforflexiblejobshopschedulingproblem》Computers

码丽莲梦露·2021-06-01 21:13

[Chapter 6] Reinforcement Learning (4) Policy Search

Intheprevioussections,wetrytolearntheutilityfunction,ormoreusually,theaction-valuefunctionsandgreedilyselecttheactionwiththehighestQ-value:ThismeansthatoncewehavelearnttheQ-functionwell,wecangetanopti

超级超级小天才·2021-05-30 13:43

利用AI强化学习训练50级比卡超单挑70级超梦！

强化学习（ReinforcementLearning,RL），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。

MichaelIp·2021-05-18 07:40

3. Types of Learning

DifferentOutputSpaceY)classification,regression,structured2.不同的数据标签(DifferentDataLabelyn)supervised,un/semi-supervised,reinforcement3

小蒋KK·2021-05-10 23:08

Reinforcement Learning学习路线图

对大多数机器学习初学者来说，较为熟悉的是监督学习（SupervisedLearning，SL），但是对强化学习（ReinforcementLearning，RL）比较陌生。

terrencehu·2021-05-06 09:26

Reinforcement Learning - Chapter 4

WangChen100·2021-05-01 16:44

Reinforcement Learning 第十三周课程笔记

GameTheoryThisweekyoushouldwatchGameTheory.ThereadingsareLittman(1994),LittmanandStone(2003),GreenwaldandHall(2003),andMunozdeCoteandLittman(2008).11BGameTheoryReLoadedIteratedPrisoner'sDelamaPrisoner

我的名字叫清阳·2021-04-30 10:34

数据挖掘算法

包括有：有监督学习(supervisedlearning)无监督学习(unsupervisedlearning)半监督学习(semi-supervisedlearning)强化学习(reinforcementlearning

小帅明3号·2021-04-25 16:07

Alphago Zero--围棋Ai

网上很多人把论文翻译好了：1.MasteringtheGameofGowithoutHumanKnowledge2.MasteringChessandShogibySelf-PlaywithaGeneralReinforcementLearningAlgorith

Gongjia·2021-04-24 20:36

论文解读：Successor Features for Transfer in Reinforcement Learning

论文题目：SuccessorFeaturesforTransferinReinforcementLearning论文链接：http://papers.nips.cc/paper/6994-successor-features-for-transfer-in-reinforcement-learning.pdf

Papers_L·2021-04-13 20:17

【组会论文记录】2021/3/31（episodic control RL）

本系列文章意在记录组会上同学分享文章的idea，大部分我没有仔细读过，仅供参考本周三篇文章《Model-FreeEpisodicControl》《EpisodicMemoryDeepQ-Networks》《EpisodicReinforcementLearningwithAssociativeMemory

云端FFF·2021-04-07 18:35

【最新重磅整理】82篇AAAI2021强化学习领域论文接收列表

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/作者：深度强化学习实验室&AMiner编辑：DeepRL416:RobustReinforcementLearning

深度强化学习实验室·2021-03-01 08:20

深入浅出解读并思考AlphaGo

目录引言监督学习策略网络（SupervisedLearningofPolicyNetworks）与快速走子网络(RolloutPolicyNetworks)强化学习策略网络（ReinforcementLearningofPolicyNetworks

CristianoC·2021-02-24 17:37

强化学习学习笔记（莫烦python）

莫烦pythonRLpython3强化学习ReinforcementLearning简介1.1什么是强化学习强化学习是一类算法,是让计算机实现从一开始什么都不懂,脑袋里没有一点想法,通过不断地尝试,从错误中学习

a1000worlds·2021-02-21 09:30

用强化学习DQN算法玩合成大西瓜游戏！（提供Keras版本和Paddlepaddle版本）

用强化学习玩合成大西瓜代码地址：https://github.com/Sharpiless/play-daxigua-using-Reinforcement-Learning用强化学习DQN算法，训练AI

BIT可达鸭·2021-02-12 17:31

要点初见：安装教程与二度拓展——基于SUMO的Flow Project（附代码链接）

初探与拓展前文链接中是博主先前写TRB论文时根据个人研究所写的FlowProject介绍、代码解释以及初步的功能拓展方法介绍，简单说就是一个能用python设计运行微观交通流仿真、方便在微观交通流中进行强化学习（ReinforcementLearning

BingLiHanShuang·2021-02-09 00:52

不等式视角下的策略梯度算法

本文首发于：行者AI强化学习（ReinforcementLearning，RL），也叫增强学习，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。

·2021-02-07 14:58

不等式视角下的策略梯度算法

本文首发于：行者AI强化学习（ReinforcementLearning，RL），也叫增强学习，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。

·2021-02-07 13:07

深度强化学习（1）Intro to RL

本文首发于我的博客网站，访问我的网站，获取相关资料吧一、相关资料AnIntroductiontoReinforcementLearning,SuttonandBarto,1998【可以从我的站点获取】AlgorithmsforReinforcementLearning

日月忽其不淹兮·2021-02-06 16:51

强化学习入门必读 | 跨过DQN !

本文首发于：行者AIDRL（DeepReinforcementLearning）的首次惊艳亮相，应该是DeepMind在2013年首次将其应用于Atari游戏中提出的DQN（DeepQNetwork）算法

行者AI·2021-02-04 14:56

Learning Spark [7] - 机器学习入门

SupervisedMachineLearning(监督学习)UnsupervisedMachineLearning(无监督学习)Semi-supervisedMachineLearning(半监督学习)Reinforcement

屹然1ran·2021-02-01 14:43

【ZJU-Machine Learning】AlphaGo介绍

SupervisedLearningPolicyNetwork优化分析：棋盘特征：落子颜色（StoneColor）轮次（TurnSince）：气（Liberty）：打吃数量：征子（Ladder）：合法性（Sensibility）：深度策略网络ReinforcementLear

SuperSources·2021-02-01 12:57

强化学习：不用给AI一个支点，他也能想办法撬起地球

在很多情况下大家会看到RL，这也是强化学习的英文缩写，全称是ReinforcementLearni

ordinary_brony·2021-01-29 22:49

强化学习——股票预测项目复现

1.背景介绍之前学习百度强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践时候，最后留下的一个大作业是股票预测环境：https://github.com/kh-kim/stock_market_reinforcement_learning

吨吨不打野·2021-01-28 10:34

【入门教程】TensorFlow 2 模型：深度强化学习

深度强化学习(DRL)强化学习（Reinforcementlearning，RL）强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。结合了深度学习技术后的强化学习（DeepReinfo

TensorFlow 社区·2021-01-25 14:56

机器学习-55-RL-07-Sparse Reward(强化学习-稀疏奖励:Reward Shaping,Curriculum Learning,Hierarchical RL)

CurriculumLearningCurriculumLearning(课程学习)ReverseCurriculumGenerationHierarchicalRL(分层强化学习)SparseReward实际上用reinforcementlearninglearnagent

迷雾总会解·2021-01-25 12:06

强化学习(一)：简介——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（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

Woody2357·2021-01-22 23:35

2020-11-28-Hive-11(hive复习纲要)

https://nino-laiqiu.github.io/2020/11/14/Hive-principle-reinforcement/#moreApache-Hive实践数据类型基本数据类型集合数据类型

冰菓_·2021-01-16 17:00

【方法总结】值分布强化学习（Distributional RL）

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/来源：微软研究院AI头条授权转载编辑：DeepRL值分布强化学习（DistributionalReinforcementLearning

深度强化学习实验室·2021-01-13 08:30

ml-agents项目实践（一）

本文首发于：行者AI强化学习(reinforcementlearning)是机器学习和人工智能里的一类问题，研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。

行者AI·2021-01-12 15:46

Anaconda配置tensorflow 1.4.0 + python 3.6 选择Pycharm IDE

为了顺利运行从GitHub上下载的程序包(RL-on-SUMO)ReinforcementLearningonSimulationofUrbanMObility，要求环境配置为：Tensorflow1.4

Zi青_6709·2021-01-12 02:54

强化学习（Reinforcement learning）综述

文章目录Reinforcementlearning综述强化学习的分类环境（Model-free,Model-based）Based(Policy-BasedRL&Value-BasedRL)回合更新和单步更新在线学习和离线学习强化学习理论基础马尔可夫决策过程

闲人_Yty·2021-01-11 16:13

ml-agents项目实践（一）

本文首发于：行者AI强化学习(reinforcementlearning)是机器学习和人工智能里的一类问题，研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。

行者AI·2021-01-08 10:54

推荐频道

Reinforcement

Python强化练习之PyTorch opp算法实现月球登陆器

【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介

强化学习入门神器！

什么是强化学习？

【ICML2021】 9篇RL论文作者汪昭然：构建“元宇宙”和理论基础，让深度强化学习从虚拟走进现实...

《DRN:A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》论文阅读笔记

Concrete dropout

深度强化学习 Deep Reinforcement Learning

Deep Reinforcement Learning (Not done yet)

Reinforcement Learning - Chapter 3

8.7 Meta learning元学习全面理解、MAML、Reptile

机器学习专业术语 ML Terminology

Human-level control through deep reinforcement learning（DQN）

Content-centric Caching Using Deep Reinforcement Learning in Mobile Computing

2018-11-16 Tips for training DQN/AC algorithm in Reinforcement learning

论文阅读|《 基于强化学习的自适应遗传算法求解柔性作业车间调度问题》

[Chapter 6] Reinforcement Learning (4) Policy Search

利用AI强化学习训练50级比卡超单挑70级超梦！

推荐系统遇上深度学习(三十五)--强化学习在京东推荐中的探索(二)

3. Types of Learning

Reinforcement Learning学习路线图

Reinforcement Learning - Chapter 4

Reinforcement Learning 第十三周课程笔记

目录

数据挖掘算法

Alphago Zero--围棋Ai

论文解读：Successor Features for Transfer in Reinforcement Learning

【组会论文记录】2021/3/31（episodic control RL）

【最新重磅整理】82篇AAAI2021强化学习领域论文接收列表

深入浅出解读并思考AlphaGo

强化学习学习笔记（莫烦python）

用强化学习DQN算法玩合成大西瓜游戏！（提供Keras版本和Paddlepaddle版本）

要点初见：安装教程与二度拓展——基于SUMO的Flow Project（附代码链接）

不等式视角下的策略梯度算法

不等式视角下的策略梯度算法

深度强化学习（1）Intro to RL

强化学习入门必读 | 跨过DQN !

Learning Spark [7] - 机器学习入门

【ZJU-Machine Learning】AlphaGo介绍

强化学习：不用给AI一个支点，他也能想办法撬起地球

强化学习——股票预测项目复现

【入门教程】TensorFlow 2 模型：深度强化学习

机器学习-55-RL-07-Sparse Reward(强化学习-稀疏奖励:Reward Shaping,Curriculum Learning,Hierarchical RL)

强化学习(一)：简介——什么是强化学习？

2020-11-28-Hive-11(hive复习纲要)

【方法总结】值分布强化学习（Distributional RL）

ml-agents项目实践（一）

Anaconda配置tensorflow 1.4.0 + python 3.6 选择Pycharm IDE

强化学习（Reinforcement learning）综述

ml-agents项目实践（一）

论文阅读|《基于强化学习的自适应遗传算法求解柔性作业车间调度问题》