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王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利）

大家耳熟能详的经典强化学习方法——Q学习、REINFORCE、actor-critic——就是20世纪80年代提出的，一直沿用至今。而
人工智能与算法学习·2024-02-12 15:43

强化学习 - Policy Gradient Methods（策略梯度方法）

以下是一个使用Python和TensorFlow/Keras实现策略梯度方法（REINFORCE算法）的简单教程。在这个例子中，我们将使用OpenAIGym的CartPole环境。i
草明·2024-01-25 21:53

深度强化学习-策略梯度及PPO算法-笔记（四）

策略梯度及PPO算法策略梯度PolicyGradient基础知识策略梯度的计算细节TipsTip1：AddaBaselineTip2：AssignSuitableCredit策略梯度优化的技巧Reinforce
wield_jjz·2024-01-25 14:03

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。`伪代码：二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_
爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

【机器学习】强化学习（七）-策略梯度算法-REINFORCE 训练月球着陆器代理（智能体）...

概述月球着陆器代理是一个模拟飞行器在月球表面着陆的环境，它有八个连续的状态变量，分别是水平坐标、垂直坐标、水平速度、垂直速度、角度、角速度、腿1触地、腿2触地。它有四个离散的动作，分别是什么都不做、发动左方向引擎、发动主引擎、发动右方向引擎。训练月球着陆器代理的目标是使飞行器能够安全地降落在两个黄色旗帜之间的停机坪上，最小化燃料消耗和着陆时间。为了实现这个目标，我们可以用策略梯度算法来训练一个神经
十年一梦实验室·2024-01-25 14:25

【强化学习】QAC、A2C、A3C学习笔记

强化学习算法：QACvsA2CvsA3C引言经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式，它通过梯度上升方法来寻找最优策略。
如果皮卡会coding·2024-01-24 13:52

深度强化学习Task2：策略梯度算法

本篇博客是本人参加Datawhale组队学习第二次任务的笔记【教程地址】文章目录基于价值算法和基于策略算法的比较策略梯度算法策略梯度算法的直观理解策略梯度算法REINFORCE算法基于平稳分布的策略梯度算法
卡拉比丘流形·2024-01-22 07:16

(202401)深度强化学习基础2：策略梯度

文章目录前言策略梯度1基于价值算法的缺点2策略梯度算法3REINFORCE算法本章小结前言感谢Datawhale成员的开源本次学习内容的文档地址为第九章策略梯度策略梯度这个章节会开始介绍基于策略梯度的算法
早上真好·2024-01-20 22:27

中原焦点团队网中29期讲师14期周秋月坚持分享179天

观察与引发当事人去注意什么事情已经是比较好了；A，扩大（emplify）：拓展较好之处，特别探讨其对自我、人际与解决问题的效应，以及达成改变的种种方法即执行细节历程，以能类化至其他处；R，以态度与语言增强（reinforce
661cb705b9c8·2024-01-18 12:22

[强化学习总结6] actor-critic算法

1核心在REINFORCE
风可。·2024-01-14 22:04

强化学习- Actor-Critic 算法

提出理由：：REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励G，方差大，学习效率低。
下一个拐角%·2024-01-14 22:02

模型预测控制MPC

第16章模型预测控制16.1简介之前几章介绍了基于值函数的方法DQN、基于策略的方法REINFORCE以及两者结合的方法Actor-Critic。
oceancoco·2024-01-11 08:27

强化学习的数学原理学习笔记 - 策略梯度（Policy Gradient）

文章目录概览：RL方法分类策略梯度（PolicyGradient）BasicPolicyGradient目标函数1：平均状态值目标函数2：平均单步奖励PG梯度计算REINFORCE本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理
Green Lv·2024-01-09 00:24

强化学习：PPO

PPO简介我们在之前的项目中介绍了基于价值的强化学习算法DQN,基于策略的强化学习算法REINFORCE,基于价值和策略的组合算法Actor-Critic.对于基于策略分方法：参数化智能体的策略，并设计衡量策略好坏的目标函数
人工智能MOS·2024-01-04 06:58

扩大进展

reinforce加强：还有吗？startagain再问
笑口常开_791f·2023-12-25 23:00

Meta Reinforce Learning 元学习：学会如何学习

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/哈喽各位,今天给大家科普一下什么是元学习!元学习其实就是让机器通过过往经验来快速学习新任
新加坡内哥谈技术·2023-12-16 10:08

深度强化学习-策略梯度算法深入理解

1引言在深度强化学习-策略梯度算法推导博文中，采用了两种方法推导策略梯度算法，并给出了Reinforce算法的伪代码。
indigo love·2023-12-01 01:40

【强化学习】17 ——DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）

文章目录前言DDPG特点随机策略与确定性策略DDPG：深度确定性策略梯度伪代码代码实践前言之前的章节介绍了基于策略梯度的算法REINFORCE、Actor-Critic以及两个改进算法——TRPO和PPO
yuan〇·2023-11-05 13:46

【强化学习】13 —— Actor-Critic 算法

文章目录REINFORCE存在的问题Actor-CriticA2C：AdvantageousActor-Critic代码实践结果参考REINFORCE存在的问题基于片段式数据的任务通常情况下，任务需要有终止状态
yuan〇·2023-11-04 00:53

【强化学习】12 —— 策略梯度（REINFORCE ）

文章目录前言策略梯度基于策略的强化学习的优缺点Example:AliasedGridworld策略目标函数策略优化策略梯度利用有限差分计算策略梯度得分函数和似然比策略梯度定理蒙特卡洛策略梯度（Monte-CarloPolicyGradient）PuckWorldExampleSoftmax随机策略代码实践结果参考前言之前在【强化学习】09——价值和策略近似逼近方法中讨论过使用参数θ\thetaθ来
yuan〇·2023-11-04 00:23

号称“超越OpenCV，史上最快C++人脸检测系统”

imagelibfacedetection提供了四套接口，分别为frontal、frontal_surveillance、multiview、multiview_reinforce，其中multiview_reinforce
Python编程导师·2023-10-13 18:21

单词（5）

议题drain排空brilliant杰出的enrollment登记stress压力district地区data资料resist抵抗plant植物signature署名settle解决offering作品reinforce
花flo·2023-09-30 05:28

VPG算法

VPG算法前言首先来看经典的策略梯度REINFORCE算法：在REINFORCE中，每次采集一个episode的轨迹，计算每一步动作的回报GtG_tGt，与动作概率对数相乘，作为误差反向传播，有以下几个特点
红烧code·2023-09-04 07:57

读书打卡第61天《尊重与希望》

观察与引发当事人关注到什么事情己经变得比较好了；A.扩大（amplify）:拓展当事人变得较好之处，详细探讨其对自己、人际与解决问题的涟漪效应，以及达成改变的种种方法与执行细节，以能迁移到生活的其他地方；R.增强（reinforce
然子_50bd·2023-09-03 07:58

强化学习系列--带基准线的REINFORCE算法

强化学习系列--带基准线的REINFORCE算法介绍示例代码介绍在强化学习中，带基准线的REINFORCE算法是一种用于求解策略梯度的方法。
lqjun0827·2023-08-26 16:14

英语写作中“提高”、“加强”、“促进”boost、bolster、foster、facilitate等的用法

一、由于“加强”、“促进”是非常常用的表达，所以这方面的词汇比较多，简单的有improve、enhance、promote、strengthen、reinforce、encourage等，另外还有boost
IT英语写作研习社·2023-08-06 13:09

RL 实践（5）—— 二维滚球环境【REINFORCE & Actor-Critic】

本文介绍如何用REINFORCE和Actor-Critic这两个策略梯度方法解二维滚球问题参考：《动手学强化学习》完整代码下载：6_[GymCustom]RollingBall(REINFORCEandActor-Critic
云端FFF·2023-07-29 03:58

RL 实践（6）—— CartPole【REINFORCE with baseline & A2C】

本文介绍REINFORCEwithbaseline和A2C这两个带baseline的策略梯度方法，并在CartPole-V0上验证它们和无baseline的原始方法REINFORCE&Actor-Critic
云端FFF·2023-07-29 03:54

基于规则指导的知识图谱推理协作代理学习（2019）7.27

然而，KG在行走过程中提供的稀疏信号通常不足以指导复杂的基于行走的强化学习（Reinforce
露葵025·2023-07-28 08:48

强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法

强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE算法1.强化学习基础知识点智能体（agent）：智能体是强化学习算法的主体，它能够根据经验做出主观判断并执行动作
·2023-06-20 13:42

强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）一些趣味项目（超级玛丽、下五子
汀、人工智能·2023-06-18 11:45

强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法

强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE算法1.强化学习基础知识点智能体（agent）：智能体是强化学习算法的主体，它能够根据经验做出主观判断并执行动作
·2023-06-06 22:16

小白学Pytorch系列- -torch.distributions API Distributions (1)

这些是得分函数估计器/似然比估计器/REINFORCE和路径导数估计器。RE
发呆的比目鱼·2023-04-12 23:29

gamma分布 pytorch_Probability distributions - torch.distributions

这允许构造用于优化的随机计算图和随机梯度估计器.这个包一般遵循TensorFlowDistributions包的设计.通常,不可能直接通过随机样本反向传播.但是,有两种主要方法可创建可以反向传播的代理函数.即得分函数估计器/似然比估计器/REINFORCE
Air君陈怡帆·2023-04-08 16:18

强化学习基础篇（三十一）策略梯度(3)Actor-Critic算法

在REINFORCE算法得到的更新方式为：其中的是由轨迹产生的回报，具有很高的方差，如果考虑其上减去一个baseline：一般而言，baseline的选择可以是回报的期望：Baseline的引入可以降低方差
Jabes·2023-02-01 22:49

【RL】DQN及其各种优化算法

博主的github链接，欢迎大家来访问~：https://github.com/Sh-Zh-7强化学习经典算法实现地址：https://github.com/Sh-Zh-7/reinforce-learning-impl
BananaScript·2023-02-01 07:54

动手学强化学习第十章（Actor-Critic算法）

在REINFORCE算法中，目标函数的梯度中有一项轨迹回报，来指导策略的更新。而值函数的概念正是基于期望回报，我们
小帅吖·2023-01-31 13:17

Android Gradle 自动打包插件

自动打包插件debug包支持自动上传蒲公英、发送钉钉通知release包支持乐固加固、重新签名、walle多渠道打包，直接分发应用平台自动打包插件.png生成渠道包的位置.pngapp目录下reinforce.gradleimage.png
大队辅导猿·2023-01-25 23:38

深度强化学习-策略梯度算法推导

深度强化学习-策略梯度算法推导引言1策略梯度算法推导1.1方法一1.2方法二2Reinforce算法3Reinforce算法伪代码引言之前我们讨论过DQN算法：深度强化学习-DQN算法原理与代码、DoubleDQN
indigo love·2023-01-01 20:29

蒙特卡洛策略梯度（REINFORCE算法）及其改进

蒙特卡洛策略梯度（REINFORCE算法）回顾策略梯度中的梯度等于：某一状态下采取某一动作的对数概率乘以一个权重。而这个权重就是回合中的奖励值。
修行僧yicen·2023-01-01 20:58

基础的强化学习(RL)算法及代码详细demo

(悬崖问题)2.1CliffWalking-v0环境介绍2.2Q-Learning算法流程2.3具体代码2.4演示效果三、PG策略梯度(倒立摆)3.1CartPole-v1环境介绍3.2PG算法流程(REINFORCE
Promethe_us·2022-12-30 18:09

easyRL学习笔记：强化学习基础

chapter1/chapter1pipinstallgym配置开发环境https://book.douban.com/subject/35043939/https://zhuanlan.zhihu.com/reinforce
irrationality·2022-12-26 23:34

强化学习使用gym时出现错误:ValueError: too many values to unpack (expected 4)

目录1.问题描述2.问题分析(1)env.step()的返回值问题(2)ale-py包问题3.问题解决4.总结1.问题描述最近在学强化学习，用parl和gym实现Pong游戏的策略梯度-REINFORCE
Er_Bai·2022-12-25 09:49

POMO: Policy Optimization with Multiple Optima for Reinforcement Learning学习笔记

文章目录摘要零、一些基础1.梯度近似2.策略梯度定理3.REINFORCE4.REINFORCEwithBaseline5.REINFORCEActor-Critic一、介绍二、相关工作（1）深度强化学习构建法
好奇小圈·2022-12-24 10:23

深度学习(十四)Reinforce Learning概述

ReinforceLearning概述前言一、强化学习的概念1.强化学习的定义2.强化学习的总体框架3.强化学习的步骤1.functionwithunknown2.defineloss3.optimization4.其他重点基础概念二、DQN(DeepQNetwork)1.算法目的2.算法过程3.训练方法:基于Q-learning的TD算法4.蒙特卡罗算法三、Policy-basedRL1.算法目
Ali forever·2022-12-20 08:42

深度强化学习（DRL）四：DQN的实战(DQN, Double DQN, Dueling DQN)

目录一、环境二、DQN三、DoubleDQN四、DuelingDQN(D3QN)五、小结全部代码:https://github.com/ColinFred/Reinforce_Learning_Pytorch
钟鸣_·2022-12-19 14:08

深度强化学习-策略梯度算法(Reinforce)代码

引言本文主要采用Pytorch来实现策略梯度算法，算法的原理可以参考我的这篇博文：深度强化学习-策略梯度算法推导，里面对该算法进行了详细推导。如果想深入理解策略梯度算法公式，可以参考我的另一篇博文：深度强化学习-策略梯度算法深入理解，里面将其与手写数字识别问题进行了类比，深入剖析了策略梯度算法公式。代码已经上传到我的Github上，喜欢的话可以点个小星星噢。代码：https://github.co
indigo love·2022-12-11 11:39

策略梯度：REINFORCE算法代码详解

算法实现细节解析：#计算每一个step的utdefget_ut(self,reward_list,gamma=1.0):foriinrange(len(reward_list)-2,-1,-1):reward_list[i]+=gamma*reward_list[i+1]returnnp.array(reward_list)get_ut函数是为了计算从当前step开始到这个轨迹结束所得到得奖励。并
一个倔强的驴·2022-12-11 11:09

动手学强化学习第九章（策略梯度算法）

文章转载自《动手学强化学习》https://hrl.boyuai.com/chapter/intro1.理论本节介绍的是REINFORCE算法，其在估计每个状态动作对的奖励时不使用整个回合的奖励，而是该时刻开始之后的累计奖励作为权值
小帅吖·2022-12-11 10:32

策略梯度算法（Policy Gradient）理论基础及REINFORCE算法代码实现

策略梯度理论基础Q-learning、DQN及DQN改进算法都是基于价值（value-based）的方法，其中Q-learning是处理有限状态的算法，而DQN可以用来解决连续状态的问题。在强化学习中，除了基于值函数的方法，还有一支非常经典的方法，那就是基于策略（policy-based）的方法。对比两者，基于值函数的方法主要是学习值函数，然后根据值函数导出一个策略，学习过程中并不存在一个显式的策
奋斗的西瓜瓜·2022-12-11 10:01
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