為了應(yīng)對在未來復雜的戰(zhàn)場環(huán)境下，由于通信受限等原因?qū)е碌募惺經(jīng)Q策模式難以實施的情況，提出了一個基于多智能體深度強化學習方法的分布式作戰(zhàn)體系任務(wù)分配算法，該算法為各作戰(zhàn)單元均設(shè)計一個獨立的策略網(wǎng)絡(luò)
2023-05-18 16:46:43
6310 
and rule-based techniques），等等。最近，機器學習的進步使得基于諸如模仿學習和深度強化學習（RL）等技術(shù)的全新數(shù)據(jù)驅(qū)動的碰撞避免方法成為可能。
2018-06-08 09:54:026487 
本文提出了一個使用傳統(tǒng)DAS和深度強化學習融合的自動駕駛框架。該框架在DAS功能（例如車道變換，巡航控制和車道保持等）下，以最大限度地提高平均速度和最少車道變化為規(guī)則，來確定超車次數(shù)?？尚旭偪臻g
2018-06-14 09:41:099663 使用Isaac Gym來強化學習mycobot抓取任務(wù)
2023-04-11 14:57:129692 
什么是深度強化學習? 眾所周知，人類擅長解決各種挑戰(zhàn)性的問題，從低級的運動控制(如：步行、跑步、打網(wǎng)球)到高級的認知任務(wù)。
2023-07-01 10:29:502122 
Facebook近日推出ReAgent強化學習（reinforcement learning）工具包，首次通過收集離線反饋（offline feedback）來實現(xiàn)策略評估（policy evaluation）。
2019-10-19 09:38:411956 一：深度學習DeepLearning實戰(zhàn)時間地點：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強化學習核心技術(shù)實戰(zhàn)時間地點： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報到 授課三天；提前環(huán)境部署 電腦
2021-01-09 17:01:54
利用ML構(gòu)建無線環(huán)境地圖及其在無線通信中的應(yīng)用?使用深度學習的收發(fā)機設(shè)計和信道解碼基于ML的混合學習方法，用于信道估計、建模、預(yù)測和壓縮 使用自動編碼器等ML技術(shù)的端到端通信?無線電資源管理深度強化學習
2021-07-01 10:49:03
/A2C6.DDPG7.PPO8.SAC1.深度強化學習訓練場-OpenAI Gym 安裝與使用2.Pytorch安裝與使用3.自動駕駛賽車任務(wù)4.月球飛船降落任務(wù)實操解析與訓練一實驗：倒立擺和冰壺控制實踐1.環(huán)境編寫
2022-04-21 14:57:39
創(chuàng)客們的最酷“玩具” 智能無人機、自主機器人、智能攝像機、自動駕駛……今年最令硬件創(chuàng)客們著迷的詞匯，想必就是這些一線“網(wǎng)紅”了。而這些網(wǎng)紅的背后，幾乎都和計算機視覺與深度學習密切相關(guān)。 深度學習
2021-07-19 06:17:28
一：深度學習DeepLearning實戰(zhàn)時間地點：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強化學習核心技術(shù)實戰(zhàn)時間地點： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報到 授課三天；提前環(huán)境部署 電腦
2021-01-10 13:42:26
已經(jīng)滲透到了社會生活的方方面面。人工智能在自動駕駛領(lǐng)域將對整個汽車出行領(lǐng)域產(chǎn)生顛覆性變革。汽車的人工智能技術(shù)和數(shù)據(jù)后端的最新突破使自動駕駛成為可能。深度學習、高級數(shù)字助理和動態(tài)電子視野方面的新科技
2017-09-13 13:59:54
,Deep Learning—遷移學習5,Deep Learning—深度強化學習6，深度學習的常用模型或者方法深度學習交流大群： 372526178 （資料共享，加群備注楊春嬌邀請）
2018-09-05 10:22:34
強化學習的另一種策略（二）
2019-04-03 12:10:44
針對強化學習在連續(xù)狀態(tài)連續(xù)動作空間中的維度災(zāi)難問題，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為值函數(shù)逼近策略，設(shè)計了自動駕駛儀。并引入動作池機制，有效避免飛行仿真中危險動作的發(fā)生。首先
2013-06-25 16:27:22
27 強化學習在RoboCup帶球任務(wù)中的應(yīng)用_劉飛
2017-03-14 08:00:000 聲譽卓著。在此前接受CSDN采訪時，楊強介紹了他目前的主要工作致力于一個將深度學習、強化學習和遷移學習有機結(jié)合的Reinforcement Transfer Learning（RTL）體系的研究。那么，這個技術(shù)框架對工業(yè)界的實際應(yīng)用有什么用的實際意義？在本文中，CSDN結(jié)合楊強的另外一個身份國內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)
2017-10-09 18:23:180 請訂閱2016年《程序員》 盡管監(jiān)督式和非監(jiān)督式學習的深度模型已經(jīng)廣泛被技術(shù)社區(qū)所采用，深度強化學習仍舊顯得有些神秘。這篇文章將試圖揭秘
2017-10-09 18:28:430 與監(jiān)督機器學習不同，在強化學習中，研究人員通過讓一個代理與環(huán)境交互來訓練模型。當代理的行為產(chǎn)生期望的結(jié)果時，它得到正反饋。例如，代理人獲得一個點數(shù)或贏得一場比賽的獎勵。簡單地說，研究人員加強了代理人的良好行為。
2018-07-13 09:33:0025158 
深度強化學習DRL自提出以來， 已在理論和應(yīng)用方面均取得了顯著的成果。尤其是谷歌DeepMind團隊基于深度強化學習DRL研發(fā)的AlphaGo，將深度強化學習DRL成推上新的熱點和高度，成為人工智能歷史上一個新的里程碑。因此，深度強化學習DRL非常值得研究。
2018-06-29 18:36:0028671 薩頓在專訪中（再次）科普了強化學習、深度強化學習，并談到了這項技術(shù)的潛力，以及接下來的發(fā)展方向：預(yù)測學習
2017-12-27 09:07:1511877 本文提出了一種LCS和LS-SVM相結(jié)合的多機器人強化學習方法，LS-SVM獲得的最優(yōu)學習策略作為LCS的初始規(guī)則集。LCS通過與環(huán)境的交互，能更快發(fā)現(xiàn)指導多機器人強化學習的規(guī)則，為強化學習系統(tǒng)
2018-01-09 14:43:490 傳統(tǒng)上，強化學習在人工智能領(lǐng)域占據(jù)著一個合適的地位。但強化學習在過去幾年已開始在很多人工智能計劃中發(fā)揮更大的作用。
2018-03-03 14:16:564677 強化學習是智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習，以使獎勵信號（強化信號）函數(shù)值最大，強化學習不同于連接主義學習中的監(jiān)督學習，主要表現(xiàn)在教師信號上，強化學習中由環(huán)境提供的強化信號是對產(chǎn)生動作的好壞作一種評價
2018-05-30 06:53:001741 當我們使用虛擬的計算機屏幕和隨機選擇的圖像來模擬一個非常相似的測試時，我們發(fā)現(xiàn)，我們的“元強化學習智能體”（meta-RL agent）似乎是以類似于Harlow實驗中的動物的方式在學習，甚至在被顯示以前從未見過的全新圖像時也是如此。
2018-05-16 09:03:395238 
自動駕駛汽車首先是人工智能問題，而強化學習是機器學習的一個重要分支，是多學科多領(lǐng)域交叉的一個產(chǎn)物。今天人工智能頭條給大家介紹強化學習在自動駕駛的一個應(yīng)用案例，無需3D地圖也無需規(guī)則，讓汽車從零開始在二十分鐘內(nèi)學會自動駕駛。
2018-07-10 09:00:295636 
前段時間，OpenAI的游戲機器人在Dota2的比賽中贏了人類的5人小組，取得了團隊勝利，是強化學習攻克的又一游戲里程碑。
2018-07-13 08:56:015357 
強化學習是人工智能基本的子領(lǐng)域之一，在強化學習的框架中，智能體通過與環(huán)境互動，來學習采取何種動作能使其在給定環(huán)境中的長期獎勵最大化，就像在上述的棋盤游戲寓言中，你通過與棋盤的互動來學習。
2018-07-15 10:56:3718470 
這些具有一定難度的任務(wù) OpenAI 自己也在研究，他們認為這是深度強化學習發(fā)展到新時代之后可以作為新標桿的算法測試任務(wù)，而且也歡迎其它機構(gòu)與學校的研究人員一同研究這些任務(wù)，把深度強化學習的表現(xiàn)推上新的臺階。
2018-08-03 14:27:265370 結(jié)合 DL 與 RL 的深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成為人工智能界的焦點。
2018-08-09 10:12:436869 深度強化學習的理論、自動駕駛技術(shù)的現(xiàn)狀以及問題、深度強化學習在自動駕駛技術(shù)當中的應(yīng)用及基于深度強化學習的禮讓自動駕駛研究。
2018-08-18 10:19:575826 強化學習作為一種常用的訓練智能體的方法，能夠完成很多復雜的任務(wù)。在強化學習中，智能體的策略是通過將獎勵函數(shù)最大化訓練的。獎勵在智能體之外，各個環(huán)境中的獎勵各不相同。深度學習的成功大多是有密集并且有效的獎勵函數(shù)，例如電子游戲中不斷增加的“分數(shù)”。
2018-08-18 11:38:574166 強化學習（RL）研究在過去幾年取得了許多重大進展。強化學習的進步使得 AI 智能體能夠在一些游戲上超過人類，值得關(guān)注的例子包括 DeepMind 攻破 Atari 游戲的 DQN，在圍棋中獲得矚目的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero，以及在 Dota2 對戰(zhàn)人類職業(yè)玩家的Open AI Five。
2018-08-31 09:20:494363 強化學習是一種非常重要 AI 技術(shù)，它能使用獎勵（或懲罰）來驅(qū)動智能體（agents）朝著特定目標前進，比如它訓練的 AI 系統(tǒng) AlphaGo 擊敗了頂尖圍棋選手，它也是 DeepMind 的深度
2018-09-03 14:06:303344 直接的強化學習方法很有吸引力，它無需過多假設(shè)，而且能自動掌握很多技能。由于這種方法除了建立函數(shù)無需其他信息，所以很容易在改進后的環(huán)境中重新學習技能，例如更換了目標物體或機械手。
2018-09-05 08:54:1510630 按照以往的做法，如果研究人員要用強化學習算法對獎勵進行剪枝，以此克服獎勵范圍各不相同的問題，他們首先會把大的獎勵設(shè)為+1，小的獎勵為-1，然后對預(yù)期獎勵做歸一化處理。雖然這種做法易于學習，但它也改變了智能體的目標。
2018-09-16 09:32:036329 本文通過使用部署在多接入邊緣計算（MEC）結(jié)構(gòu)上的深度學習方法，為自動駕駛汽車提出了基于深度學習的緩存。通過仿真測試，結(jié)果發(fā)現(xiàn)該方法可以最大限度地減少延遲。
2018-10-10 09:26:325007 之前接觸的強化學習算法都是單個智能體的強化學習算法，但是也有很多重要的應(yīng)用場景牽涉到多個智能體之間的交互。
2018-11-02 16:18:1522830 本文作者通過簡單的方式構(gòu)建了強化學習模型來訓練無人車算法，可以為初學者提供快速入門的經(jīng)驗。
2018-11-12 14:47:395434 針對提高視覺圖像特征與優(yōu)化控制之間契合度的問題，本文提出一種基于深度強化學習的機械臂視覺抓取控制優(yōu)化方法，可以自主地從與環(huán)境交互產(chǎn)生的視覺圖像中不斷學習特征提取，直接地將提取的特征應(yīng)用于機械臂抓取
2018-12-19 15:23:5922 OpenAI 近期發(fā)布了一個新的訓練環(huán)境 CoinRun，它提供了一個度量智能體將其學習經(jīng)驗活學活用到新情況的能力指標，而且還可以解決一項長期存在于強化學習中的疑難問題——即使是廣受贊譽的強化算法在訓練過程中也總是沒有運用監(jiān)督學習的技術(shù)。
2019-01-01 09:22:003044 
強化學習（RL）能通過獎勵或懲罰使智能體實現(xiàn)目標，并將它們學習到的經(jīng)驗轉(zhuǎn)移到新環(huán)境中。
2018-12-24 09:29:563716 一種人工智能系統(tǒng)，即通過深度強化學習來學習走路，簡單來說，就是教“一個四足機器人來穿越熟悉和不熟悉的地形”。
2019-01-03 09:50:133634 針對深度強化學習中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）層數(shù)過深導致的梯度消失問題，提出一種將密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于強化學習的方法。首先，利用密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)中的跨層連接結(jié)構(gòu)進行圖像特征的有效提?。蝗缓?，在密集連接
2019-01-23 10:41:513 在一些情況下，我們會用策略函數(shù)（policy， 總得分，也就是搭建的網(wǎng)絡(luò)在測試集上的精度（accuracy），通過強化學習（Reinforcement Learning）這種通用黑盒算法來優(yōu)化。然而，因為強化學習本身具有數(shù)據(jù)利用率低的特點，這個優(yōu)化的過程往往需要大量的計算資源。
2019-01-28 09:54:225819 Google AI 與 DeepMind 合作推出深度規(guī)劃網(wǎng)絡(luò) (PlaNet)，這是一個純粹基于模型的智能體，能從圖像輸入中學習世界模型，完成多項規(guī)劃任務(wù)，數(shù)據(jù)效率平均提升50倍，強化學習又一突破。
2019-02-17 09:30:283940 
在傳統(tǒng)的多智體學習過程當中，有研究者在對其他智能體建模 (也即“對手建?！? opponent modeling) 時使用了遞歸推理，但由于算法復雜和計算力所限，目前還尚未有人在多智體深度強化學習 (Multi-Agent Deep Reinforcement Learning) 的對手建模中使用遞歸推理。
2019-03-05 08:52:435713 不可否認，深度學習的熱度已經(jīng)大大下降，贊美深度學習作為AI終極算法的推文少得多了，而且論文正在變得不那么“革命”，現(xiàn)在大家換了個詞，叫：進化。
2019-04-29 08:56:203737 近日，Reddit一位網(wǎng)友根據(jù)近期OpenAI Five、AlphaStar的表現(xiàn)，提出“深度強化學習是否已經(jīng)到達盡頭”的問題。
2019-05-10 16:34:592987 近年來，深度強化學習（Deep reinforcement learning）方法在人工智能方面取得了矚目的成就，從 Atari 游戲、到圍棋、再到無限制撲克等領(lǐng)域，AI 的表現(xiàn)都大大超越了專業(yè)選手，這一進展引起了眾多認知科學家的關(guān)注。
2019-05-30 17:29:353205 
近年來，深度強化學習（Deep reinforcement learning）方法在人工智能方面取得了矚目的成就
2019-06-03 14:36:053355 深度學習也增強了強化學習這一已存在的領(lǐng)域。
2019-07-11 16:06:462108 所以，Google這兩篇強化學習應(yīng)用于YouTube推薦論文的出現(xiàn)給大家?guī)砹吮容^振奮人心的希望。首先，論文中宣稱效果對比使用的Baseline就是YouTube推薦線上最新的深度學習模型；
2019-07-18 11:11:009346 
在過去的十年里，自動駕駛汽車技術(shù)取得了越來越快的進步，主要得益于深度學習和人工智能領(lǐng)域的進步。作者就自動駕駛中使用的深度學習技術(shù)的現(xiàn)狀以及基于人工智能的自驅(qū)動結(jié)構(gòu)、卷積和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度強化學習
2019-10-28 16:07:192425 
深度學習DL是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。深度學習DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。
2020-01-30 09:53:006365 
強化學習非常適合實現(xiàn)自主決策，相比之下監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習技術(shù)則無法獨立完成此項工作。
2019-12-10 14:34:571667 深度學習DL是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。深度學習DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。
2020-01-24 10:46:005623 惰性是人類的天性，然而惰性能讓人類無需過于復雜的練習就能學習某項技能，對于人工智能而言，是否可有基于惰性的快速學習的方法？本文提出一種懶惰強化學習(Lazy reinforcement learning, LRL) 算法。
2020-01-16 17:40:001238 本文檔的主要內(nèi)容詳細介紹的是深度強化學習的筆記資料免費下載。
2020-03-10 08:00:000 強化學習（RL）是現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域中最熱門的研究主題之一，其普及度還在不斷增長。 讓我們看一下開始學習RL需要了解的5件事。
2020-05-04 18:14:004155 
深度學習DL是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。深度學習DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。強化學習RL是通過對未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學習得到一個最優(yōu)策略。強化學習是機器學習中一種快速、高效且不可替代的學習算法。
2020-05-16 09:20:403977 深度學習DL是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。深度學習DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。強化學習RL是通過對未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學習得到一個最優(yōu)策略。強化學習是機器學習中一種快速、高效且不可替代的學習算法。
2020-06-13 11:39:407088 近期，有不少報道強化學習算法在 GO、Dota 2 和 Starcraft 2 等一系列游戲中打敗了專業(yè)玩家的新聞。強化學習是一種機器學習類型，能夠在電子游戲、機器人、自動駕駛等復雜應(yīng)用中運用人工智能。
2020-07-27 08:50:151212 Viet Nguyen就是其中一個。這位來自德國的程序員表示自己只玩到了第9個關(guān)卡。因此，他決定利用強化學習AI算法來幫他完成未通關(guān)的遺憾。
2020-07-29 09:30:163423 訓練最新 AI 系統(tǒng)需要驚人的計算資源，這意味著囊中羞澀的學術(shù)界實驗室很難趕上富有的科技公司。但一種新的方法可以讓科學家在單臺計算機上訓練先機的 AI。2018 年 OpenAI 報告每 3.4 個月訓練最強大 AI 所需的處理能力會翻一番，其中深度強化學習對處理尤為苛刻。
2020-07-29 09:45:38913 不過，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)往往需要大量的訓練數(shù)據(jù)，以及已知答案的帶標簽樣本，才能正常地工作。并且，它們目前尚無法完全模仿人類學習和運用智慧的方式。
2020-08-28 14:21:067345 
強化學習屬于機器學習中的一個子集，它使代理能夠理解在特定環(huán)境中執(zhí)行特定操作的相應(yīng)結(jié)果。目前，相當一部分機器人就在使用強化學習掌握種種新能力。
2020-11-06 15:33:492130 深度強化學習是深度學習與強化學習相結(jié)合的產(chǎn)物，它集成了深度學習在視覺等感知問題上強大的理解能力，以及強化學習的決策能力，實現(xiàn)了...
2020-12-10 18:32:501078 RLax（發(fā)音為“ relax”）是建立在JAX之上的庫，它公開了用于實施強化學習智能體的有用構(gòu)建塊。。報道：深度強化學習實驗室作者：DeepRL ...
2020-12-10 18:43:231333 本文主要介紹深度強化學習在任務(wù)型對話上的應(yīng)用，兩者的結(jié)合點主要是將深度強化學習應(yīng)用于任務(wù)型對話的策略學習上來源：騰訊技術(shù)工程微信號
2020-12-10 19:02:451545 強化學習（ Reinforcement learning，RL）作為機器學習領(lǐng)域中與監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習并列的第三種學習范式，通過與環(huán)境進行交互來學習，最終將累積收益最大化。常用的強化學習算法分為
2021-04-08 11:41:5811 深度強化學習（DRL）作為機器學習的重要分攴，在 Alphago擊敗人類后受到了廣泛關(guān)注。DRL以種試錯機制與環(huán)境進行交互，并通過最大化累積獎賞最終得到最優(yōu)策略。強化學習可分為無模型強化學習和模型化
2021-04-12 11:01:529 Control of Bipedal Robots）為題，已被機器人國際學術(shù)頂會 ICRA 收錄。 通過強化學習，它能自己走路，并能進行自我恢復。在現(xiàn)實世界中，通過反復試
2021-04-13 09:35:093022 
利用深度強化學習技術(shù)實現(xiàn)路口信號控制是智能交通領(lǐng)域的硏究熱點。現(xiàn)有硏究大多利用強化學習來全面刻畫交通狀態(tài)以及設(shè)計有效強化學習算法以解決信號配時問題，但這些研究往往忽略了信號燈狀態(tài)對動作選擇的影響以及
2021-04-23 15:30:5321 目前壯語智能信息處理研究處于起步階段，缺乏自動詞性標注方法。針對壯語標注語料匱乏、人工標注費時費力而機器標注性能較差的現(xiàn)狀，提出一種基于強化學習的壯語詞性標注方法。依據(jù)壯語的文法特點和中文賓州樹庫
2021-05-14 11:29:3514 壓邊為改善板料拉深制造的成品質(zhì)量，釆用深度強化學習的方法進行拉深過程旳壓邊力優(yōu)化控制。提岀一種基于深度強化學習與有限元仿真集成的壓邊力控制模型，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知能力與強化學習的決策能力，進行
2021-05-27 10:32:390 一種新型的多智能體深度強化學習算法
2021-06-23 10:42:4736 基于深度強化學習的無人機控制律設(shè)計方法
2021-06-23 14:59:1046 基于強化學習的虛擬場景角色乒乓球訓練
2021-06-27 11:34:3362 使用Matlab進行強化學習電子版資源下載
2021-07-16 11:17:090 基于深度強化學習的智能船舶航跡跟蹤控制 人工智能技術(shù)與咨詢 昨天 本文來自《中國艦船研究》?，作者?？旱?關(guān)注微信公眾號：人工智能技術(shù)與咨詢。了解更多咨詢！ 0.?? 引 言 目前，國內(nèi)外對運載工具
2021-11-18 11:07:342993 基于深度強化學習的區(qū)域化視覺導航方法 人工智能技術(shù)與咨詢? 本文來自《 上海交通大學學報 》，作者李鵬等 關(guān)注微信公眾號：人工智能技術(shù)與咨詢。了解更多咨詢！ ? 在環(huán)境中高效導航是智能
2021-11-19 11:03:571293 
多Agent 深度強化學習綜述 來源：《自動化學報》，作者梁星星等 摘 要?近年來,深度強化學習(Deep reinforcement learning,DRL) 在諸多復雜序貫決策問題中取得巨大
2022-01-18 10:08:012300 
定標記訓練數(shù)據(jù)的情況下獲得正確的輸出 無監(jiān)督學習(UL)：關(guān)注在沒有預(yù)先存在的標簽的情況下發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式 強化學習(RL) ： 關(guān)注智能體在環(huán)境中如何采取行動以最大化累積獎勵 通俗地說，強化學習類似于嬰兒學習和發(fā)現(xiàn)世界，如果有獎勵(正強化)，嬰兒可能會執(zhí)行一個行
2022-12-20 14:00:021683 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《ESP32上的深度強化學習.zip》資料免費下載
2022-12-27 10:31:451 作者：Siddhartha Pramanik 來源：DeepHub IMBA 目前流行的強化學習算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。這些算法
2023-02-03 20:15:061744 一套泛化能力強的決策規(guī)劃機制是智能駕駛目前面臨的難點之一。強化學習是一種從經(jīng)驗中總結(jié)的學習方式，并從長遠的角度出發(fā)，尋找解決問題的最優(yōu)方案。近些年來，強化學習在人工智能領(lǐng)域取得了重大突破，因而成為了解決智能駕駛決策規(guī)劃問題的一種新的思路。
2023-02-08 14:05:162890 強化學習（RL）是人工智能的一個子領(lǐng)域，專注于決策過程。與其他形式的機器學習相比，強化學習模型通過與環(huán)境交互并以獎勵或懲罰的形式接收反饋來學習。
2023-06-09 09:23:23930 ，可以節(jié)省至多 95% 的訓練開銷。 深度強化學習模型的訓練通常需要很高的計算成本，因此對深度強化學習模型進行稀疏化處理具有加快訓練速度和拓展模型部署的巨大潛力。 然而現(xiàn)有的生成小型模型的方法主要基于知識蒸餾，即通過迭
2023-06-11 21:40:021322 
機械臂抓取擺放及堆疊物體是智能工廠流水線上常見的工序，可以有效的提升生產(chǎn)效率，本文針對機械臂的抓取擺放、抓取堆疊等常見任務(wù)，結(jié)合深度強化學習及視覺反饋，采用AprilTag視覺標簽、后視經(jīng)驗回放機制
2023-06-12 11:25:224326 
的情況下獲得正確的輸出無監(jiān)督學習(UL)：關(guān)注在沒有預(yù)先存在的標簽的情況下發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式強化學習(RL)：關(guān)注智能體在環(huán)境中如何采取行動以最大化累積獎勵通俗地說，強
2023-01-05 14:54:051714 
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2023-06-20 09:27:281 摘要：基于強化學習的目標檢測算法在檢測過程中通常采用預(yù)定義搜索行為，其產(chǎn)生的候選區(qū)域形狀和尺寸變化單一，導致目標檢測精確度較低。為此，在基于深度強化學習的視覺目標檢測算法基礎(chǔ)上，提出聯(lián)合回歸與深度
2023-07-19 14:35:020 訊維模擬矩陣在深度強化學習智能控制系統(tǒng)中的應(yīng)用主要是通過構(gòu)建一個包含多種環(huán)境信息和動作空間的模擬矩陣，來模擬和預(yù)測深度強化學習智能控制系統(tǒng)在不同環(huán)境下的表現(xiàn)和效果，從而優(yōu)化控制策略和提高系統(tǒng)的性能
2023-09-04 14:26:361155 
擴散模型（diffusion model）在 CV 領(lǐng)域甚至 NLP 領(lǐng)域都已經(jīng)有了令人印象深刻的表現(xiàn)。最近的一些工作開始將 diffusion model 用于強化學習（RL）中來解決序列決策問題
2023-10-02 10:45:021711 
強化學習是機器學習的方式之一，它與監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習并列，是三種機器學習訓練方法之一。 在圍棋上擊敗世界第一李世石的 AlphaGo、在《星際爭霸2》中以 10：1 擊敗了人類頂級職業(yè)玩家
2023-10-30 11:36:405374 
更快更好地學習。我們的想法是找到最優(yōu)數(shù)量的特征和最有意義的特征。在本文中，我們將介紹并實現(xiàn)一種新的通過強化學習策略的特征選擇。我們先討論強化學習，尤其是馬爾可夫決策
2024-06-05 08:27:46971 隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，自動駕駛技術(shù)作為其中的重要分支，正逐漸走向成熟。在自動駕駛系統(tǒng)中，深度學習技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。它通過模擬人腦的學習過程，實現(xiàn)對車輛周圍環(huán)境的感知、理解和決策。本文將深入探討深度學習在自動駕駛中的關(guān)鍵技術(shù)，包括感知與識別、決策與規(guī)劃以及控制與執(zhí)行等方面。
2024-07-01 11:40:171716 的計算圖和自動微分功能，非常適合實現(xiàn)復雜的強化學習算法。 1. 環(huán)境（Environment） 在強化學習中，環(huán)境是一個抽象的概念，它定義了智能體（agent）可以執(zhí)行的動作（actions）、觀察到
2024-11-05 17:34:281515 [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]在談及自動駕駛時，有些方案中會提到“強化學習（Reinforcement Learning，簡稱RL）”，強化學習是一類讓機器通過試錯來學會做決策的技術(shù)。簡單理解
2025-10-23 09:00:37477 
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