本文提出了一個使用傳統(tǒng)DAS和深度強化學(xué)習(xí)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 09:41:09
9663 本文來自愛奇藝資深工程師王亞楠在LiveVideoStackCon2018熱身分享，由LiveVideoStack整理而成。在分享中，王亞楠介紹了自動碼率調(diào)節(jié)算法的實現(xiàn)過程與評價標(biāo)準(zhǔn)，以及基于強化學(xué)習(xí)的自動碼率調(diào)節(jié)算法的技術(shù)架構(gòu)與實現(xiàn)要點。
2018-08-02 17:51:417211 
使用Isaac Gym來強化學(xué)習(xí)mycobot抓取任務(wù)
2023-04-11 14:57:129694 
什么是深度強化學(xué)習(xí)? 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(rèn)知任務(wù)。
2023-07-01 10:29:502122 
Lab 是一個適用于機器人學(xué)習(xí)的開源模塊化框架，其模塊化高保真仿真適用于各種訓(xùn)練環(huán)境，Isaac Lab 同時支持模仿學(xué)習(xí)（模仿人類）和強化學(xué)習(xí)（在嘗試和錯誤中進行學(xué)習(xí)），為所有機器人具身提供了靈活的訓(xùn)練方法。它能夠為各種訓(xùn)練場景提供用戶友好的環(huán)境，幫助增加或更新機器人技能。
2025-07-14 15:29:112039 
Facebook近日推出ReAgent強化學(xué)習(xí)（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 強化學(xué)習(xí)的另一種策略（二）
2019-04-03 12:10:44
`轉(zhuǎn)一篇好資料機器學(xué)習(xí)算法可以分為三大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)可用于一個特定的數(shù)據(jù)集（訓(xùn)練集）具有某一屬性（標(biāo)簽），但是其他數(shù)據(jù)沒有標(biāo)簽或者需要預(yù)測標(biāo)簽的情況。無監(jiān)督學(xué)習(xí)可用
2017-04-18 18:28:36
內(nèi)容2:課程一： Tensorflow入門到熟練：課程二：圖像分類：課程三：物體檢測：課程四：人臉識別：課程五：算法實現(xiàn)：1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN2、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN3、強化學(xué)習(xí)DRL4、對抗性生成
2021-01-09 17:01:54
時間安排大綱具體內(nèi)容實操案例三天關(guān)鍵點1.強化學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程2.馬爾可夫決策過程3.動態(tài)規(guī)劃4.無模型預(yù)測學(xué)習(xí)5.無模型控制學(xué)習(xí)6.價值函數(shù)逼近7.策略梯度方法8.深度強化學(xué)習(xí)-DQN算法系列9.
2022-04-21 14:57:39
內(nèi)容2:課程一： TensoRFlow入門到熟練：課程二：圖像分類：課程三：物體檢測：課程四：人臉識別：課程五：算法實現(xiàn)：1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN2、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN3、強化學(xué)習(xí)DRL4、對抗性生成
2021-01-10 13:42:26
針對強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)在RoboCup帶球任務(wù)中的應(yīng)用_劉飛
2017-03-14 08:00:000 請訂閱2016年《程序員》 盡管監(jiān)督式和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)不同，在強化學(xué)習(xí)中，研究人員通過讓一個代理與環(huán)境交互來訓(xùn)練模型。當(dāng)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)DRL研發(fā)的AlphaGo，將深度強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)、深度強化學(xué)習(xí)，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(xué)習(xí)
2017-12-27 09:07:1511877 策略可獲得的最大回報；其次，利用分層強化學(xué)習(xí)方法的無環(huán)境模型學(xué)習(xí)以及局部更新能力將策略更新過程限制在規(guī)模較小的局部空間或維度較低的高層空間上，提高學(xué)習(xí)算法的性能；最后，針對出租車問題在柵格環(huán)境中對所提算法進行了仿真實驗
2017-12-27 14:32:020 本文提出了一種LCS和LS-SVM相結(jié)合的多機器人強化學(xué)習(xí)方法，LS-SVM獲得的最優(yōu)學(xué)習(xí)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(dǎo)多機器人強化學(xué)習(xí)的規(guī)則，為強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)
2018-01-09 14:43:490 問題，對半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的協(xié)同訓(xùn)練算法進行改進，提出了一種基于多學(xué)習(xí)器協(xié)同訓(xùn)練模型的人體行為識別方法．這是一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的識別算法，該方法首先通過基于Q統(tǒng)計量的學(xué)習(xí)器差異性度量選擇算法來挑取出協(xié)同訓(xùn)練中基學(xué)習(xí)
2018-01-21 10:41:091 在風(fēng)儲配置給定前提下，研究風(fēng)電與儲能系統(tǒng)如何有機合作的問題。核心在于風(fēng)電與儲能組成混合系統(tǒng)參與電力交易，通過合作提升其市場競爭的能力。針對現(xiàn)有研究的不足，在具有過程化樣本的前提下，引入強化學(xué)習(xí)算法
2018-01-27 10:20:502 在本篇論文中，研究人員使用流行的異步進化算法（asynchronous evolutionary algorithm）的正則化版本，并將其與非正則化的形式以及強化學(xué)習(xí)方法進行比較。
2018-02-09 14:47:414352 
傳統(tǒng)上，強化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域占據(jù)著一個合適的地位。但強化學(xué)習(xí)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 為了彌補IEEE 802.15.4協(xié)議原有區(qū)分服務(wù)機制的不足，提出了一種基于BCS（backoff counter scheme）與強化學(xué)習(xí)的區(qū)分服務(wù)策略。從終端節(jié)點出發(fā)，在原優(yōu)先級區(qū)分服務(wù)策略
2018-03-09 16:02:070 Q-learning和SARSA是兩種最常見的不理解環(huán)境強化學(xué)習(xí)算法，這兩者的探索原理不同，但是開發(fā)原理是相似的。Q-learning是一種離線學(xué)習(xí)算法，智能體需要從另一項方案中學(xué)習(xí)到行為a*的價值
2018-04-15 10:32:2214964 強化學(xué)習(xí)是智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎勵信號（強化信號）函數(shù)值最大，強化學(xué)習(xí)不同于連接主義學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)，主要表現(xiàn)在教師信號上，強化學(xué)習(xí)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(dāng)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)，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 
McAleer和他的團隊稱這個過程為“一種新型的強化學(xué)習(xí)算法，能夠教導(dǎo)算法如何在沒有人類協(xié)助的情況下解開魔方?！?他們聲稱，這種學(xué)習(xí)算法可以在30步內(nèi)解開100％的隨機打亂魔方 - 這和人類的表現(xiàn)不相上下或優(yōu)于人類的表現(xiàn)。
2018-06-22 16:49:394426 
Q Learning算法是由Watkins于1989年在其博士論文中提出，是強化學(xué)習(xí)發(fā)展的里程碑，也是目前應(yīng)用最為廣泛的強化學(xué)習(xí)算法。
2018-07-05 14:10:004098 自動駕駛汽車首先是人工智能問題，而強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個重要分支，是多學(xué)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(xué)習(xí)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(xué)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(xué)習(xí)攻克的又一游戲里程碑。
2018-07-13 08:56:015357 
強化學(xué)習(xí)是人工智能基本的子領(lǐng)域之一，在強化學(xué)習(xí)的框架中，智能體通過與環(huán)境互動，來學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)。
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(rèn)為這是深度強化學(xué)習(xí)發(fā)展到新時代之后可以作為新標(biāo)桿的算法測試任務(wù)，而且也歡迎其它機構(gòu)與學(xué)校的研究人員一同研究這些任務(wù)，把深度強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成為人工智能界的焦點。
2018-08-09 10:12:436869 強化學(xué)習(xí)作為一種常用的訓(xùn)練智能體的方法，能夠完成很多復(fù)雜的任務(wù)。在強化學(xué)習(xí)中，智能體的策略是通過將獎勵函數(shù)最大化訓(xùn)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(xué)習(xí)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?jǐn)?shù)”。
2018-08-18 11:38:574166 而這時，強化學(xué)習(xí)會在沒有任何標(biāo)簽的情況下，通過先嘗試做出一些行為得到一個結(jié)果，通過這個結(jié)果是對還是錯的反饋，調(diào)整之前的行為，就這樣不斷的調(diào)整，算法能夠學(xué)習(xí)到在什么樣的情況下選擇什么樣的行為可以得到最好的結(jié)果。
2018-08-21 09:18:2521886 
強化學(xué)習(xí)（RL）研究在過去幾年取得了許多重大進展。強化學(xué)習(xí)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 09:20:494367 對于新的研究人員來說，能夠根據(jù)既定方法快速對其想法進行基準(zhǔn)測試非常重要。因此，我們?yōu)?Arcade 學(xué)習(xí)環(huán)境支持的 60 個游戲提供四個智能體的完整培訓(xùn)數(shù)據(jù)，可用作 Python pickle 文件
2018-08-31 10:55:305376 強化學(xué)習(xí)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(biāo)前進，比如它訓(xùn)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 強化學(xué)習(xí)是一種訓(xùn)練主體最大化獎勵的學(xué)習(xí)機制，對于目標(biāo)條件下的強化學(xué)習(xí)來說可以將獎勵函數(shù)設(shè)為當(dāng)前狀態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)之間距離的反比函數(shù)，那么最大化獎勵就對應(yīng)著最小化與目標(biāo)函數(shù)的距離。
2018-09-24 10:11:007591 按照以往的做法，如果研究人員要用強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)，但它也改變了智能體的目標(biāo)。
2018-09-16 09:32:036329 Silver的演講中提出的強化學(xué)習(xí)10大要點涵蓋涉及算法評估、狀態(tài)控制、建模函數(shù)等方面的心得和建議，非常值得開發(fā)者和機器學(xué)習(xí)愛好者參考學(xué)習(xí)。一起看看他是怎么說的吧！
2018-09-17 08:41:193694 之前接觸的強化學(xué)習(xí)算法都是單個智能體的強化學(xué)習(xí)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 11月1日，F(xiàn)acebook開源了Horizon，一個由Facebook的AI研究人員、推薦系統(tǒng)專家和工程師共同搭建的強化學(xué)習(xí)平臺，其框架的構(gòu)建工作開始于兩年半前，在過去一年中一直被Facebook內(nèi)部使用。
2018-11-05 09:34:171140 本文作者通過簡單的方式構(gòu)建了強化學(xué)習(xí)模型來訓(xùn)練無人車算法，可以為初學(xué)者提供快速入門的經(jīng)驗。
2018-11-12 14:47:395434 OpenAI 近期發(fā)布了一個新的訓(xùn)練環(huán)境 CoinRun，它提供了一個度量智能體將其學(xué)習(xí)經(jīng)驗活學(xué)活用到新情況的能力指標(biāo)，而且還可以解決一項長期存在于強化學(xué)習(xí)中的疑難問題——即使是廣受贊譽的強化算法在訓(xùn)練過程中也總是沒有運用監(jiān)督學(xué)習(xí)的技術(shù)。
2019-01-01 09:22:003047 
強化學(xué)習(xí)（RL）能通過獎勵或懲罰使智能體實現(xiàn)目標(biāo)，并將它們學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗轉(zhuǎn)移到新環(huán)境中。
2018-12-24 09:29:563716 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(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）這種通用黑盒算法來優(yōu)化。然而，因為強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)又一突破。
2019-02-17 09:30:283943 
在傳統(tǒng)的多智體學(xué)習(xí)過程當(dāng)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(fù)雜和計算力所限，目前還尚未有人在多智體深度強化學(xué)習(xí) (Multi-Agent Deep Reinforcement Learning) 的對手建模中使用遞歸推理。
2019-03-05 08:52:435713 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(xué)習(xí)是否已經(jīng)到達(dá)盡頭”的問題。
2019-05-10 16:34:592987 近年來，深度強化學(xué)習(xí)（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 近幾年來，強化學(xué)習(xí)在任務(wù)導(dǎo)向型對話系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，對話系統(tǒng)通常被統(tǒng)計建模成為一個 馬爾科夫決策過程（Markov Decision Process）模型，通過隨機優(yōu)化的方法來學(xué)習(xí)對話策略。
2019-08-06 14:16:292402 強化學(xué)習(xí)非常適合實現(xiàn)自主決策，相比之下監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)則無法獨立完成此項工作。
2019-12-10 14:34:571667 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是深度強化學(xué)習(xí)的筆記資料免費下載。
2020-03-10 08:00:000 強化學(xué)習(xí)（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(xué)習(xí)RL需要了解的5件事。
2020-05-04 18:14:004155 
深度學(xué)習(xí)DL是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)得到一個最優(yōu)策略。強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中一種快速、高效且不可替代的學(xué)習(xí)算法。
2020-05-16 09:20:403977 深度學(xué)習(xí)DL是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)得到一個最優(yōu)策略。強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中一種快速、高效且不可替代的學(xué)習(xí)算法。
2020-06-13 11:39:407089 近期，有不少報道強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)類型，能夠在電子游戲、機器人、自動駕駛等復(fù)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(xué)習(xí)AI算法來幫他完成未通關(guān)的遺憾。
2020-07-29 09:30:163424 強化學(xué)習(xí)屬于機器學(xué)習(xí)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(dāng)一部分機器人就在使用強化學(xué)習(xí)掌握種種新能力。
2020-11-06 15:33:492130 深度強化學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)相結(jié)合的產(chǎn)物，它集成了深度學(xué)習(xí)在視覺等感知問題上強大的理解能力，以及強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)智能體的有用構(gòu)建塊。。報道：深度強化學(xué)習(xí)實驗室作者：DeepRL ...
2020-12-10 18:43:231333 本文主要介紹深度強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)應(yīng)用于任務(wù)型對話的策略學(xué)習(xí)上來源：騰訊技術(shù)工程微信號
2020-12-10 19:02:451545 回顧深度學(xué)習(xí)框架的演變，我們可以清楚地看到深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法之間的緊密耦合關(guān)系。這種相互依賴的良性循環(huán)推動了深度學(xué)習(xí)框架和工具的快速發(fā)展。
2021-01-21 13:46:553613 基準(zhǔn)算法，其僅利用城市間的距離等靜態(tài)結(jié)構(gòu)信息來構(gòu)造初始解，解構(gòu)造方法2~解構(gòu)造方法4則嘗試?yán)盟阉鬟^程中積累的歷史數(shù)據(jù)，通過強化學(xué)習(xí)挖掘有用信息，用于引導(dǎo)解的構(gòu)造過程。在25個國際公開算例上的測試結(jié)果表明，基于歷史信息的
2021-03-17 11:42:3716 強化學(xué)習(xí)（ Reinforcement learning，RL）作為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)并列的第三種學(xué)習(xí)范式，通過與環(huán)境進行交互來學(xué)習(xí)，最終將累積收益最大化。常用的強化學(xué)習(xí)算法分為
2021-04-08 11:41:5811 深度強化學(xué)習(xí)（DRL）作為機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)可分為無模型強化學(xué)習(xí)和模型化
2021-04-12 11:01:529 Control of Bipedal Robots）為題，已被機器人國際學(xué)術(shù)頂會 ICRA 收錄。 通過強化學(xué)習(xí)，它能自己走路，并能進行自我恢復(fù)。在現(xiàn)實世界中，通過反復(fù)試
2021-04-13 09:35:093022 
強化學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中的一個研究熱點。在求解強化學(xué)習(xí)問題時，傳統(tǒng)的最小二乘法作為一類特殊的函數(shù)逼近學(xué)習(xí)方法，具有收斂速度快、充分利用樣本數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。通過對最小二乘時序差分算法
2021-04-23 15:03:035 利用深度強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)來全面刻畫交通狀態(tài)以及設(shè)計有效強化學(xué)習(xí)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 在移動霧計算中，霧節(jié)點與移動終端用戶之間的通信容易受到偽裝攻擊，從而帶來通信和數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩珕栴}?；谝苿屿F環(huán)境下的物理層密鑰生成策略，提出一種基于強化學(xué)習(xí)的偽裝攻擊檢測算法。構(gòu)建移動霧計算中的偽裝
2021-05-11 11:48:395 符號構(gòu)建標(biāo)注詞典，通過依存句法分析融合語義特征，并以長短期記憶網(wǎng)絡(luò)為策略網(wǎng)絡(luò)，利用循環(huán)記憶完善部分觀測信息。在此基礎(chǔ)上，引入強化學(xué)習(xí)框架，將目標(biāo)詞性作為環(huán)境反饋，通過特征學(xué)習(xí)不斷逼近目標(biāo)真實值。實驗結(jié)果表明
2021-05-14 11:29:3514 壓邊力控制策略的學(xué)習(xí)優(yōu)化?；谏疃?b class="flag-6" style="color: red">強化學(xué)習(xí)的壓邊力優(yōu)化算法，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理巨大的狀態(tài)空間，避免了系統(tǒng)動力學(xué)的擬合，并且使用一種新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來構(gòu)建策略網(wǎng)絡(luò)，將壓邊力策略劃分為全局與局部兩部分，提高了壓邊
2021-05-27 10:32:390 一種新型的多智能體深度強化學(xué)習(xí)算法
2021-06-23 10:42:4736 基于深度強化學(xué)習(xí)的無人機控制律設(shè)計方法
2021-06-23 14:59:1046 基于強化學(xué)習(xí)的虛擬場景角色乒乓球訓(xùn)練
2021-06-27 11:34:3362 使用Matlab進行強化學(xué)習(xí)電子版資源下載
2021-07-16 11:17:090 多Agent 深度強化學(xué)習(xí)綜述 來源：《自動化學(xué)報》，作者梁星星等 摘 要?近年來,深度強化學(xué)習(xí)(Deep reinforcement learning,DRL) 在諸多復(fù)雜序貫決策問題中取得巨大
2022-01-18 10:08:012300 
本文主要內(nèi)容是如何用Oenflow去復(fù)現(xiàn)強化學(xué)習(xí)玩 Flappy Bird 小游戲這篇論文的算法關(guān)鍵部分，還有記錄復(fù)現(xiàn)過程中一些踩過的坑。
2022-01-26 18:19:342 定標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下獲得正確的輸出 無監(jiān)督學(xué)習(xí)(UL)：關(guān)注在沒有預(yù)先存在的標(biāo)簽的情況下發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式 強化學(xué)習(xí)(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(xué)習(xí)類似于嬰兒學(xué)習(xí)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(xué)習(xí).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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)是一種從經(jīng)驗中總結(jié)的學(xué)習(xí)方式，并從長遠(yuǎn)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)（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(xué)習(xí)相比，強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)。
2023-06-09 09:23:23930 大模型時代，模型壓縮和加速顯得尤為重要。傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)可通過稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)模型壓縮和加速，那么同樣需要大量計算開銷的強化學(xué)習(xí)任務(wù)可以基于稀疏網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練嗎？本文提出了一種強化學(xué)習(xí)專用稀疏訓(xùn)練框架
2023-06-11 21:40:021325 
前言 DeepMind 最近在 Nature 發(fā)表了一篇論文 AlphaDev[2, 3]，一個利用強化學(xué)習(xí)來探索更優(yōu)排序算法的AI系統(tǒng)。 AlphaDev 系統(tǒng)直接從 CPU 匯編指令的層面入手去
2023-06-19 10:49:271378 
的情況下獲得正確的輸出無監(jiān)督學(xué)習(xí)(UL)：關(guān)注在沒有預(yù)先存在的標(biāo)簽的情況下發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式強化學(xué)習(xí)(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 
作者：SiddharthaPramanik來源：DeepHubIMBA目前流行的強化學(xué)習(xí)算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。這些算法已被用于在游戲
2023-02-06 15:06:384620 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《人工智能強化學(xué)習(xí)開源分享.zip》資料免費下載
2023-06-20 09:27:281 摘要：基于強化學(xué)習(xí)的目標(biāo)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(dǎo)致目標(biāo)檢測精確度較低。為此，在基于深度強化學(xué)習(xí)的視覺目標(biāo)檢測算法基礎(chǔ)上，提出聯(lián)合回歸與深度
2023-07-19 14:35:020 深度學(xué)習(xí)算法庫框架學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)是一種非常強大的機器學(xué)習(xí)方法，它可以用于許多不同的應(yīng)用程序，例如計算機視覺、語言處理和自然語言處理。然而，實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要使用一些算法庫框架。在本文中，我們將探討
2023-08-17 16:11:071407 深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法教程 深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個重要分支，多年來深度學(xué)習(xí)一直在各個領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮著極其重要的作用，成為了人工智能技術(shù)的重要組成部分。許多深度學(xué)習(xí)算法和框架提供了
2023-08-17 16:11:261829 訊維模擬矩陣在深度強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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 14:26:361156 
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(xué)習(xí)（RL）中來解決序列決策問題
2023-10-02 10:45:021713 
強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的方式之一，它與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)并列，是三種機器學(xué)習(xí)訓(xùn)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(xué)習(xí)。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(xué)習(xí)策略的特征選擇。我們先討論強化學(xué)習(xí)，尤其是馬爾可夫決策
2024-06-05 08:27:46971 的計算圖和自動微分功能，非常適合實現(xiàn)復(fù)雜的強化學(xué)習(xí)算法。 1. 環(huán)境（Environment） 在強化學(xué)習(xí)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 17:34:281519 本來轉(zhuǎn)自：DeepHubIMBA本文系統(tǒng)講解從基本強化學(xué)習(xí)方法到高級技術(shù)（如PPO、A3C、PlaNet等）的實現(xiàn)原理與編碼過程，旨在通過理論結(jié)合代碼的方式，構(gòu)建對強化學(xué)習(xí)算法的全面理解。為確保內(nèi)容
2025-04-23 13:22:041417 下，就是一個智能體在環(huán)境里行動，它能觀察到環(huán)境的一些信息，并做出一個動作，然后環(huán)境會給出一個反饋（獎勵或懲罰），智能體的目標(biāo)是把長期得到的獎勵累積到最大。和監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，強化學(xué)習(xí)沒有一一對應(yīng)的“正確答案”給它看，而是靠與環(huán)境交互、自我探索來發(fā)現(xiàn)
2025-10-23 09:00:37479 
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