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【优化算法】多目标蝗虫优化算法(MOGOA)
一 简介 1 GOA数学模型 2 GOA迭代模型 3 GOA算法的基本流程 4 GOA缺点 二 源代码 clc clear close all Change these details with respect to your proble
算法
人工智能
强化学习
RNN
数学建模
强化学习 最前沿之graph policy gradients
强化学习 Zee最前沿系列 深度强化学习作为当前发展最快的方向 可以说是百家争鸣的时代 针对特定问题 针对特定环境的文章也层出不穷 对于这么多的文章和方向 如果能撇一隅 往往也能够带来较多的启发 本系列文章 主要是针对当前较新的深度强化学习
强化学习最前沿
图卷积神经网络
强化学习
若依框架——使用自定义用户表登录系统
修改数据库配置 修改登录用户表 原JavaBean package com ruoyi common core domain entity import java util Date import java util List import
项目框架学习
web项目技术
Java
强化学习
第十二讲:强化学习(Reinforcement Learning)和控制(Control)
这一章我们就要学习强化学习 reinforcement learning 和适应性控制 adaptive control 了 在监督学习 supervised learning 中 我们已经见过的一些算法 输出的标签类 y y y 都是在训
机器学习理论
强化学习
机器学习
控制
CS229
Dyna-Q算法的理论基础及其代码实践【CliffWalking-v0】
Dyna Q 理论基础 强化学习中 模型 通常指与智能体交互的环境模型 即对环境的状态转移概率和奖励函数进行建模 根据是否具有环境模型 强化学习算法分为两种 基于模型的强化学习 model based 无模型的强化学习根据智能体与环境交互采
Reinforcement Learning
算法
人工智能
python
强化学习
Win10下安装mujuco
1 背景 安装mujuco之前玩的环境都是些简单的 易处理的环境 就是下面这种 第一张图是移动下面的方块保持杆子立起来环境 第二张图是小车爬山环境 第三张图是给杆子施加力使得杆子保持立起来环境 从图也可以看出 是比较简单的环境 而mujuc
强化学习
深度学习
强化学习 reward 曲线的绘制
每隔一段取一个均值 然后把均值曲线绘制出来 包含全部点的曲线淡化处理 摘自 Z Mou Y Zhang F Gao H Wang T Zhang and Z Han Deep Reinforcement Learning based Thr
科研绘图
强化学习
学习
强化学习笔记之策略梯度PG
前面几天观看了B站周博磊老师的强化学习纲要系列视频狠狠地补了一下基础 强烈推荐没有基础的同学去补补基础 特别是MP马尔可夫过程 MRP马尔可夫奖励过程 MDP马尔可夫决策过程等 才能更好地理解与掌握后来的强化学习算法的算法思想 出发点是什么
深度学习
强化学习
人工智能
机器学习
离线强化学习(Offline RL)系列7: (状态处理) OfflineRL中的状态空间的数据增强(7种增强方案)
Arxiv原文 S4RL Surprisingly Simple Self Supervision for Offline Reinforcement Learning in Robotics 本文是由多伦多大学 斯坦福大学和Nvidia三
离线强化学习系列博客
离线强化学习
数据增强
Data Augument
强化学习
强化学习笔记-13 Policy Gradient Methods
强化学习算法主要在于学习最优的决策 到目前为止 我们所讨论的决策选择都是通过价值预估函数来间接选择的 本节讨论的是通过一个参数化决策模型来直接根据状态选择动作 而不是根据价值预估函数来间接选择 我们可以定义如下Policy Gradient
笔记
强化学习
机器学习
强化学习算法实现自动炒股
强化学习算法自动炒股 本文利用强化学习算法 PG 来对股票市场的指数进行交易研究 感兴趣的朋友可以在这个基础上导入其他市场的数据 添加 observation 的维度 本文仅使用了 当天收盘价 和 与前一天收盘价的差值 两个维度 操作 ac
强化学习
算法
人工智能
机器学习
ML-Agents案例之双人足球
本案例源自ML Agents官方的示例 Github地址 https github com Unity Technologies ml agents 本文是详细的配套讲解 本文基于我前面发的两篇文章 需要对ML Agents有一定的了解 详
强化学习
Unity强化学习
Unity
MLAgents
马尔可夫过程
马尔可夫过程的定义 平稳过程的平稳性保证了未来可以通过过去来预知 而马尔科夫是这样的一类过程 即未来只与现在有关 与过去无关 就是你的过去是什么样子不重要 未来只与自己当下的努力有关 我们只需要知道当前的信息就够了 举一个实际例子比如说卖电
强化学习
人工智能
Python 深度学习实战:75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案
深度学习正在为广泛的行业带来革命性的变化 对于许多应用来说 深度学习通过做出更快和更准确的预测 证明其已经超越人类的预测 本书提供了自上而下和自下而上的方法来展示深度学习对不同领域现实问题的解决方案 这些应用程序包括计算机视觉 自然语言处理
深度学习
python
神经网络
强化学习
迁移学习
【论文解读】滴滴智能派单-KDD2018 Large-Scale Order Dispatch in On-Demand Ride-Hailing
Large Scale Order Dispatch in On Demand Ride Hailing Platforms A Learning and Planning Approach 一 简介 基于大量历史数据 构建一个大Q表 用于
笔记
强化学习
人工智能
强化学习笔记:连续控制 & 确定策略梯度DPG
1 离散控制与连续控制 之前的无论是DQN Q learning A2C REINFORCEMENT SARSA什么的 都是针对离散动作空间 不能直接解决连续控制问题 考虑这样一个问题 我们需要控制一只机械手臂 完成某些任务 获取奖励 机械
强化学习
DQN Pytorch示例
智能体是一个字母o 它卡在许多 之间 而要达到的目的是并确保o两侧都有 这需要让o能够向左右两边移动 而且速度略快于无动作时的自然移动速度 看起来就像下面那样 这是一种很简单的情形 pytorch版本 1 11 0 cu113 代码 因为每
python
深度学习
Pytorch
强化学习
强化学习的模型
文章目录 前言 一 强化学习是什么 二 基本模型 1 基本框架 2 学习过程 三 马尔科夫决策过程 Markov Decision Process MDP 1 马尔科夫性质 2 MDP的基本组成部分 3 MDP的基本流程 四 基于模型和免模
强化学习
python
【重磅最新】163篇ICML-2021强化学习领域论文整理汇总(2021.06.07)
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 来源 整理自https icml cc ICML 是机器学习领域最重要的会议
强化学习
人工智能
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编程语言
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【强化学习】
强化学习DQN 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 强化学习DQN DQN算法的简介 一 环境的介绍 二 DQN算法 1 DQN算法的关键技术 2 DQN代码 2 1 导入库 2 2 定义类 2 3
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