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初探强化学习
1 引言 人生中充满选择 每次选择就是一次决策 我们正是从一次次决策中 把自己带领到人生的下一段旅程中 在回忆往事的时候 我们会对生命中某些时刻的决策印象深刻 还好当时选择了读研 毕业后找到了一份自己喜欢的工作 如果当初接受那家公司的off
强化学习
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快乐的强化学习6——DDPG及其实现方法
快乐的强化学习6 DDPG及其实现方法 学习前言 一 简介 二 实现过程拆解 1 神经网络的构建 a Actor网络部分 b Critic网络部分 c 网络连接关系 2 动作的选择 3 神经网络的学习 三 具体实现代码 学习前言 刚刚从大学
快乐的强化学习
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强化学习算法 DQN 解决 CartPole 问题,代码逐条详解
本文内容源自百度强化学习 7 日入门课程学习整理 感谢百度 PARL 团队李科浇老师的课程讲解 强化学习算法 DQN 解决 CartPole 问题 移动小车使得车上的摆杆保持直立 这个游戏环境可以说是强化学习中的 Hello World 大
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PARL 强化学习框架学习
最近参加了百度的的PARL深度强化学习课程 算是对强化学习有了一定了解 因为之前并没有学习过强化学习相关的知识 粗略入门 体验了PARL框架 确实对新手比较友好 入门学习了比较基础的算法 如SARSA Q Learning DQN PG D
强化学习
CORL: 基于变量序和强化学习的因果发现算法
深度强化学习实验室 官网 http www neurondance com 论坛 http deeprl neurondance com 来源 诺亚实验室 华为诺亚方舟实验室 西安交通大学和UCL联合研究提出一种结合变量序和强化学习的因果结
算法
人工智能
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编程语言
Q-learning和Sarsa
一 Q learning Q Learning的目的是学习特定state下 特定action的价值 是建立一个Q table 以state为行 action为列 通过每个动作带来的奖赏更新Q table 是异策略 行动策略和评估策略不是一个
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强化学习之Sarsa算法最简单的实现代码-(环境:“CliffWalking-v0“悬崖问题)
1 算法简介 直接上伪代码 伪代码解释 第一行 设置动作空间A和状态空间S 以后你agent只能执行这A中有的动作 你环境的状态也就S中这么些 初始化Q表格 也就是表格的横坐标为动作 纵坐标为状态 每个格子里面的值表示 纵坐标对应的状态s下
强化学习
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深度强化学习
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快乐的强化学习1——Q_Learning及其实现方法
快乐的强化学习1 Q Learning及其实现方法 学习前言 简介 Q Learning算法的实现 具体实现代码 GITHUB下载连接 学习前言 刚刚从大学毕业 近来闲来无事 开始了机器学习的旅程 深度学习是机器学习的重要一环 其可以使得机
快乐的强化学习
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CS285课程笔记(5.(1))——从概率图角度理解强化学习(变分推断原理+VAE)
Lecture 18 19 2020版 这两节课的核心内容就是如何把强化学习问题 又可以称为最优控制问题 转化为一个基于概率图模型的推断问题 这里的推断又可以进一步细分为精确推断 Exact Inference 和近似推断 Approxim
强化学习
DDPG强化学习pytorch代码
DDPG强化学习pytorch代码 参照莫烦大神的强化学习教程tensorflow代码改写成了pytorch代码 具体代码如下 也可以去我的GitHub上下载 torch 0 41 import torch import torch nn
学习所得
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进化算法
RL
Catalogue DQN Framework Application 1 1 Cartpole Introduction 1 2 Code 1 3 Result Reference DQN Framework The agent inte
RL
DQN
CartPole
gym
强化学习
UESTC人工智能 期末复习
目录 Part 0 AI历史 Part 1 图搜索算法 图搜索一般过程 深度优先搜索DFS 广度优先搜素BFS DFS和BFS的区别 一致代价搜索UCS Greedy Search A Search Part 2 对抗搜索 Adversar
课程笔记
人工智能
强化学习
强化学习之有模型学习
在前面一篇简单介绍了强化学习的概念和模型 具体介绍了K 摇臂赌博机的原理并对比不同模型不同参数下的运行效果 可以参考前面一篇链接 强化学习之k 摇臂赌博机 易 的博客 CSDN博客 本次介绍有模型学习 有模型学习指的是马尔可夫决策过程的四元
机器学习
强化学习
深度学习
人工智能
Dueling DQN的理论基础及其代码实现【Pytorch + Pendulum-v0】
Dueling DQN 理论基础 Dueling DQN是一种基于DQN的改进算法 它的主要突破点在于利用模型结构将值函数表示成更细致的形式 使得模型能够拥有更好的表现 首先我们可以给出如下公式并定义一个新变量 q s t
Reinforcement Learning
深度学习
强化学习
深度强化学习
DQN
强化学习笔记------第一章----强化学习概述(超详细)
强化学习讨论的问题是一个智能体 agent 怎么在一个复杂不确定的环境 environment 里面去极大化他能获得的奖励 首先 我们可以把强化学习和监督学习做一个对比 例如图片分类 监督学习 supervised learning 指的是
强化学习
神经网络
人工智能
具身智能综述和应用(Embodied AI)
什么是具身智能 目前人工智能的进展 在诸多数据源和数据集 Youtube Flickr Facebook 机器计算能力 CPU GPU TPU 的加持下 已经在CV NLP上取得了许多任务 如目标检测 语义分割等 的重大进展 但目前大部分深
深度学习
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具象智能
embodied
视觉定位
人的梦想 是不会结束的!
文章目录 前言 一 一年之约 1 学习嵌入式 2 探寻嵌入式之路 二 我的心跳 1 奉劝 2 行动 人的梦想是永远不会结束的 前言 随着在程序员这条路上不断发展 自己学得越多 就会感觉自己学的东西有多渺小 下面就说说2019年到2020年的
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Isaac-gym(1): 安装及官方demo内容
希望和正在或者想要学习使用ISAAC GYM的朋友一起有一个讨论群 尝试互帮互助 交流学习内容 目前刚开始尝试 不知道能不能建立起来 如果有意向请私戳 2023 02 PS 本人是在安装完anaconda3的情况下进行安装与配置的 1 环境
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电子科技大学人工智能期末复习笔记(二):MDP与强化学习
目录 前言 期望最大搜索 Expectimax Search 马尔科夫决策 MDP offline 超重点 先来看一个例子 基本概念 政策 Policy 折扣 Discounting 如何停止循环 价值迭代 Value Iteration
复习笔记
算法
人工智能
MDP
强化学习
第十二章 演员评论家(Actor-Critic)-强化学习理论学习与代码实现(强化学习导论第二版)
获取更多资讯 赶快关注上面的公众号吧 强化学习系列 第一章 强化学习及OpenAI Gym介绍 强化学习理论学习与代码实现 强化学习导论第二版 第二章 马尔科夫决策过程和贝尔曼等式 强化学习理论学习与代码实现 强化学习导论第二版 第三章 动
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学习笔记
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演员评论家
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