本文提出了一個(gè)使用傳統(tǒng)DAS和深度強(qiáng)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)。可行駛空間
2018-06-14 09:41:09
8521 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(shí)現(xiàn)過程與評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，以及基于強(qiáng)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(shí)現(xiàn)要點(diǎn)。
2018-08-02 17:51:416146 
使用Isaac Gym來強(qiáng)化學(xué)習(xí)mycobot抓取任務(wù)
2023-04-11 14:57:125344 
什么是深度強(qiáng)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(yùn)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 10:29:501002 
Facebook近日推出ReAgent強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning）工具包，首次通過收集離線反饋（offline feedback）來實(shí)現(xiàn)策略評估（policy evaluation）。
2019-10-19 09:38:411347 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的另一種策略（二）
2019-04-03 12:10:44
基于SCADE Vision的主動學(xué)習(xí)框架Ansys SCADE Vision-感知算法魯棒性分析測試工具
2021-02-05 06:31:06
`轉(zhuǎn)一篇好資料機(jī)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(qiáng)化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)可用于一個(gè)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(shí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL4、對抗性生成
2021-01-09 17:01:54
時(shí)間安排大綱具體內(nèi)容實(shí)操案例三天關(guān)鍵點(diǎn)1.強(qiáng)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(jià)值函數(shù)逼近7.策略梯度方法8.深度強(qiáng)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(shí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL4、對抗性生成
2021-01-10 13:42:26
learning），又稱再勵學(xué)習(xí)、評價(jià)學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)不是單一方法，而是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方式，在智能控制機(jī)器人及分析預(yù)測等領(lǐng)域有許多應(yīng)用。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)例子：馬爾可夫決策過程 通用機(jī)器學(xué)習(xí)算法列表 1. 線性回歸
2018-10-23 14:31:12
、視頻分析、3D圖形與視覺、SLAM、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自然語言理解、機(jī)器人技術(shù)、模型壓縮相關(guān)算法等；2. 提出和實(shí)現(xiàn)最前沿的算法，保持算法在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的領(lǐng)先；3. 推動計(jì)算機(jī)視覺&機(jī)器學(xué)習(xí)算法在眾多
2017-12-07 14:34:41
針對強(qiáng)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(jì)了自動駕駛儀。并引入動作池機(jī)制，有效避免飛行仿真中危險(xiǎn)動作的發(fā)生。首先
2013-06-25 16:27:22
27 強(qiáng)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 界聲譽(yù)卓著。在此前接受CSDN采訪時(shí)，楊強(qiáng)介紹了他目前的主要工作致力于一個(gè)將深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)有機(jī)結(jié)合的Reinforcement Transfer Learning（RTL）體系的研究。那么，這個(gè)技術(shù)框架對工業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用有什么用的實(shí)際意義？在本文中，CSDN結(jié)合楊強(qiáng)的另外一個(gè)身份國內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)
2017-10-09 18:23:180 與監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)不同，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，研究人員通過讓一個(gè)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(shí)，它得到正反饋。例如，代理人獲得一個(gè)點(diǎn)數(shù)或贏得一場比賽的獎勵。簡單地說，研究人員加強(qiáng)了代理人的良好行為。
2018-07-13 09:33:0024320 
深度強(qiáng)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(tuán)隊(duì)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL研發(fā)的AlphaGo，將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL成推上新的熱點(diǎn)和高度，成為人工智能歷史上一個(gè)新的里程碑。因此，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL非常值得研究。
2018-06-29 18:36:0027596 薩頓在專訪中（再次）科普了強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，并談到了這項(xiàng)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 09:07:1510857 針對路徑規(guī)劃算法收斂速度慢及效率低的問題，提出了一種基于分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)及人工勢場的多Agent路徑規(guī)劃算法。首先，將多Agent的運(yùn)行環(huán)境虛擬為一個(gè)人工勢能場，根據(jù)先驗(yàn)知識確定每點(diǎn)的勢能值，它代表最優(yōu)
2017-12-27 14:32:020 本文提出了一種LCS和LS-SVM相結(jié)合的多機(jī)器人強(qiáng)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(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)的規(guī)則，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)
2018-01-09 14:43:490 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(jī)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(qiáng)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(jìn)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(qiáng)化學(xué)習(xí)方法進(jìn)行比較。
2018-02-09 14:47:413454 
傳統(tǒng)上，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域占據(jù)著一個(gè)合適的地位。但強(qiáng)化學(xué)習(xí)在過去幾年已開始在很多人工智能計(jì)劃中發(fā)揮更大的作用。
2018-03-03 14:16:563924 的基礎(chǔ)上增加BCS退避策略以解決流量較大場合業(yè)務(wù)區(qū)分問題；針對協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)，提出了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的占空比調(diào)整策略，該策略能根據(jù)不同應(yīng)用需求和環(huán)境變化自適應(yīng)調(diào)整占空比。仿真結(jié)果表明，提出算法能針對不同環(huán)境滿足高優(yōu)先級業(yè)務(wù)性能需求，并能根據(jù)流量變化進(jìn)行占空比調(diào)整，具有極
2018-03-09 16:02:070 讓我們在強(qiáng)化學(xué)習(xí)社區(qū)感興趣的問題上應(yīng)用隨機(jī)搜索。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域一直把大量時(shí)間和精力用于由OpenAI維護(hù)的、基于MuJoCo模擬器的一套基準(zhǔn)測試中。這里，最優(yōu)控制問題指的是讓一個(gè)有腿機(jī)器人
2018-04-01 09:35:004193 
Q-learning和SARSA是兩種最常見的不理解環(huán)境強(qiáng)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(xiàng)方案中學(xué)習(xí)到行為a*的價(jià)值
2018-04-15 10:32:2212973 強(qiáng)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(qiáng)化信號）函數(shù)值最大，強(qiáng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)中由環(huán)境提供的強(qiáng)化信號是對產(chǎn)生動作的好壞作一種評價(jià)
2018-05-30 06:53:001234 當(dāng)我們使用虛擬的計(jì)算機(jī)屏幕和隨機(jī)選擇的圖像來模擬一個(gè)非常相似的測試時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)，我們的“元強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體”（meta-RL agent）似乎是以類似于Harlow實(shí)驗(yàn)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(shí)也是如此。
2018-05-16 09:03:394475 
McAleer和他的團(tuán)隊(duì)稱這個(gè)過程為“一種新型的強(qiáng)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(jī)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 16:49:393600 
Q Learning算法是由Watkins于1989年在其博士論文中提出，是強(qiáng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。
2018-07-05 14:10:003368 自動駕駛汽車首先是人工智能問題，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，是多學(xué)科多領(lǐng)域交叉的一個(gè)產(chǎn)物。今天人工智能頭條給大家介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動駕駛的一個(gè)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 09:00:294676 
前段時(shí)間，OpenAI的游戲機(jī)器人在Dota2的比賽中贏了人類的5人小組，取得了團(tuán)隊(duì)勝利，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)攻克的又一游戲里程碑。
2018-07-13 08:56:014439 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能基本的子領(lǐng)域之一，在強(qiáng)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 10:56:3717106 
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(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)展到新時(shí)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(jī)構(gòu)與學(xué)校的研究人員一同研究這些任務(wù)，把深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的表現(xiàn)推上新的臺階。
2018-08-03 14:27:264305 結(jié)合 DL 與 RL 的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成為人工智能界的焦點(diǎn)。
2018-08-09 10:12:435789 強(qiáng)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(qiáng)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(gè)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 11:38:573363 而這時(shí)，強(qiáng)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(gè)結(jié)果，通過這個(gè)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 09:18:2519123 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）研究在過去幾年取得了許多重大進(jìn)展。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的進(jìn)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 09:20:493498 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(jìn)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(gè)游戲提供四個(gè)智能體的完整培訓(xùn)數(shù)據(jù)，可用作 Python pickle 文件
2018-08-31 10:55:304646 強(qiáng)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(jìn)，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 14:06:302653 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種訓(xùn)練主體最大化獎勵的學(xué)習(xí)機(jī)制，對于目標(biāo)條件下的強(qiáng)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 10:11:006779 按照以往的做法，如果研究人員要用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對獎勵進(jìn)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 09:32:035336 Silver的演講中提出的強(qiáng)化學(xué)習(xí)10大要點(diǎn)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(jī)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 08:41:193067 之前接觸的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法都是單個(gè)智能體的強(qiáng)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(gè)智能體之間的交互。
2018-11-02 16:18:1521016 11月1日，F(xiàn)acebook開源了Horizon，一個(gè)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(qiáng)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 09:34:17722 本文作者通過簡單的方式構(gòu)建了強(qiáng)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(yàn)。
2018-11-12 14:47:394570 OpenAI 近期發(fā)布了一個(gè)新的訓(xùn)練環(huán)境 CoinRun，它提供了一個(gè)度量智能體將其學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)活學(xué)活用到新情況的能力指標(biāo)，而且還可以解決一項(xiàng)長期存在于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的疑難問題——即使是廣受贊譽(yù)的強(qiáng)化算法在訓(xùn)練過程中也總是沒有運(yùn)用監(jiān)督學(xué)習(xí)的技術(shù)。
2019-01-01 09:22:002122 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）能通過獎勵或懲罰使智能體實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，并將它們學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)移到新環(huán)境中。
2018-12-24 09:29:562949 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(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）這種通用黑盒算法來優(yōu)化。然而，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">強(qiáng)化學(xué)習(xí)本身具有數(shù)據(jù)利用率低的特點(diǎn)，這個(gè)優(yōu)化的過程往往需要大量的計(jì)算資源。
2019-01-28 09:54:224705 Google AI 與 DeepMind 合作推出深度規(guī)劃網(wǎng)絡(luò) (PlaNet)，這是一個(gè)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(xiàng)規(guī)劃任務(wù)，數(shù)據(jù)效率平均提升50倍，強(qiáng)化學(xué)習(xí)又一突破。
2019-02-17 09:30:283036 
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“對手建模”, opponent modeling) 時(shí)使用了遞歸推理，但由于算法復(fù)雜和計(jì)算力所限，目前還尚未有人在多智體深度強(qiáng)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 08:52:434556 逆強(qiáng)化學(xué)習(xí) (IRL) 方法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)一個(gè)獎勵函數(shù)，然后根據(jù)這個(gè)獎勵函數(shù)訓(xùn)練一個(gè)策略。IRL 放松了數(shù)據(jù)的 i.i.d. 假設(shè)，但仍然假設(shè)環(huán)境是靜態(tài)的。當(dāng)環(huán)境 (即淘寶平臺) 發(fā)生變化時(shí)，學(xué)習(xí)策略可能會失敗。上述問題使得這些方法在構(gòu)建虛擬淘寶時(shí)不太實(shí)用。
2019-03-05 09:06:523726 
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(qiáng)化學(xué)習(xí)是否已經(jīng)到達(dá)盡頭”的問題。
2019-05-10 16:34:592313 在谷歌最新的論文中，研究人員提出了“非政策強(qiáng)化學(xué)習(xí)”算法OPC，它是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一種變體，它能夠評估哪種機(jī)器學(xué)習(xí)模型將產(chǎn)生最好的結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示，OPC比基線機(jī)器學(xué)習(xí)算法有著顯著的提高，更加穩(wěn)健可靠。
2019-06-22 11:17:083374 近幾年來，強(qiáng)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(jì)建模成為一個(gè) 馬爾科夫決策過程（Markov Decision Process）模型，通過隨機(jī)優(yōu)化的方法來學(xué)習(xí)對話策略。
2019-08-06 14:16:291836 強(qiáng)化學(xué)習(xí)非常適合實(shí)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(dú)立完成此項(xiàng)工作。
2019-12-10 14:34:571092 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的筆記資料免費(fèi)下載。
2020-03-10 08:00:000 強(qiáng)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 18:14:003117 
加州大學(xué)伯克利分校的一組研究人員本周開放了使用增強(qiáng)數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RAD)的資源。
2020-05-11 23:09:041179 深度學(xué)習(xí)DL是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)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(qiáng)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(gè)最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)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 09:20:403150 深度學(xué)習(xí)DL是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)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(qiáng)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(gè)最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)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 11:39:405528 近期，有不少報(bào)道強(qiáng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)類型，能夠在電子游戲、機(jī)器人、自動駕駛等復(fù)雜應(yīng)用中運(yùn)用人工智能。
2020-07-27 08:50:15715 Viet Nguyen就是其中一個(gè)。這位來自德國的程序員表示自己只玩到了第9個(gè)關(guān)卡。因此，他決定利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)AI算法來幫他完成未通關(guān)的遺憾。
2020-07-29 09:30:162429 強(qiáng)化學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)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(jī)器人就在使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)掌握種種新能力。
2020-11-06 15:33:491552 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)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(qiáng)大的理解能力，以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力，實(shí)現(xiàn)了...
2020-12-10 18:32:50374 RLax（發(fā)音為“ relax”）是建立在JAX之上的庫，它公開了用于實(shí)施強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體的有用構(gòu)建塊。。報(bào)道：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室作者：DeepRL ...
2020-12-10 18:43:23499 本文主要介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在任務(wù)型對話上的應(yīng)用，兩者的結(jié)合點(diǎn)主要是將深度強(qiáng)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 19:02:45781 Ⅰ為基準(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(qiáng)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(gè)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(qiáng)化學(xué)習(xí)（ Reinforcement learning，RL）作為機(jī)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(jìn)行交互來學(xué)習(xí)，最終將累積收益最大化。常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法分為
2021-04-08 11:41:5811 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）作為機(jī)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(jī)制與環(huán)境進(jìn)行交互，并通過最大化累積獎賞最終得到最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可分為無模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模型
2021-04-12 11:01:529 當(dāng)機(jī)器人遇見強(qiáng)化學(xué)習(xí)，會碰出怎樣的火花？ 一名叫 Cassie 的機(jī)器人，給出了生動演繹。 最近，24 歲的中國南昌小伙李鐘毓和其所在團(tuán)隊(duì)，用強(qiáng)化學(xué)習(xí)教 Cassie 走路 ，目前它已學(xué)會蹲伏走路
2021-04-13 09:35:092164 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。在求解強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題時(shí)，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(shí)序差分算法
2021-04-23 15:03:035 利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)路口信號控制是智能交通領(lǐng)域的硏究熱點(diǎn)。現(xiàn)有硏究大多利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來全面刻畫交通狀態(tài)以及設(shè)計(jì)有效強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法以解決信號配時(shí)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(jì)算中，霧節(jié)點(diǎn)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}。基于移動霧環(huán)境下的物理層密鑰生成策略，提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的偽裝攻擊檢測算法。構(gòu)建移動霧計(jì)算中的偽裝
2021-05-11 11:48:395 樹庫符號構(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(qiáng)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(shí)值。實(shí)驗(yàn)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。基于深度強(qiáng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)算法
2021-06-23 10:42:4736 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無人機(jī)控制律設(shè)計(jì)方法
2021-06-23 14:59:1046 基于強(qiáng)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(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)電子版資源下載
2021-07-16 11:17:090 多Agent 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)綜述 來源：《自動化學(xué)報(bào)》，作者梁星星等 摘 要?近年來,深度強(qiáng)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 10:08:011226 
本文主要內(nèi)容是如何用Oenflow去復(fù)現(xiàn)強(qiáng)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 GTC2022大會黃仁勛：NVIDIA NVCell強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型正在執(zhí)行芯片布局，具備語言監(jiān)督的多模態(tài)學(xué)習(xí)為計(jì)算機(jī)視覺開拓了新維度。
2022-03-23 15:23:551720 
來源：DeepHub IMBA 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和概念簡介（無模型、在線學(xué)習(xí)、離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)等） 機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)分為三個(gè)分支:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 監(jiān)督學(xué)習(xí)(SL) ： 關(guān)注在給
2022-12-20 14:00:02828 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《ESP32上的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí).zip》資料免費(fèi)下載
2022-12-27 10:31:450 作者：Siddhartha Pramanik 來源：DeepHub IMBA 目前流行的強(qiáng)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 20:15:06747 本文介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)與智能駕駛決策規(guī)劃。智能駕駛中的決策規(guī)劃模塊負(fù)責(zé)將感知模塊所得到的環(huán)境信息轉(zhuǎn)化成具體的駕駛策略，從而指引車輛安全、穩(wěn)定的行駛。真實(shí)的駕駛場景往往具有高度的復(fù)雜性及不確定性。如何制定
2023-02-08 14:05:161441 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，專注于決策過程。與其他形式的機(jī)器學(xué)習(xí)相比，強(qiáng)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 09:23:23355 大模型時(shí)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(shí)現(xiàn)模型壓縮和加速，那么同樣需要大量計(jì)算開銷的強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)可以基于稀疏網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練嗎？本文提出了一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)專用稀疏訓(xùn)練框架
2023-06-11 21:40:02356 
前言 DeepMind 最近在 Nature 發(fā)表了一篇論文 AlphaDev[2, 3]，一個(gè)利用強(qiáng)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
2023-06-19 10:49:27357 
來源：DeepHubIMBA強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和概念簡介（無模型、在線學(xué)習(xí)、離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)等）機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)分為三個(gè)分支:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)(SL)：關(guān)注在給定標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)
2023-01-05 14:54:05419 
作者：SiddharthaPramanik來源：DeepHubIMBA目前流行的強(qiáng)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 15:06:38665 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)開源分享.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-20 09:27:281 摘要：基于強(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)大的機(jī)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(jì)算機(jī)視覺、語言處理和自然語言處理。然而，實(shí)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 16:11:07412 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(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，多年來深度學(xué)習(xí)一直在各個(gè)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
2023-08-17 16:11:26638 訊維模擬矩陣在深度強(qiáng)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(gè)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(qiáng)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 14:26:36296 
擴(kuò)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(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）中來解決序列決策問題
2023-10-02 10:45:02403 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)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(jī)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 11:36:401051 
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