• 2024-07-07强化学习 --K臂老虎机(2)
    3.1前提在前一节我们提出了一个强化学习经典问题“K臂老虎机”,并将这个问题数学形式化,并将求解“最大奖励概率分布”变换为求解“最小化累计懊悔”问题。之后又给出了K臂老虎机的环境生成问题,以及解决K臂老虎机算法的框架。在这节中,我们将会实现几个策略来解决K臂老虎机问题
  • 2024-07-06强化学习-强化学习的基本概念
    强化学习的目标强化学习是一种学习如何将状态映射到动作,以获得最大奖励的学习机制。学习者不会被告知要采取哪些动作,而是必须通过尝试来发现哪些动作会产生最大的回报。强化学习与监督学习的区别监督学习的样本都具有标记或者标签,明确知道什么是正确的动作。强化学习的样本的
  • 2024-07-04(0)符号一览
    第1章简介当我们思考学习的本质时,我们首先想到的是通过与环境交互来学习。当一个婴儿玩耍,挥动手臂或环顾四周时,他没有明确的老师,但他确实通过直接的感觉与环境联系。他可以通过这种联系获得大量关于因果关系、动作的结果以及如何实现目标的信息。在我们的生活中,这种交互无疑
  • 2024-07-04第一次ctrl-sim进展
    目前已经理清整个ctrl-sim的具体操作步骤和流程标题:CtRL-Sim:具有离线强化学习的反应性和可控驱动代理作者:LukeRowe,RogerGirgis,AnthonyGosselin,BrunoCarrez,FlorianGolemo,FelixHeide,LiamPaull,ChristopherPal机构:Mila,UniversitédeMontréal,Polyte
  • 2024-06-19将强化学习重新引入 RLHF
    我们很高兴在TRL中介绍RLOO(REINFORCELeaveOne-Out)训练器。作为一种替代PPO的方法,RLOO是一种新的在线RLHF训练算法,旨在使其更易于访问和实施。特别是,RLOO需要的GPU内存更少,并且达到收敛所需的挂钟时间也更短。如下面的图表所示:
  • 2024-06-17强化学习科研入门
    强化学习科研入门路线先从深度学习开始想学好强化学习,必要的深度学习基础是不可或缺的,好比盖楼打地基,如果说机器学习是地基,深度学习是钢筋混凝土等支柱,那么,强化学习无疑就是在这些基础上的上层建筑,成熟的强化学习模型,可以在瞬息万变的环境中自主地做出合理的决策,像人一样思考,而
  • 2024-06-12为何使用isaac gym做强化学习
    前言   本文仅对比Gazebo,Pybullet,IsaacGym三款仿真软件。详细对比可参考:Gazebo,Pybullet,IsaacGym用于强化学习训练对比-CSDN博客1仿真软件概述Gazebo:    Gazebo提供高保真的物理仿真,适合复杂的机器人模拟和实际应用中的验证。支持多种传感器和机器人模
  • 2024-06-07强化学习面试题
    强化学习面试题通常会涵盖该领域的多个方面,包括基本概念、算法、应用以及实践问题。以下是一些常见的强化学习面试题及其简要回答:基本概念题:什么是强化学习?强化学习是一种通过智能体与环境交互来学习最优行为策略的机器学习范式。智能体根据当前状态选择动作,环境根据
  • 2024-06-05【C语言】文件操作强化
    【C语言】文件操作强化文章目录【C语言】文件操作强化前言一、文件打开关闭文件打开(fopen)文件关闭(fclose)二、文件读写函数字符读写函数行读写函数块读写函数格式化读写函数随机读写函数三、文件读写注意事项四、配置文件读写案例总结前言本篇文章我们将详细
  • 2024-06-04强化学习(一) 基本概念和赌博机问题
    文章目录什么是强化学习强化学习的两个基本特征强化学习的其它特征强化学习不同于有监督学习强化学习不同于无监督学习强化学习不同于进化方法强化学习的独特挑战强化学习典例强化学习的要素强化学习的适用范围强化学习学术主线解决强化学习问题的一般框架赌博机两个影
  • 2024-06-01通过强化学习彻底改变大型数据集特征选择
    文章目录一、说明二、强化学习:特征选择的马尔可夫决策问题三、用于使用强化学习进行特征选择的python库3.1.数据预处理3.2.安装和导入FSRLearning库四、结论和参考文献一、说明  了解强化学习如何改变机器学习模型的特征选择。通过实际示例和专用的Python
  • 2024-05-27强化学习快速入门
    本文章通过强化学习快速入门(https://zhuanlan.zhihu.com/p/699934259)在线发布并更新。1.强化学习直观理解强化学习的应用场景是马尔可夫过程,很多现实中的问题都可以认为是马尔可夫过程,特征是当前状态仅仅与前一个状态有关,而与更早的状态无关。按照随机过程的定义:\[\begin{ali
  • 2024-05-27【强化学习】强化学习基础教程:基本概念、强化学习的定义,要素,方法分类 以及 Rollout、episode回合、transition转移、trajectory轨迹的概念
    【强化学习】强化学习基础教程:基本概念、强化学习的定义,要素,方法分类以及Rollout、episode回合、transition转移、trajectory轨迹的概念1.基础概念1.1强化学习的定义1.2强化学习的基本要素2.强化学习分类2.1根据agent学习方式分为基于策略的强化学习PolicybasedR
  • 2024-05-23强化学习基础
    bellmanequationBellman方程的主要作用是提供了一种递归的方法来计算值函数和动作值函数,从而帮助我们评估和优化策略。对于值函数V(s),Bellman方程描述了当前状态的值与后续状态的值和即时奖励之间的关系。通过不断迭代更新值函数,我们可以逐步逼近最优值函数,并根据值函数来
  • 2024-04-25day24-SQL强化和实践
    1.SQL强化根据上图创建数据库&表结构并录入数据(可以自行创造数据)。class表:createtableclass(cidintnotnullauto_incrementprimarykey,captionvarchar(16)notnull)defaultcharset=utf8;student表createtablestudent(sidintnotnul
  • 2024-04-24强化学习一--Q-learning
    Q-learning学习笔记Q-learning是一种无模型的强化学习算法,用于学习给定状态下执行某个动作所得到的预期效用。它可以在复杂的环境中寻找最优策略,即在任何给定的状态下选择能获得最高长期回报的动作。下面是一份Q-learning的学习笔记,包括基本概念、算法流程和实现步骤。基本
  • 2024-04-24为什么自动驾驶领域发论文都是用强化学习算法,但是实际公司里却没有一家使用强化学习算法?—— (特斯拉今年年初宣布推出实际上第一款纯端到端的自动驾驶系统,全部使用强化算法,替换掉30万行C++的rule
    为什么自动驾驶领域发论文都是用强化学习算法,但是实际公司里却没有一家使用强化学习算法?——(特斯拉今年年初宣布推出实际上第一款纯端到端的自动驾驶系统,全部使用强化算法,替换掉原有的30万行C++的rule-based代码)给出一个自己比较认可的答案:https://www.zhihu.com/question/54
  • 2024-04-11强化学习-DQN改进及一些强化学习路由优化论文笔记
    RL通用超参数DQN改进DuelStructureVS→该state在当前policy下的valueQSA→该state进行这个action在当前policy下的valueadvantage=VS-QSA裁剪区域的确定?34194按行输出min,33193min为90*90Replaybufferbackgroundknowledge[bisectModule]python自带的二
  • 2024-04-07强化学习算法性能表现
    各算法在不同环境中的表现:来自天寿基准测试https://tianshou.org/en/stable/01_tutorials/06_benchmark.html1.HalfCheetah-v3SAC>DDPG>TD3>PPO>TRPO>NPG>ACKTR>A2C>REINFORCE2.蚂蚁v3SAC>TD3>A2C>PPO>
  • 2024-04-04基于强化学习(Reinforcement Learning)的机器人控制策略
    强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个分支,主要研究智能体如何在与环境的交互中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。它不是某一种特定的算法,而是一类算法的统称!!! 强化学习的目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。这通常是通
  • 2024-04-03强化学习环境-倒立摆[CartPole]
                    CartPoleV1包括一辆载着杆子在轨道上移动的推车。这是一个具有离散动作空间的简单环境。以下是CartPole-有用字段的详细信息:state:车的位置、车的速度、杆的角度、杆尖的速度;action:只能是以下之一,表示向左移动、不移动
  • 2024-03-31【转载】逐际动力双足机器人P1在深圳塘朗山零样本、无保护、全开放完成测试
    原文:https://weibo.com/1255595687/O5k4Aj8l2【逐际动力双足机器人P1在深圳塘朗山零样本、无保护、全开放完成测试】上周,就在全球AI界被美国初创公司Figure联合OpenAI发布的首款人形机器人Figure01相关视频而震撼的时候,中国深圳的“逐际动力双足机器人P1”早已低调地完成
  • 2024-03-30定义类强化——定义Goods类表示商品
    现需要编写一个计算商品总价值的程序,现要求:1、定义一个表示商品的类:Goods,Goods类要包含:一个私有成员变量Stringname表示商品的名称;一个私有成员变量floatprice表示商品的价格,并定义setPrice(floatprice)方法用于修改商品价格;一个私有成员变量intcount表示商品的数量,并定
  • 2024-03-29探索人工智能与强化学习:从基础原理到应用前景
    人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是当今科技领域的热点话题,而强化学习(ReinforcementLearning,RL)作为其重要分支,在推动着智能系统向前迈进。本文将深入探讨AI与强化学习的基本原理、关键技术以及未来的应用前景,以期为读者提供全面的认识和理解。强化学习的基本原理强化学
  • 2024-03-24空战编程实现——6 强化学习与控制器
    目录1付宇鹏,邓向阳,何明,等.基于强化学习的固定翼飞机姿态控制方法研究_付宇鹏[J].控制与决策,:1-6.输入输出模型结构强化学习方法——ppo奖励函数设置实现平台训练技巧效果2马一鸣.基于强化学习的前馈控制器[D].华北电力大学(北京),2021.强化学习自适应补偿控制系统结