昨天我们看了V-REP中一个github项目的环境代码，今天我们来分析下他的强化学习代码。git链接：https://github.com/deep-reinforcement-learning-book/Chapter16-Robot-Learning-in-Simulation.首先导入了库importmathimportrandomimportgymimportnumpyasnpimport

官方实现地址：https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning在SAC算法的官方实现中有一个论文中没有介绍的部分，这就是SAC中的alpha_losse，在SAC论文中alpha是以超参数的形式存在的，但是在论文作者发布的具体实现的代码中关于这个alpha却给出了一种计算方法，该方法可

完整的官方代码地址如下：https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning核心代码实现：点击查看代码fromcopyimportdeepcopyfromcollectionsimportOrderedDictfromnumbersimportNumberimportnumpyasnpimporttensorflowastfimporttensorf

关于SCA-GoatSCA-Goat是一款软件组合分析(SCA)应用程序，同时它也一个包含大量安全缺陷的SAC应用程序靶场环境。该工具专注于开发代码中使用的易受攻击和被攻陷的JAR依赖项，为用户提供亲身实践的学习机会，以了解潜在的攻击场景。SCA-Goat旨在帮助广大研究人员识别易受攻击的JA

SAC和SQL算法的项目地址：https://github.com/rail-berkeley/softlearningSAC和SQL算法的mujoco模型文件地址:https://github.com/rail-berkeley/softlearning/tree/master/models使用mujoco的查看器查看：python-mmujoco.viewer--mjcf=/path/to/some/mjcf.xml

新创建的App项目默认有两个build.gradle，一个是Project项目级别的build.gradle；另一个是Module模块级别的build.gradle。项目级别的build.gradle指定了当前项目的总体编译规则，打开该文件在buildscript下面找到repositories和dependencies两个节点，其中repositories节点用于设置Andro

"""MySACcontinuousdemo"""importargparseimportcopyimportgymimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnfromtorch.distributionsimportNormaldefparse_args()->argpar

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>

         SAC-IA（SampleConsensusInitialAlignment）和ICP（IterativeClosestPoint）是点云配准中常用的两个算法，可以使用 SAC-IA进行粗配准结合ICP进行精配准。1.核心思想SAC-IA：作用：SAC-IA用于粗配准，估计两个点云之间的初始变换矩阵。流程：随机选择源点云中

        RANSAC（RandomSampleConsensus）和ICP（IterativeClosestPoint）是点云配准中常用的两个算法，可以使用RANSAC进行粗配准结合ICP进行精配准。1.FPFH特征FPFH特征：定义：FPFH是一种点云特征描述子，用于表示点云中每个点的局部特征。计算过程：对于每个点，计算其法

发表时间：2020（ICML2020）文章要点：这篇文章基于SAC做简单并且有效的改进来提升效果。作者首先认为SAC里面的entropy是为了解决actionsaturationduetotheboundednatureoftheactionspaces，这个意思就是说动作空间假如约束到[0-1]，动作通常会在0和1两个端点处，而加了entropy可

1.训练环境如何正确编写强化学习里的env.reset()env.step()就是训练环境。其编写流程如下：1.1初始阶段：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常

离线学习算法：A3C,PPO,TRPO在线学习算法：DDPG，训练不稳定，容易陷入局部最优SAC:离线策略，随机策略，最大化累积奖励的同时最大化策略的熵（更好地探索环境，熵值越高，策略越随机，目

“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G许多现代的目标检测器通过两次look和think的机制表现出优异的性能。 今天分享的是在目标检测的主干设计中探讨了这