我是上海交通大学的博士研究生，研究方向是深度强化学习及其在移动机器人上的应用。这是我的Github仓库：...
EasyRL4Rec这个名称来源之前学习强化学习(RL)时发现的《蘑菇书EasyRL》,由王琦、杨毅远,江季三位大佬同学根据现有最好的强化学习资料撰写并维护的在线教程,通俗易懂,生动有趣。 本工作初衷是在完成之前的两个工作后(如下链接),发现强化学习在推荐系统领域没有很好地基于公开数据的实现,加上强化学习的设定很多,想...
市面上有很多研究机构和高校正在研究强化学习技术解决量化交易问题,其中比较知名的有“FinRL”,它是一个解决量化交易的开放源代码库,可为从业人员提供流水线式的策略开发的统一框架。 我们知道在强化学习中,智能体通过试错方式与环境进行持续交互学习,以取得最大累计回报。很荣幸, FinRL(有效地实现交易自动化)提供了有...
专利摘要显示，本发明提出一种基于强化学习的数据库智能索引推荐方法及系统，系统包括：(1)初始化模块；(2)动作空间定义模块；(3)奖励函数优化模块，该模块选择合适的索引操作最小化奖励函数值；(4)模型训练模块；(5)部署和优化模块。本发明引入对索引的优化效果和大小等多个关键因素进行综合考虑的奖励函数计算方法，...
TF2RL是一个深度强化学习库,你可以使用TensorFlow 2.0实现各种深度强化学习算法。 Github项目地址:https://github.com/keiohta/tf2rl 算法 项目支持以下算法: Algorithm - 算法Dicrete action - 离散行动Continuous action - 持续行动Support - 支持Category - 类别 ...
1. Python:Python是一种功能强大且易于学习的编程语言,许多强化学习工具和库都可以在Python环境中使用。 2. TensorFlow:TensorFlow是一个流行的深度学习平台,它提供了许多强化学习的工具和库。 3. OpenAI Gym:OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的开源平台,它提供了一系列标准化的强化学习环境。通过使用OpenAI...
而强化学习作为一种机器学习方法,可以通过与环境的交互来实现智能决策。本文将介绍基于强化学习的产品推荐系统的原理和应用。 一、强化学习简介 强化学习是机器学习的一个分支,主要研究智能体如何在环境中做出决策,以使得累积奖励最大化。与传统的机器学习方法相比,强化学习更加强调与环境的交互,学习者通过不断试错和...
在自定义无人机群智能决策的强化学习仿真环境时，你可以使用gym作为基础框架，并结合上述推荐的开源项目、...
为解决仓储中堆垛机调度问题,提出一种基于深度强化学习算法的近端策略优化调度方法.将调度问题视为序列决策问题,通过智能体与环境的持续交互进行自我学习,以在不断变化的环境中优化调度.针对调度中伴生的库位优化问题,提出一种基于多任务学习的调度,库位推荐联合算法,并基于调度网络构建适用于库位推荐的Actor网络,通过...
【官方现货】徐涛核心考案2025考研政治通关优题库真题库强化班网课背诵笔记手册预测6套卷20题101思想政治肖秀荣1000题肖四肖八#好书推荐 #考研政治速成 #考研政治选择题技巧 #考研政治真题 #考研学习资料 - 北方学习用品于20241113发布在抖音,已经收获了3.1万个喜欢,来抖