深度学习作为当前计算机科学领域最具前沿性的研究方向之一,其应用范围涵盖了从计算机视觉到自然语言处理等多个领域。本文将探讨深度学习在游戏领域的一个具体应用:构建一个能够自主学习并完成超级马里奥兄弟的游戏的智能系统。 强化学习基础 强化学习是机器学习的一个重要分支,研究智能体如何通过与环境的交互学习来优化其行...
深度强化学习Carla实战-SAC算法(一)算法舵手 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 1676 0 00:19 App 最简单强化,最轻松的部署:1min内可随意部署的RL算法导航 603 0 00:44 App carla-autoware联合仿真-open planer避障教程三 1321 0 01:02 App 被PPO算法惊艳到了--自动驾驶强化学习决策规划...
我愿称之为B站强化学习天花板课程!简单易懂!清晰明了的 PPO算法、DQN算法、A3C算法强化学习实战教程! 162 -- 7:54:15 App 不愧是计算机博士唐宇迪居然半天教会了我大学4年没学会的深度学习经典算法解析入门到实战课程,看不懂你打我!!! 1722 -- 5:26 App 人工智能学习走路 845 12 2:35:30 App 【Q-Lea...
本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法,然后给出多个实战项目,以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进,提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深...
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)是一种通过与环境互动来学习的智能体行为的研究领域。它结合了深度学习和强化学习,使得智能体可以在大规模、复杂的环境中进行学习和决策。 深度强化学习的核心思想是通过深度学习的方法来表示智能体的行为策略,并通过强化学习的方法来优化该策略。这种方法在许多应用领域得到...
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深度学习(Deep Learning)是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,主要通过神经网络(Neural Networks)来学习和模拟人类大脑的思维过程。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)是深度学习的一个子领域,它结合了强化学习(Reinforcement Learni...
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是一种结合了深度学习和强化学习的人工智能技术,它能够让计算机自主地学习如何在不同的环境中取得最佳的行为。在过去的几年里,深度强化学习已经取得了显著的进展,并在许多领域得到了广泛的应用,如游戏、自动驾驶、语音识别、机器人控制等。
PyTorch是当前主流深度学习框架之一,其设计追求最少的封装、最直观的设计,其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解,对新手非常友好。 本文主要介绍深度学习领域中强化学习部分。 1 什么是强化学习 强化学习是机器学习的一个重要分支,它与非监督学习、监督学习并列为机器学习的...