1. Reinforcement Learning Toolbox ：MATLAB提供的强化学习工具箱，支持使用DQN、PPO、SAC和DDPG等算法进行策略训练，可以与深度学习框架集成，支持在多CPU、GPU上并行运行仿真。2. Deep Reinforcement Learning (DeepRL) ：一个开源项目，提供了多种深度强化学习算法的实现，适合研究者和学习者进行学习和实验。3. Deep...
在Deep Reinforcement Learning 中Uncertainty发挥什么作用呢? 基于单一模型强化学习方法最大的缺点是通过数据学习到的模型存在模型误差。尤其是刚开始的时候,数据很少,利用很少的数据学到的模型必定不准确。利用不准确的模型去预测未知状态的值便会产生更大的误差。因此在[5]中提到一个改进PILCO(Probabilistic Inference fo...
链接:Reinforcement Learning: An Introduction 1.2.【课程】《Reinforcement Learning》 谷歌DeepMind的David Silver博士主讲,课程框架大致沿用了Richard Sutton的《Reinforcement Learning: An Introduction》,配合该书听课,几乎无违和感,更容易入门,适合初学者进入强化学习领域。 链接:Teaching - David Silve...
尤其是用强化学习（Reinforcement Learning）、深度强化学习（Deep Reinforcement Learning），模仿学习（Imitat...
伯克利大学【深度强化学习】CS285 Deep Reinforcement Learning(附课件、代码、作业)共计100条视频,包括:1.L1- 课程速览与介绍-Part 1(P1)、2.L1- 课程速览与介绍-Part 2(P2)、3.L1- 课程速览与介绍-Part 3(P3)等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
二、企业难题 为了保持道路的通畅，智能交通应运而生，车型的识别也随之成了一个十分重要的部分。如何...
其背后的核心技术为深度强化学习(deep reinforcement learning)算法,利用AI在几乎没有人类干预的环境中学习产生经验数据后进行模型训练,并重复整个过程来迭代。其能力也从一开始的随机输出发展到如今在许多任务上超越了人类。 随着ChatGPT的出现,人们看到了GPT类自回归(auto-regressive)模型在语言领域上的能力已经接近甚至...
人工智能(Artificial Intelligence, AI)领域经历了从符号主义(Symbolism)到机器学习(Machine Learning)的变革。近年来,深度学习(Deep Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)的结合为AI带来了性的突破。这种结合不仅提升了AI系统的表现,还扩展了其应用范围,影响了从图像识别到自然语言处理等多个领域。
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)本质上属于采用神经网络作为值函数估计器的一类方法,其主要优势在于它能够利用深度神经网络对状态特征进行自动抽取,避免了人工 定义状态特征带来的不准确性,使得Agent能够在更原始的状态上进行学习。 强化学习是机器
ICML 2016 Best Paper:DUELING NETWORK ARCHITECTURES FOR DEEP REINFORCEMENT LEARNING。Dueling Network网络架构如下,Dueling Network把网络分成一个输出标量V(s)另一个输出动作上Advantage值两部分,最后合成Q值。非常巧妙的设计,当然还是end-to-end的,效果也是state-of-art。Advantage是一个比较有意思的问题,A3C中有一...