强化学习;

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强化学习;

: 深度强化学习综述_刘全.pdf 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是人工智能领域中的一个重要分支，它结合了深度学习的高维数据处理能力和强化学习的决策优化机制。DRL使得机器能够从原始输入数据直接学习到输出策略，无需预先设定...
评级：0 浏览量：1326 收藏量：3 资源大小：2.94MB 上传时间：2019-11-21

: RL基于迁移学习的强化学习（RL-TL）【RL】基于迁移学习的强化学习（RL-TL） ===================================================================== 包含基于迁移学习的强化学习（RL-TL）算法实现的可执行代码 ====================================...
评级：0 浏览量：89 收藏量：1 资源大小：7KB 上传时间：2024-09-19

: 基于强化学习的虚拟机资源自动配置为此，本文提出了一个基于强化学习的算法来自动处理配置进程，即 (Standard Reinforcement Learning Auto-Configuration)。强调了基于算法的模型来解决在资源管理系统的稳定性和适应性问题。这里通过在一...
评级：0 浏览量：98 收藏量：0 资源大小：1.44MB 上传时间：2021-04-16

: 强化学习在机器人中的应用-综述 ### 强化学习在机器人中的应用-综述 #### 摘要与介绍本文旨在对强化学习在机器人领域的应用进行一次全面的综述。强化学习为机器人设计提供了一个框架和一系列工具，使得机器人能够通过与环境的交互自主地学习到...
评级：0 浏览量：1064 收藏量：3 资源大小：2.06MB 上传时间：2019-03-19

: MADRL面向角色的多智能体强化学习（ROMA）算法代码【MADRL】面向角色的多智能体强化学习（ROMA）算法代码 =================================================================== 包含ROMA算法实现的项目代码 =====================================================...
评级：0 浏览量：184 收藏量：1 资源大小：113KB 上传时间：2024-09-18

: 基于强化学习算法的多机器人系统的冲突消解策略本文提出了基于过程奖赏和优先扫除的强化学习算法作为多机器人系统的冲突消解策略.针对典型的多机器人可识别群体觅食任务,以计算机仿真为手段, 以收集的目标物数量为系统性能指标,以算法收敛时学习次数为学习速度...
评级：0 浏览量：264 收藏量：3 资源大小：311KB 上传时间：2021-01-15

: 强化学习入门（Introduction to Deep Reinforcement Learning by Shenglin Zhao） 强化学习是一种机器学习方法，其核心思想是通过与环境的交互来学习如何在给定的任务中获得最大的累积奖励。而深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法，它通过模拟人脑的工作方式，从大规模数据中提取特征和模式...
评级：0 浏览量：209 收藏量：1 资源大小：3.9MB 上传时间：2019-04-12

: 人工智能精选论文（强化学习） Human-level control through deep reinforcement learning Playing Atari with Deep Reinforcement Learning Deep Learning for Detecting Robotic Grasps Mastering the game of Go with deep neural networks and...
评级：0 浏览量：310 收藏量：0 资源大小：6.51MB 上传时间：2018-07-06

: 深度强化学习 ( DQN )基本原理与AI项目实战教学视频代码资料 强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益...
评级：0 浏览量：1557 收藏量：9 资源大小：948B 上传时间：2019-07-11

: 强化学习（五）用时序差分法（TD）求解在强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解中，我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法，虽然蒙特卡罗法很灵活，不需要环境的状态转化概率模型，但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列。...
评级：5 浏览量：675 收藏量：0 资源大小：279KB 上传时间：2021-01-06

: 强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解在强化学习（三）用动态规划（DP）求解中，我们讨论了用动态规划来求解强化学习预测问题和控制问题的方法。但是由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时，回溯到该状态的所有可能的后续状态。导致对于...
评级：0 浏览量：1028 收藏量：0 资源大小：247KB 上传时间：2021-01-06

: 求解部分可观测马氏决策过程的强化学习算法略可能发生振荡的现象, 研究了一种基于记忆的强化学习算法——CPnSarsa (K) 学习算法来解决该问题. 它通过重新定义状态,A gent 结合观测历史来识别混淆状态. 将CPnSarsa (K) 算法应用到一些典型的POMDP, 最后...
评级：0 浏览量：196 收藏量：1 资源大小：339KB 上传时间：2021-01-15

: 基于强化学习的无线自组网络多节点干扰策略为了实现无线自组网络通信拒止的干扰需求,构建无线自组网络模型,并针对该模型提出一种基于强化学习理论的未知拓扑网络多节点干扰策略选择算法,以实时交互的方式进行在线学习.该算法无需获悉网络拓扑等先验知识,仅以...
评级：0 浏览量：197 收藏量：0 资源大小：316KB 上传时间：2021-01-13

: 基于重抽样优选缓存经验回放机制的深度强化学习方法针对深度强化学习算法中经验缓存机制构建问题,提出一种基于TD误差的重抽样优选缓存机制;针对该机制存在的训练集坍塌现象,提出基于排行的分层抽样算法进行改进,并结合该机制对已有的几种典型基于DQN的深度强化学习...
评级：0 浏览量：557 收藏量：1 资源大小：351KB 上传时间：2021-01-12

: 基于模糊神经网络的强化学习及其在机器人导航中的应用将模糊神经网络与强化学习理论相合,构成模糊强化系统.它既可获取模糊规则的结论部分和模糊隶属度函数参数,也可解决连续状态空间和动作空间的强化学习问题.将残差算法用于神经网络的学习,保证了函数逼近的快速性和...
评级：0 浏览量：167 收藏量：0 资源大小：954KB 上传时间：2021-01-15

: 阿里强化学习研究平台GymStarCraft.zip Gym StarCraft 是阿里开源的一套专业易用的研究平台，AI 和强化学习研究者可以非常方便地使用 Python 语言来进行深度强化学习智能 Agent 的开发，它底层完成了对 TorchCraft 和 OpenAI Gym 的封装，支持基于 ...
评级：0 浏览量：202 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2019-07-19

: 强化学习和仿真相结合的车间作业排序系统设计了一个强化学习和仿真相结合的动态实时车间作业排序系统.首先引入多个随机变量,将车间作业排序问题转换成序贯决策问题;然后通过仿真手段构建车间作业排序问题的模型环境,求取系统性能指标并保证解的可行性;接着...
评级：0 浏览量：132 收藏量：2 资源大小：452KB 上传时间：2021-01-15

: 强化学习 –baseline项目之gym中的Atari游戏的环境重写 gym中集成的atari游戏可用于DQN训练，但是操作还不够方便，于是baseline中专门对gym的环境重写，以更好地适应dqn的训练从源码中可以看出，只需要重写两个函数 reset（）和step() ，由于render（）没有被重写，...
评级：5 浏览量：1170 收藏量：0 资源大小：77KB 上传时间：2021-01-06

: 基于强化学习的小型无人直升机有限时间收敛控制设计针对小型无人直升机精确动力学模型难以获取以及姿态控制易受未知外界风扰影响的问题,设计一种基于强化学习(reinforcement learning,RL)与super twisting相结合的非线性控制算法.利用直升机在线飞行数据,训练执行者-...
评级：0 浏览量：203 收藏量：1 资源大小：868KB 上传时间：2021-01-12

: 【重磅】61篇NIPS2019深度强化学习论文及部分解读本文转自『深度强化学习实验室』 NeurIPS（前称NIPS）可谓人工智能年度最大盛会。每年全球的人工智能爱好者和科学家都会在这里聚集，发布最新研究，并进行热烈探讨，大会的技术往往这未来几年就会演变成真正的研究...
评级：0 浏览量：732 收藏量：0 资源大小：1.13MB 上传时间：2021-01-06

: 阴影条件下基于迁移强化学习的光伏系统最大功率跟踪对此,设计一种基于迁移强化学习(transfer reinforcement learning,TRL)的MPPT算法.该算法将连续变量的动作空间分解为若干个小范围的子搜索空间,从而有效提高TRL的学习效率.同时,引入知识迁移,即将旧任务的最优知识...
评级：0 浏览量：332 收藏量：0 资源大小：2.89MB 上传时间：2021-01-12

: 基于递阶强化学习的多智能体AGV 调度系统递阶强化学习是解决状态空间庞大的复杂系统智能体决策的有效方法。具有离散动态特性的 A GV 调度系统需要实时动态的调度方法, 而具有M axQ 递阶强化学习能力的多智能体通过高效的强化学习方法和协作, ...
评级：0 浏览量：510 收藏量：1 资源大小：311KB 上传时间：2021-01-15

: 基于深度强化学习的DQN模型实现自动玩俄罗斯方块游戏（附详细代码讲解）这个代理使用DQN算法来学习最优的决策策略。 2.代理的目标是找到所有可能状态的最佳最终状态的组合，而不是传统方法中找到特定状态的最佳动作。 3.通过使用深度神经网络来逼近Q函数，代理可以处理大型状态空间的问题...
评级：5 浏览量：826 收藏量：1 资源大小：3.39MB 上传时间：2023-07-28

: 离线强化学习：行为规范Actor Critic (BRAC) 算法实现离线强化学习：行为规范Actor Critic (BRAC) 算法实现代码 =================================================================== 内容： 1.BRAC算法伪代码 2.BRAC算法python实现代码 3.BRAC算法CartPole环境实现...
评级：0 浏览量：56 收藏量：1 资源大小：4KB 上传时间：2024-09-25

: 连续状态自适应离散化基于K-均值聚类的强化学习方法使用聚类算法对连续状态空间进行自适应离散化,得到了基于K-均值聚类的强化学习方法.该方法的学习过程分为两部分:对连续状态空间进行自适应离散化的状态空间学习,使用K-均值聚类算法;寻找最优策略的策略学习,使用替代...
评级：0 浏览量：252 收藏量：0 资源大小：218KB 上传时间：2021-01-15

: 机器学及其matlab实现—从基础到实践.zip 最后，第十一周和第十二周可能涉及强化学习和集成学习，比如Q-learning和随机森林集成。这些高级主题展示了机器学习在动态环境和复杂决策问题中的应用。通过这个学习资源，你不仅能够掌握机器学习的基本理论，还能...
评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：27.09MB 上传时间：2020-01-10

: 论文研究-进化博弈中多代理人强化学习模型.pdf 论文研究-进化博弈中多代理人强化学习模型.pdf, 将强化学习引入到进化博弈中,建立了进化博弈中的多代理人强化学习模型,并基于Q-学习给出了算法流程,仿真算例的结果表明...
评级：0 浏览量：199 收藏量：1 资源大小：626KB 上传时间：2019-09-20

: MADRL多智能体近端策略优化（MAPPO）算法【MADRL】多智能体近端策略优化（MAPPO）算法 ====================================================================...MAPPO是一种基于策略梯度的多智能体强化学习算法，特别适用于混合协作和竞争的多智能体场景。
评级：0 浏览量：592 收藏量：1 资源大小：25KB 上传时间：2024-09-10

: 论文研究-基于多智能体强化学习的多机器人协作策略研究.pdf 论文研究-基于多智能体强化学习的多机器人协作策略研究.pdf, 研究了一种基于智能体动作预测的多智能体强化学习算法. 在多智能体系统中，学习智能体选择动作不可避免地要...
评级：0 浏览量：582 收藏量：3 资源大小：655KB 上传时间：2019-09-20

: Deep Learning学习笔记doc完全版第四和第五部分可能进一步探讨了深度学习的其他重要主题，比如深度强化学习（DQN）、自编码器（Autoencoder）、生成对抗网络（GAN）等。这些技术在游戏AI、图像生成、数据降维等方面有广泛应用。第六和第七部分...
评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：2.54MB 上传时间：2018-08-17

: atari_py-0.1.7-cp37-cp37m-win_amd64.wheel 强化学习游戏环境里的atari,直接pip install -e '[atari]' 不行，需要 pip install 这个wheel格式文件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
评级：0 浏览量：237 收藏量：0 资源大小：657KB 上传时间：2019-05-01

: 增强学习-讲义资料 9. 强化学习与下象棋AI：例如AlphaGo这样的下棋AI，其中就运用了增强学习的思想。尽管在简单局面下可以使用启发式搜索算法，但在复杂局面下，增强学习能够帮助AI评估每一步棋可能带来的长期收益。以上是根据提供的...
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：575KB 上传时间：2018-10-18

: 论文研究-基于强化学习的订单生产型企业的订单接受策略.pdf 论文研究-基于强化学习的订单生产型企业的订单接受策略.pdf, 针对订单生产型企业在订单接受决策过程中的不确定性, 基于强化学习的思想, 在考虑生产成本、延迟惩罚成本...
评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：847KB 上传时间：2019-09-20

: 《统计学习方法》学习笔记第一章概论 1、统计学习：监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习 对于监督学习：对于给定的、有限的、用于学习的训练数据集合出发，假设数据是独立同分布，并假设要学习的模型属于某个函数的集合，称为假设空间；应用...
评级：0 浏览量：231 收藏量：0 资源大小：125KB 上传时间：2021-01-20

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: 机器学习基础 Mehryar Mohri .zip 它分为监督学习、无监督学习和强化学习三种基本类型。Mehryar Mohri的书籍会详细介绍这些概念，并通过实例帮助读者理解它们的区别和应用场景。二、监督学习监督学习是最常见的机器学习类型，包括分类和回归问题。...
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: 吴恩达 c229 机器学习讲义中文版 1. **cs229-notes1.md** - 这可能涉及到机器学习的基础概念，如监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的定义，以及学习算法的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等。 2. **cs229-notes3.md** - 可能讲解了...
评级：0 浏览量：164 收藏量：0 资源大小：233KB 上传时间：2019-06-12

: 论文研究-基于强化学习的多成品率衰变设备预防维修策略.pdf 论文研究-基于强化学习的多成品率衰变设备预防维修策略.pdf, 在生产制造过程中, 设备状态的衰变会影响产品质量, 导致成品率水平的逐渐下降. 本文研究此类具有多成品率...
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: opencv3_学习笔记.pdf 标签“学习笔记图像处理人工智能 opencv3 PDF”进一步强化了文档的主题，指明它是一份专注于图像处理和人工智能领域的OpenCV 3学习资料。在【部分内容】中，首先提到的是OpenCV中非常核心的一个类——Mat类。Mat...
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: 基于复杂过程简化模型的DHP学习控制提出一种基于简化模型的DHP(Dual Heuristic Programming)方法的学习控制, 避免了标准DHP方法需要被控对象的精确模型来求得对于状态和控制动作的Jacobian矩阵,而是利用简化过程对象模型获得近似Jacobian矩阵,实现学习...
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: 基于独立学习的多智能体协作决策联合学习模式是实现多智能体协作决策的有效方法,但是当智能体信息不完备时,这一方法难以适用。为此, 在智能体独立学习的基础上提出一种多智能体协作决策方法。以网格对策为例, 仿真证明了这一方法的...
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: 机器学习玩微信纸飞机总结来说，"机器学习玩微信纸飞机"项目展示了人工智能技术在游戏领域的应用，同时也为我们提供了一个了解和实践机器学习，尤其是强化学习的好案例。通过这样的实践，我们可以更好地理解机器学习模型的工作原理，并将...
评级：0 浏览量：135 收藏量：0 资源大小：33KB 上传时间：2018-07-04

: tensorflow-r2.0.zip 6. **分布式训练**：2.0版本强化了对分布式训练的支持，引入了`tf.distribute.Strategy` API，使得在多GPU和多机器上训练模型更加容易。 7. **Model Save & Restore**：模型保存和恢复机制得到了改进，可以使用`tf....
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: [网络安全学习篇32]：Linux脚本编写汇总及应用写到这里，我们千峰网络安全的第二个阶段的学习就到此结束了，学完Linux操作系统之后，感觉学习效果不太好，后期我打算专门出一期Linux的汇总，也算是再强化一下吧，毕竟对于我们学安全的，尤其是后面的渗透测试这一...
评级：0 浏览量：250 收藏量：0 资源大小：2.17MB 上传时间：2021-01-09

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