用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理,覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法。
从最基本的马尔科夫决策过程入手,将强化学习问题纳入到严谨的数学框架中,接着阐述了解决此类问题最基本的方法——动态规划方法,并从中总结出解决强化学习问题的基本思路:交互迭代策略评估和策略改善
2025/2/18 3:07:17 52.11MB 强化学习
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深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度强化学习方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势.
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基于Tensorflow实现的PPO算法,依赖库:tensorflow-1.4及以上,gym
2024/7/22 21:02:23 6KB 深度强化学习
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深度强化学习系列论文,包括最基础的DQN,DQN模型改进,DQN算法改进,分层DRL,基于策略梯度的深度强化学习等等,论文基本源自顶会
2024/6/6 11:12:06 69.27MB 深度强化学习 DQN
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Python强化学习实战:应用OpenAIGym和TensorFlow精通强化学习和深度强化学习英文原版含代码Hands-OnReinforcementLearningwithPython:MasterreinforcementanddeepreinforcementlearningusingOpenAIGymandTensorFlowSudharsanRavichandiran
2023/11/6 13:14:17 56.06MB 强化学习 深度学习 Gym Python
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DRL-网球统一项目详情这是Udacity深度强化学习纳米学位的最终项目。
在这种环境下,两名特工控制球拍在球网上弹跳球。
如果探员将球击中网,则得到+0.1的奖励。
如果探员让一个球击中地面或将球击出界外,则其获得的奖励为-0.01。
因此,每个特工的目标是保持比赛中的球权。
观察空间由8个变量组成,分别对应于球和球拍的位置和速度。
每个代理都会收到自己的本地观察结果。
有两个连续的动作可用,分别对应于朝向(或远离)网络的运动和跳跃。
该任务是情节性的,并且为了解决环境,您的特工必须获得+0.5的平均分数(在连续两次情节达到最高分后,在两个特工中均取得了最高分)这些是此Unity环境的一些细节:INFO:unityagents:'Academy'startedsuccessfully!UnityAcademyname:AcademyNumb
2023/8/17 2:09:36 157KB JupyterNotebook
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对深度强化学习的基本操作的程序。
2023/7/10 5:27:28 14.03MB 深度学习
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深度学习在强化学习方面的应用所产生的深度强化学习取得快速发展。
如何解释深度强化学习优势产生的原因是理解技术的基本方法。
2023/6/10 6:45:09 3.25MB 深度学习 强化学习
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深度强化学习DQN训练FlappyBird源代码,可以直接运行FlappyBirdDQN.py使用。
2023/6/6 21:21:20 106.52MB DL
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Nature资源,无关深度强化学习论文,可免费下载,资源同享
2023/4/15 14:42:16 4.2MB 强化深度学习
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡