首页 > TAG信息列表 > Reward
Data-Efficient Hierarchical Reinforcement Learning
发表时间：2018（NIPS 2018） 文章要点：这篇文章提出了一个分层强化的算法HIRO: Hierarchical Reinforcement learning with Off-policy correction。主要的点在于不用人工设计具体的上层goal，同时用off-policy的方式提高样本效率。 具体的，通常的分层强化需要人为确定上层输出什么goal，然EXPLORATION BY RANDOM NETWORK DISTILLATION
发表时间：2018（ICLR 2019） 文章要点：文章提出了一个random network distillation (RND)的算法，通过比较一个预测网络和一个随机初始化网络的越策误差作为exploration bonus来增加探索。主要思路是说，如果agent去过某个状态了，那么预测误差就会更小，反之就会大。 具体的，先有一个随机网络f，Planning to Explore via Self-Supervised World Models
发表时间：2020（ICML 2020） 文章要点：这篇文章提出了一个Plan2Explore的model based方法，通过self-supervised方法来做Task-agnostic的探索，在这个过程中有效学习了world model，然后可以迁移到下游的具体任务上，实现zero or few-shot RL。具体的，world model包含encoder，dynamics，reward，decodCSS+SVG 制作B站充电效果
CSS+SVG 实现B站为他充电效果 先浅浅分析一下结构，外层一个div 内部嵌套两个div 使用flex布局分布左右两端，右侧边距为0 上下左分别添加一定的边距。左侧为他充电按钮很简单不过多分析，主要是右侧像电路一样的图案，主要是使用figma这个在线画图软件画出svg图案，直接复制代码即可。人工智能导论
人工智能导论 1）人工智能：让机器像人一样具有一些能力，扩展人的智慧。 2）机器学*： 不显式编程地赋予计算机能力的研究领域。 3）AIOps： Artificial Intelligence for IT Operations，智能化运维，将人工智能应用于运维领域，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学*的方式来进TEMPORAL DIFFERENCE MODELS: MODEL-FREE DEEP RL FOR MODEL-BASED CONTROL
发表时间：2018（ICLR 2018） 文章要点：这篇文提出了temporal difference models(TDMs)算法，把goal-conditioned value functions和dynamics model联系起来，建立了model-free和model-based RL的关系，结合了各自的优点，既利用dynamics里丰富的信息，也超过了直接model based RL的效果。 具体的，Model-Based Reinforcement Learning via Latent-Space Collocation
发表时间：2021（ICML 2021） 文章要点：这篇文章提出了latent collocation method (LatCo)算法，用来planning状态序列，而不是动作序列，来解决long horizon的planning问题（it is easier to solve long-horizon tasks by planning sequences of states rather than just actions）。主要思路就是绘制双子图含图例完整代码
import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import ticker import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np plt.style.use('ggplot') # fig, ax = plt.subplots(1,len(scenarios), figsize=(25,4.5)) # plt.show() # colors = ["#46【强化学习】在gym环境下，老虎机的算法总结
目录 问题描述： 实现步骤： 1.环境的部署与实现 2.贪心策略(The epsilon-greedy algorithm) 3.玻尔兹曼勘探(The softmax exploration algorithm) 4.置信上限算法(The upper confidence bound algorithm) 5.汤普森采样算法(The Thompson sampling algorithm) 参考： 问题描述：【强化学习】港中大强化学习课程Assignment解析 01_2
【强化学习】港中大强化学习课程Assignment解析 01_2 课程相关 课程首页：https://cuhkrlcourse.github.io/视频链接：https://space.bilibili.com/511221970/channel/seriesdetail?sid=764099【B站】相关资料：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/【EasyRL】Reinforcemen【论文阅读】GRI: General Reinforced Imitation and its Application to Vision-Based Autonomous Driving
Column: December 30, 2021 11:01 PM Last edited time: January 10, 2022 4:45 PM Sensor/组织: 3 RGB; 曾经短暂的第一名 Status: 正在套娃 Summary: RL; carla leaderboard Type: arXiv Year: 2021 参考与前言 论文地址：https://arxiv.org/abs/2111.08575 模块化思想有点意【论文阅读】GRI: General Reinforced Imitation and its Application to Vision-Based Autonomous Driving
Column: December 30, 2021 11:01 PM Last edited time: January 10, 2022 4:45 PM Sensor/组织: 3 RGB; 曾经短暂的第一名 Status: 正在套娃 Summary: RL; carla leaderboard Type: arXiv Year: 2021 参考与前言 论文地址：https://arxiv.org/abs/2111.08575 模块化思想有点2.4 FrozenLake使用cross-entropy方法
FrozenLake是gym的另一个grid world环境。其环境简单的栅格地图，有四种栅格状态，分别用字母SFHG表示，下面是一个地图的例子： SFFF (S: starting point, safe) FHFH (F: frozen surface, safe) FFFH (H: hole, fall to your doom) HFFG (G: goal, where the frisbee is located)PYTORCH笔记 actor-critic （A2C）
理论知识见：强化学习笔记：Actor-critic_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 由于actor-critic是policy gradient和DQN的结合，所以同时很多部分和policy network，DQN的代码部分很接近 pytorch笔记：policy gradient_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 pytorch 笔记： DQN（experience replayBIOLCNET: REWARD-MODULATED LOCALLY CONNECTED SPIKING NEURAL NETWORKS
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！强化学习实战 | 自定义Gym环境
新手的第一个强化学习示例一般都从Open Gym开始。在这些示例中，我们不断地向环境施加动作，并得到观测和奖励，这也是Gym Env的基本用法： state, reward, done, info = env.step(action) 其中state是agent的观测状态，reward是采取了action之后环境返回的奖励，done是判断后继状态是否是马尔科夫决策过程基本概念
马尔可夫决策过程(Markov decision process, MDP)是人工智能中的一个重要概念，也是强化学习的理论基础之一。在今天的文章中，我们使用来自Stuart Russell和Peter Norvig的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书中的网格例子来介绍MDP的基本概念。 我们的吃豆人游强化学习系列（一）：强化学习简介
参考链接： https://blog.csdn.net/LagrangeSK/article/details/80943045 https://blog.csdn.net/qq_37402392/article/details/121348504?spm=1001.2014.3001.5501 https://blog.csdn.net/qq_37402392/article/details/121490296?spm=1001.2014.3001.5501 术语表 agent——整体 e强化学习系列（一）：强化学习简介
参考链接： https://blog.csdn.net/LagrangeSK/article/details/80943045 https://blog.csdn.net/qq_37402392/article/details/121348504?spm=1001.2014.3001.5501 https://blog.csdn.net/qq_37402392/article/details/121490296?spm=1001.2014.3001.5501 术语表 agent——LEARNING WITH AMIGO: ADVERSARIALLY MOTIVATED INTRINSIC GOALS
发表时间：2021（ICLR 2021） 文章要点：这篇文章提出了一个解决sparse extrinsic rewards的办法AMIGO。思路就是用一个goal-generating teacher来生成难度适中的任务目标(constructively adversarial objective)，提供一个目标相关的外部reward，让goal-conditioned student policy来学。具RIDE: REWARDING IMPACT-DRIVEN EXPLORATION FOR PROCEDURALLY-GENERATED ENVIRONMENTS
发表时间：2020（ICLR 2020） 文章要点：这篇文章提出了一个新的intrinsic reward机制，Rewarding Impact-Driven Exploration (RIDE)，鼓励agent采取使得状态表征变化大的动作，相较于之前的方法，这个方式在procedurally-generated environments这类很难访问同一个状态多次的环境上效果更好（这里(基础)奖励函数的入口参数详解 - 005
文章目录 奖励函数的形式入口参数paramsall_wheels_on_trackclosest_waypointsclosest_objectsdistance_from_centerheadingis_crashedis_left_of_centeris_offtrackis_reversedprogressspeedsteering_anglestepstrack_lengthtrack_widthx, ywaypoints 总结 本文是根据AWDetecting Rewards Deterioration in Episodic Reinforcement Learning
发表时间：2021（ICML 2021） 文章要点：文章想说，我们训好一个policy之后，在真正用他的时候需要考虑安全性和可靠性（RL tasks is the safety and reliability of the system）。所以我们就需要一个方法来快速检测这个train好的policy在用的时候效果有没有变差，如果变差了，要尽快发现，以便及时调解决IntelliJ IDEA多模块项目依赖错误问题
文章目录 问题描述解决方法 问题描述 reward项目下面有reward_management和reward_portal两个模块，项目结构如下： ├─reward │ ├─reward_management │ ├─reward_portal 在reward_portal中的pom.xml加入依赖，在reward_management中的代码也能引用到相关包，导致项目启Q -learning入门
算法思想 Q-Learning是强化学习算法中value-based的算法，Q即为Q（s，a），就是在某一个时刻的state状态下，采取动作a能够获得收益的期望，环境会根据agent的动作反馈相应的reward奖赏， 所以算法的主要思想就是将state和action构建成一张Q_table表来存储Q值，然后根据Q值来选取能够获得最大收益的