前文是一些针对IRL，IL综述性的解释，后文是针对《Generative adversarial imitation learning》文章的理解及公式的推导。通过深度强化学习，我们能够让机器人针对一个任务实现从0到1的学习，但是需要我们定义出reward函数，在很多复杂任务，例如无人驾驶中，很难根据状态特征来建立一个科学合理的reward。人类学习新东西有一个重要的方法就是模仿学习，
基于蒙特卡洛的强化学习方法蒙特卡洛方法（Monte-Carlo methods）也被称为统计模拟方法，是一种基于概率统计的数值计算方法。运用蒙特卡洛方法时，我们通常使用重复随机抽样，然后运用概率统计方法来从抽样结果中归纳出我们想求的目标的数值估计。一个简单的例子是用蒙特卡洛方法来计算圆的面积。例如，在下图所示的正方形内部随机产生若干个点，细数落在圆中点的个数，圆的面积与正方形面积之比就等于圆中点的
论文阅读：1、变循环发动机智能控制器设计------胡雪兰该文章中将强化学习中的确定性策略梯度（DPG）算法融合进AC（演员-评论家）框架中，用来对变循环发动机（VCE）进行控制研究。算法结构图如下所示： 在文章中详细介绍了经典的确定性策略梯度算法和基于优先回放机制的确定性策略梯度算法。给出了两个算法的不同和算法更新步骤。随后论文中提出了基于改进的DPG算法的变循环发动机多变量控制。实验
论文解读：Dialogue Generation: From Imitation Learning to Inverse Reinforcement Learning 对话生成是一个常见的自然语言处理任务，其在工业界广泛应用与智能客服，闲聊机器人等。现如今主要研究于如何提高对话的质量，多样性。本文则采用先进的技术试图解决这个问题。一、简要信息序号属性值1模型名称DG-AIRL2所属领域自然语言处
原创
2022-12-22 02:29:45
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逆向课程第三讲逆向中的优化方式,以及加减乘一丶为什么要熟悉优化方式熟悉优化方式,可以在看高级代码的时候浮现出汇编代码,以及做逆向对抗的时候,了解汇编代码混淆优化和混淆是相反的优化: 指的是汇编代码越少越好,让程序更快的执行混淆: 一条汇编代码变为多条汇编代码,影响逆向人员的破解能力,但是软件的效率大大降低 二丶加减乘的常见的几种
随着配音行业的快速发展，很多配音爱好者更青睐于模仿配音，这也是初学者最好的练习方式，那么模仿别人配音有什么技巧呢，下面老师就为大家分享一些。 其实在配音界有不少能人，他们可以模仿很多人物的配音，比如模仿赵本山配音、模仿明星配音等。其实一个配音员本身说话的声音与配音时发出的声音是不一样的，每一个配音员在配音的时候都是需要变音的，尤其是成人模仿儿童配音或者是卡通人物配音，他们
逆向强化学习什么是逆向强化学习强化学习时求累计回报期望最大时的最优策略，在求解过程中的奖励函数是人为指定的，而奖励函数的设置与最后获得最优的策略有很大关联，而在很多复杂任务中，回报函数是很难定下来的 指定回报函数的方法：从人的示例中学到隐形的回报函数 而逆向强化学习就是从专家示例中学到回报函数逆向强化学习的分类 主要分为两类：最大边际形式化：包括学徒学习（AL）、MMP方法、结构化分类、神经逆向强
简介模仿学习是强化学习的好伙伴，使用模仿学习可以让智能体在比强化学习短得多的时间内得到与人类操作相近的结果，但是这种做法并不能超越人类，而强化学习能够得到远超人类的智能体，但训练时间往往非常漫长。因此我们希望让智能体并不是从零开始学，我们给予智能体人类的演示，在学习人类演示的基础上，再进行强化学习。这样往往能大大减少强化学习的训练时间。在金字塔环境中，只需要四轮人类的游戏数据，就能使训练步数减少四
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
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李宏毅机器学习系列-强化学习之模仿学习模仿学习行为复制(Behavior Cloning)逆向强化学习(Inverse Reinforcement Learning (IRL))第三人称模仿学习：总结 模仿学习模仿学习就是根据演示来学习，很多时候我们的任务没办法定义奖励，但是我们可以收集很多的数据给机器去学习，方法一般有两种，一种叫行为复制，一种叫逆向强化学习：行为复制(Behavior Clon
目录一.强化学习1.1定义1.2组成二.应用2.1初出茅庐2.2无人驾驶2.3游戏示意图如下所示： 强化学习的各个组成元素的
强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
原创
2021-08-02 14:21:53
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强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。**
原创
2019-04-09 12:52:33
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深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（R
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2022-07-29 09:09:25
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强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
原创
2021-08-02 15:00:43
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第一章 介绍
强化学习的基本思想：从与环境的互动中学习1.1 强化学习强化学习的重要特征：➀、反复试验（trial-and-error search）➁、推迟奖励（delayed reward）➀、已知状态，需要做一个动作，得到一个奖励信号以及接下来的状态。 目标是：通过调整，使得最大。 ➁、推迟奖励的定义：当前动作不仅决定了即时奖励，还决定了下一个状态，所以对下一个奖励也会
【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
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2022-01-12 09:38:08
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#python基础5：进阶 文章目录一、强化和进阶1.【重点】组包和拆包1.2. 【重点】组包和拆包的应用2. 【理解】引用2.2 【理解】引用指向改变2.3. 【记忆】函数传参是引用传递3.【记忆】可变类型与不可变类型4.【重点】range5.【重点】列表推导式6.【记忆】匿名函数7.【了解】递归函数8.【记忆】enumerate和del二、【应用】学生名片管理系统1.需求分析2.主页面逻辑:3
【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
原创
2021-09-23 04:02:53
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在开始探索强化学习的诸多算
原创
2022-10-12 15:17:25
153阅读
