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！30th Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2016), Barcelona, Spain. Abstract 考虑从示例专家行为中学习策略，而不与专家交互或访问强化信号。一种方法是通过逆强化学习恢复专家的成本函数，然后通过强化学习从该成本函数中
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，
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2024-05-13 20:59:22
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1. 强化学习简介本节介绍在课程中我认为对于理解强化学习框架有用的一些概念。更为详细的可以参照我的其他博客。1.1 强化学习框架中的术语用于描述强化学习问题的核心术语有：状态state，观测observation, 动作action，策略policy, 状态转移概率state transitions (or environment dynamics)。这里需要区分状态和观测这两个概念，可以把状态理
什么是模拟学习有很多开发者都咨询过这个问题，甚至还会追问“模仿学习与强化学习的区别是什么？”Alexandre Attia和Sharone Dayan在今年1月发表的《模仿学习全面概述》中，做出了定义：模仿学习是学习者尝试模仿专家行为，从而获取最佳性能的一系列任务。这里的“学习者”相应在Unity ML-Agents中就是Agent（代理）。这篇论文中，对于现今比较流行的一些模仿学习算法进行了回
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
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2024-05-27 16:32:42
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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
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2024-05-17 14:49:33
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文章目录前言一、强化学习是什么？二、基本模型1.基本框架2.学习过程三.马尔科夫决策过程（Markov Decision Process. MDP）1.马尔科夫性质2.MDP的基本组成部分3.MDP的基本流程四、基于模型和免模型的强化学习1.模型2.基于模型的强化学习（Model-Based）3.免模型的强化学习（Model-Free）总结 前言B站学习龙强老师强化学习相关视频后的总结笔记，视频
文章目录参考资料1. 模仿学习概述2. 行为克隆2.1 行为克隆缺点缺点1：观测非常有限缺点2：机器会完全模仿专家的行为缺点3：训练数据跟测试数据不匹配2.2 数据集聚合2.3 Variational Dropout3. 逆强化学习3.1 概述3.2 逆向强化学习方法的挑战4. 第三人称视角模仿学习5. 练习5.1 keywords 参考资料https://datawhalechina.gith
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
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2024-07-01 04:57:52
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LSTM是什么 LSTM即Long Short Memory Network，长短时记忆网络。它其实是属于RNN的一种变种，可以说它是为了克服RNN无法很好处理远距离依赖而提出的。 我们说RNN不能处理距离较远的序列是因为训练时很有可能会出现梯度消失，即通过下面的公式训练时很可能会发生指数缩小，让RNN失去了对较远时刻的感知能力。 解决思路 RNN梯度消失不应该是由我们学习怎么去避免，而
多智能体的路径跟随控制总览创建环境创建智能体训练智能体智能体仿真 此示例显示了如何训练多个智能体以共同执行车辆的路径跟踪控制（PFC）。 PFC的目标是通过控制纵向加速度和制动，使车辆以设定的速度行驶，同时保持与领头车的安全距离，并通过控制前转向角保持车辆沿其车道中心线行驶 。 有关PFC的更多信息 总览训练DDPG路径跟踪控制智能体中显示了训练强化学习智能体以执行PFC的示例。 在该
LSTM 网络工作示意图什么是 LSTM 网络？LSTM （Long Short Term Memory, 长短期神经网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN, Recurrent neural networks）。 LSTM 能够通过更新单元状态来学习参数间的长期依赖关系，目前在机器翻译、语言识别等领域有着广泛应用。LSTM 的使用背景当你读这篇文章的时候，你可以根据你对前面所读单词
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
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2024-05-06 12:01:40
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### LSTM网络是强化学习还是深度学习
在深度学习领域中，长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它具有记忆单元和门控机制，可以有效解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以学习长期依赖关系。但是，关于LSTM网络是属于强化学习还是深度学习，却是一个容易让人产生混淆的问题。
首先，我们来理解一下强化学习和深度学习的概念。强化学习是一种通过智能体与环境之间的
原创
2024-06-19 06:38:02
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作为生成模型两座大山之一，生成式对抗网络（Generative Adversial Networks）自从问世以来就颇受瞩目。相对于变分自编码器，生成式对抗网络也可以学习图像的潜在空间表征，它可以生成与真实图像再统计上几乎无法区分的合成图像。本节就介绍一下 GAN 的基本原理。 追本溯源，开创 GAN 的必读论文是 Ian
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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在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？工业界中很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征，这样做的优点可以归纳为以下几点：1. 特征鲁棒性更强离散化后的特征对异常值有很强的鲁棒性。
比如对于一个连续特征：年龄，如果直接将其作为特征，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；如果离散为年龄>30为1，否则0。离散化后年龄300岁
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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强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
原创
2021-08-02 15:00:43
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