一个强化学习 Q-learning 算法的简明教程 强化学习概念 强化学习是一种不同于监督学习和无监督学习的在线学习技术。它把学习看作是一个“试探一评价”的过程,首先学习系统感知环境状态,采取某一个动作作用于环境,环境接受该动作后状态发生变化,同时给出一个强化信号（奖赏值）反馈给学习系统,强化学系统根据强化信号和环境的当前状态再选择下一个动作,选择的原则是使受到奖励
一、前述本文通过一个案例来讲解Q-Learning二、具体1、案例假设我们需要走到5房间。转变为如下图：先构造奖励，达到5，即能够走得5的action则说明奖励比较高设置成100，没有达到5说明奖励比较低，设置成0。Q-learning实现步骤：2、案例详解：第一步的Q(1,5)：最开始的Q矩阵都是零矩阵，迭代完之后Q（1,5）是...
原创
2022-12-30 16:49:04
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训练模型, 让它的输出更接近0.8。当离0.8越大, reward越小, 甚至为负, 那就代表着奖励更少, 惩罚更多。比如现在模型输出是0.5, 那么就会有对应的reward值, 代表正奖惩力度。那么当loss向前传导, step()
更新权重时, 它知道0.5会有惩罚, 但它怎么知道要大于0.5的方向调整, 还是小于0.5的方向调整呢。它其实会对reward = 1.0 - diff * 5这个
【DataWhale打卡】第一天：学习周博磊讲的强化学习结合《深入理解AutoML和AutoDL》这本书中的强化学习的章节总结了基础部分。先导课程：线性代数、概率论、机器学习/数据挖掘/深度学习/模式识别编程基础：Python, PyTorch强化学习在做什么？强化学习和监督学习有很大的区别：监督学习需要提供数据和对应的标签，训练数据和测试数据是独立同分布的，从而进行模式和特征的学习。强化学习不同
强化学习是机器学习的一个重要领域，旨在通过试错法让智能体在特定环境中学习并优化决策，以便实现某种目标。近年来，随着深度学习的进步，强化学习的应用也越来越广泛，尤其是在控制、游戏、机器人等领域。而Deep Deterministic Policy Gradient（DDPG）算法作为一种基于模型的强化学习算法，可以高效地解决连续动作空间的问题。本文将详细记录如何使用PyTorch实现DDPG，并探讨
目标函数：用于衡量当前策略的性能，指导优化过程。强化学习的目标是通过更新策略来最大化期望奖励。损失函数：是优化过程中实际最小化的函
原创
2024-10-25 13:48:17
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# PyTorch 强化学习实例
## 介绍
强化学习是机器学习中的一个重要分支，它通过强化学习算法使得智能体能够在与环境交互的过程中获得最大化的累积奖励。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，它提供了强大的计算能力和灵活的模型构建工具，非常适合用于强化学习的实现。
本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个经典的强化学习算法：深度 Q 网络（Deep Q Network, DQN）。
原创
2023-08-01 02:41:23
233阅读
在进行强学习的研究和应用中，PyTorch作为深受欢迎的深度学习框架，其能力和适用场景日益受到关注。那么，"PyTorch可以强化学习吗？"显然是一个测试其适应性与扩展能力的很好的出发点。
在此博文中，我将详细分析PyTorch在强化学习中的应用，涵盖背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和生态扩展六个方面。
## 背景定位
强化学习（RL）是一种独特的学习算法，其核心思想是通过探
Pytorch教程目录Torch and Numpy变量 (Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型 (分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络 CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN 循环神经网络 (分类)RNN 循环神经网络 (回归)自编码 (Autoencoder)DQN 强化学习目录Pytorch教程目录什么是 DQN强化学习与神经网络神经网络的作用更新神经网络DQN 两大利器DQN 强化学习模块导入和参数设置神经网
原创
2021-07-09 14:53:59
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OpenAI Gym中的 CartPole-v0 任务上训练一个Deep Q Learning (DQN) 代理。https://gym.openai.com/代理人必须在两个动作
原创
2019-09-27 15:32:55
331阅读
# 强化学习简介与PyTorch实现示例
## 1. 引言
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习策略，它通过试错的方式在动态环境中学习如何做出决策。强化学习的主要任务是训练智能体（Agent），使其在给定的环境中通过与环境的交互，学习出最优的行为策略，以最大化累积的奖励。
这篇文章将介绍强化学习的基本概念，并通过一个简单的例子展示如何使用PyTorch
# 实现 PPO 强化学习算法与 PyTorch 代码指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何用 PyTorch 实现“PPO（Proximal Policy Optimization）”强化学习算法。作为一名刚入行的开发者，理解每一步的必要性和实现过程至关重要。以下是我们将遵循的流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-01 06:19:29
498阅读
## Pytorch 强化学习多CPU
在深度强化学习中，Pytorch 是一个非常流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来支持强化学习任务。在实际应用中，我们通常会使用多个 CPU 来加速训练过程。本文将介绍如何在 Pytorch 中使用多个 CPU 来进行强化学习任务。
### 强化学习简介
强化学习是一种机器学习方法，其目标是通过与环境的交互来学习最优的行为策略。在强化学习中，智能
原创
2024-06-06 05:36:21
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机器人学一、导论机械臂类机器人的问题： 1、静态问题：工作空间，能够通过多个关节角度使得末端到达工作空间中位置点：正运动学与逆运动学问题。 2、运动中的机械臂：是关节速度空间向笛卡尔空间速度的映射，这个映射就是雅克比矩阵。在奇异点，雅可比矩阵比不可逆。奇异点不影响机械臂在该奇异点的定位，但是在奇异点的运动会产生问题。即，奇异点是运动机械臂的问题。 轨迹生成：末端的运动转化为关节的运动3、动力学问题
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2024-10-05 15:32:55
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交通探界者为保障城市道路畅通，加快信号配时智能化建设，响应“城市道路交通文明畅通提升行动计划”。滕州交警对北辛路进行了全方位深入调研，采取逆向可变、二次过街、双向可靠绿波、绿波推送等优化措施对道路交通进行系统优化，并取得了良好效果！ 二次过街示意图一、 道路概况北辛中路是滕州城区东西主干道，东连龙泉路，西接平行北路，道路两侧单位、住宅遍布，是承载交通运输、展示城市形象的一条门户道路。 道路为
一，强化学习：教程模块：强化学习有现成模块可以使用，模块并不全面，强化学习依赖你给与的学习环境，对不同学习环境的强化学习。RL的代码就不同。学习方法就是用基础的模块，从基础学起，懂了原理，就不怕复杂环境。用到的模块和对应的教程：
Numpy, Pandas (必学), 用于学习的数据处理
Matplotlib (可学), 偶尔会用来呈现误差曲线什么的
Tkinter
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2024-08-06 12:58:43
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MATLAB在优化中的应用1、MATLAB优化工具箱优化函数（1）非线性方程组求解函数fzero函数：单变量非线性方程的求解；求取一个非线性方程在某个设定域内的根fsolve函数：非线性方程组的求解（2）最小值优化函数fminbnd函数：求取含变量边界限定的单变量非线性最小值解；求取一个单变量非线性目标函数在某个设定域内的最小值fmincon函数：非线性最小值优化；求取一个多变量非线性目标函数在某
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2024-10-14 13:45:28
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本文作者：灵培、霹雳、哲予1. 搜索算法研究与实践1.1 背景淘宝的搜索引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应，而淘宝的用户不仅数量巨大，其行为特点以及对商品的偏好也具有丰富性和多样性。因此，要让搜索引擎对不同特点的用户作出针对性的排序，并以此带动搜索引导的成交提升，是一个极具挑战性的问题。传统的Learning to Rank（LTR）方法主要是在商品维度进行学习，根据商品的点击
上面3篇已经删除PyTorch PPO 源码解读 (pytorch-a2c-ppo-acktr-gail)-老唐笔记从零开始学习PPO算法编程（pytorch版本）（二）从零开始学习PPO算法编程（pytorch版本）输入输出强化学习之图解PPO算法和TD3算法 - 知乎 评论区指出评价网格的根本功能博主你好，在policy gradient中，损失函数loss = mean(cross
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2024-01-22 07:12:26
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计算机视觉之pytorch图片数据转换、增广及多GPU训练一、数据增强1.1 图片数据增强方式二、代码实现2.1 数据增强方法2.2.1 水平方向随机翻转torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip()函数2.2.2 垂直方向随机翻转torchvision.transforms.RandomVerticalFlip()函数2.2.3 随机旋转 torch
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2023-10-07 20:50:35
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