一、AdaBoost简介 Boosting, 也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术， 能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。其中最为成功应用的是，Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出的Ad
使用强化学习智能体训练Biped机器人行走两足机器人模型创建环境接口选择和创建训练智能体DDPG AgentTD3 Agent指定训练选项和训练智能体仿真训练过的智能体比较智能体性能References 这个例子展示了如何使用深度确定性策略梯度(DDPG) agent和双延迟深度确定性策略梯度(TD3) agent训练双足机器人行走，并比较了这些训练过的agent的性能。本例中的机器人采用Si
强化学习智能体训练总览简介训练算法情节管理器保存候选智能体并行计算GPU加速验证训练后的策略环境验证 简介创建环境和强化学习智能体后，您可以使用训练功能在环境中训练智能体。 要配置您的训练，请使用rlTrainingOptions函数。 例如，创建训练选项集opt，并在环境env中训练智能体。opt = rlTrainingOptions(...
'MaxEpisodes',1000,.
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2024-04-06 21:55:52
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使用并行计算训练倒立摆系统行动者的并行训练创建Cart-Pole MATLAB环境接口创建AC智能体并行训练选项训练智能体AC智能体仿真参考文献 此示例显示了如何通过使用异步并行训练来训练actor-critic（AC）智能体以平衡在MATLAB®中建模的小车系统。 有关显示如何在不使用并行训练的情况下训练智能体的示例，请参阅训练AC智能体以平衡倒立摆系统。matlab版本2020b。行动者的并
选自arXiv作者：Melrose Roderick等机器之心编译
论文的复现一直是很多研究者和开发者关注的重点，近日有研究者详细论述了他们在复现深度 Q 网络所踩过的坑与训练技巧。本论文不仅重点标注了实现过程中的终止条件和优化算法等关键点，同时还讨论了实现的性能改进方案。机器之心简要介绍了该论文，更详细的实现细节请查看原论文。
过去几年来，深度强化学习逐渐流行，因为它在有超大状态空间（
来源：AI 科技评论OpenAI 近期发布了一个新的训练环境 CoinRun，它提供了一个度量智能体将其学习经验活学活用到新情况的能力指标，而且还可以解决一项长期存在于强化学习中的疑难问题——即使是广受赞誉的强化算法在训练过程中也总是没有运用监督学习的技术，例如 Dropout 和 Batch Normalization。但是在 CoinRun 的泛化机制中，OpenAI&nb
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
前一篇文章介绍了使用Matlab代码如何利用Q-learning或者SARSA在一维空间实现探索，并且训练机器如何自动达到目标。这篇文章在此基础上将一维空间延伸至二维空间，将算法应用到二维空间的探索与训练上，最终实现规划的目标。这篇文章也承接上一篇，通过在二维环境中Q-learning与SARSA的表现来展示二者的区别。一、问题描述本文针对的二维环境如图所示 是一个二维网格模型，我们将其描述为迷宫
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2024-09-28 21:35:51
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上期我们聊了两个小问题，第一是为什么需要深度Q学习，第二则是MatLab神经网络工具箱的使用。那么本期，我们就尝试将DQN移植到第二期我们完成的Q-Learning网格迷宫程序中，尝试深度Q学习的算例实现。一、Deep-Q-Network算法核心总的来说，DQN的核心思想就是使用一个深度神经网络模型代替Q表来实现智能体对状态的估计。那么，这种替代就需要实现以下几个核心的功能：在Q-Learning
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2024-08-01 12:14:56
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从模板创建自定义MATLAB环境创建模板类环境属性所需功能样本构造函数采样复位函数采样步函数可选函数环境可视化创建自定义环境 您可以通过创建和修改模板环境类来定义自定义的强化学习环境。可以使用自定义模板环境来 实现更复杂的环境动态。向环境添加自定义可视化。创建用c++、Java或Python等语言定义的第三方库的接口。创建模板类要定义您的自定义环境，首先要创建模板类文件，并指定类的名称。对于本
文章目录第九章 深度强化学习-Double DQN9.1 回顾9.2 过高估计9.3 Double DQNReferences 第九章 深度强化学习-Double DQN 目前流行的Q-learning算法会过高的估计在特定条件下的动作值。实际上，在实践中，这种过高的估计是否常见，是否会损害性能，以及是否可以预防，这些以前都不知道。于是Hado van Hasselt在2015年发表论文《De
在MDP环境中训练Q learning创建MDP智能体环境创建Q learning智能体训练Q learning智能体验证Q learning结果 此示例显示了如何训练Q学习智能体来解决通用的马尔可夫决策过程（MDP）环境。 这里：每个圆圈代表一个状态。在每个状态都有一个决定涨跌的决定。智能体从状态1开始。智能体收到等于图表中每个过渡值的奖励。训练目标是收集最大的累积奖励。创建MDP智能体环境创
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2024-09-29 13:13:40
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强化学习智能体创建总览强化学习介绍内置智能体选择智能体类型自定义智能体关于强化学习的更多介绍 强化学习介绍强化学习的目标是训练智能体在不确定的环境中完成任务。智能体从环境中接收观察和奖励，并向环境发送操作。奖励是衡量某个动作相对于完成任务目标的成功程度的指标。该智能体包含两个组件：策略和学习算法。该策略是一种映射，它根据对环境的观察来选择操作。通常，策略是带有可调参数的函数逼近器，例如深度神经网
使用自定义训练循环训练强化学习策略环境策略训练设置自定义训练循环仿真自定义训练函数损失函数帮助函数 此示例显示如何为强化学习策略定义自定义训练循环。 您可以使用此工作流程通过您自己的自定义训练算法来训练强化学习策略，而不是使用Reinforcement Learning Toolbox™软件中的内置智能体之一。使用此工作流程，您可以训练使用以下任何策略和值函数表示形式的策略。rlStochast
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2024-04-12 04:56:05
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Matlab强化学习机器人仿真使用SAC（soft A-C）平衡机械手臂的球项目来源：https://www.mathworks.com/company/events/tradeshows/international-conference-on-intelligent-robots-and-systems-2020-3039214.html?s_tid=srchtitle基础配置强化学习工具箱 R
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
相关资料：1.Workshop练习需要提前用户下载的代码和资料包：Expo2022 LowCodeAI CN https://content.mathworks.com/viewer/62afe7a94a95027ab28358ec?iid=62afde5c22ed6a6d6bf4e75d2.Workshop需要用到的讲义 （PDF版本）：2022 CN expo LowCodeAI worksh
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2024-08-20 18:08:09
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文章目录多模态研究学习多模态储备知识---数据模态1 多模态综述2 X-VLM3 ERNIE-VILG4 FLAVA5 OFA6 STA7 多模态行为识别综述8 Text2Images or Text2Video9 多模态数据集 多模态研究学习2021年诺贝尔生理学、医学奖揭晓，获奖者是戴维·朱利叶斯（DavidJulius）和阿代姆·帕塔博蒂安（Ardem Patapoutian），表彰他们在
本文将之前的一篇基于强化学习的倒立摆控制策略Matlab实现文章再次进行了扩充。问题描述 大多数先进控制技术都需要对过程及其环境有较深的了解，一般用拉普拉斯变换或动态微分方程来描述过程动态特性。然而在过程控制领域，许多系统过于复杂，或者其内在规律难以了解，因此很难得到过程的定量知识，也即无法建立起精确的数学模型，但是我们能够获得这些系统的一些输入输出数据。 在被控对象的模型未知，只有数据可
我把之前在学习和工作中使用matlab的技巧和使用教程等相关整理到这里，方便查阅学习，如果能帮助到您，请帮忙点个赞；MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。本文的宗旨在学习过程中，我们常常无法做到面面俱到，也无法面面俱到，这里是我个人比较推崇的，是关于
