控制性详细规划图纸成果及深度要求控制性详细规划图纸成果及深度要求（一）规划用地位置图（区位图）（比例不限）标明规划用地在城市中的地理位置，与周边主要功能区的关系，以及规划用地周边重要的道路交通设施、线路及地区可达性状况。（二）规划用地现状图（1：2000）标明土地利用现状、建筑物状况、人口分布状况、巩固屋舍实现转、市政公用设施现状。1.土地利用现状包括标明规划区域内各类现状用地的范围界限、权属、性
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2024-03-15 10:20:36
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1.软件版本MATLAB2019a2.本算法理论知识具体参考如下的文献：我们的强化学习控制结构如下
原创
2022-10-10 15:21:20
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【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
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
# 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
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前一讲讲解了智能体如何在不基于模型的情况下如何进行预测,也就是求解在给定策略下的状态价值或行为价值函数.本章则主要讲解在不基于模型的条件下如何通过个体的学习优化价值函数,同时改善自身行为的策略以最大化获得累积奖励的过程,这一过程也被称为不基于模型的控制.目录简介行为价值函数的重要性-贪婪策略现时策略蒙特卡洛控制现时策略时序差分控制离线策略学习编程实践(蒙特卡洛学习求二十一点游戏最优策略)编程实践(
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2024-07-29 14:59:10
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1.算法描述
PID控制器，即控制器的控制方式为P比例调整，I积分调整以及D微分调整三个部分构成，PID控制器是目前为止应用最为广泛的控制方式。PID控制器具有结构简单，性能稳定，参数设置简单等优势。PID控制器适用于各种控制对象无法进行测量获得系统参数的情况，其根据控制对象的输出和参考控制变量的输入差进行实时的调整实现对未知参数控制对象的有效控制。PID控制器由比例调整模块，积分调整模块以及微分
原创
2023-03-31 23:23:28
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简介TPPO algorithm 最大化 update 前后两个策略的 PPO algorithm和TPPO是类似的情况，加入了截断条件，也就是重要性采样的比值要在一定区间内，否则就截断，而且还用到了最小值。SAC algorithm 加强了探索的，也就是最大熵强化学习，探索性越强的，能帮助学习相应的内容，动作价值的估计加入了熵值。上面的PPO和SAC在面对复杂的复合任务的时候，表现往往不太好。目
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
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# 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
## 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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# 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
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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
写在前面的这本书的作者是Dimitri Panteli Bertsekas教授，1942年出生于希腊雅典，美国工程院院士，麻省理工大学电子工程及计算机科学教授。Bertsekas教授因其在算法优化与控制方面以及应用概率论方面编写了多达16本专著而闻名于世。他也是CiteSeer搜索引擎学术数据库中被引用率最高的100位计算机科学作者之一。Bertsekas教授还是Athena Scientific
## 信号控制强化学习 Python 教程
本篇文章旨在指导初学者如何使用 Python 实现信号控制的强化学习。我们将通过一个简单的流程分步骤讲解，并提供相应的代码示例。希望可以帮助你在这个领域打下基础。以下是整个流程的概述。
### 流程概述
以下表格展示了进行信号控制强化学习的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|----------
机械臂的控制-------------控制器1.位置控制机器人最传统，最常用的控制方式就是位置控制，它能以0误差来达到指定位置或以0误差跟随指定轨迹。普通的位置控制，是控制机器人末端到指定的地点（让机械臂向前运动1cm，就是运动1cm）。这种控制在涉及到接触作业时就会产生麻烦，因为现实环境是充满各种误差的，位置上很小的误差，经过大刚度的放大会产生很大的接触力，误差被放大。在位置精度要求高的且环境刚
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2024-09-12 15:20:29
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SAC是深度强化学习中对于连续动作控制的又一经典。近期简单的看了一下SAC算法的思想，目前尚未深入研究，先把当前的资料整理一波，便于进一步学习。后续再作进一步更新文章地址：Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor一. SAC资料可重点看前三篇SA
用单机单卡训练模型的时代已经过去，单机多卡已经成为主流配置。如何最大化发挥多卡的作用呢？本文介绍Pytorch中的DistributedDataParallel方法。1. DataParallel其实Pytorch早就有数据并行的工具DataParallel，它是通过单进程多线程的方式实现数据并行的。简单来说，DataParallel有一个参数服务器的概念，参数服务器所在线程会接受其他线程传回来的
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2023-08-25 16:12:19
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