使用Isaac Gym來強化學習mycobot抓取任務
2023-04-11 14:57:12
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什么是深度強化學習? 眾所周知，人類擅長解決各種挑戰性的問題，從低級的運動控制(如：步行、跑步、打網球)到高級的認知任務。
2023-07-01 10:29:501002 
Facebook近日推出ReAgent強化學習（reinforcement learning）工具包，首次通過收集離線反饋（offline feedback）來實現策略評估（policy evaluation）。
2019-10-19 09:38:411347 一：深度學習DeepLearning實戰時間地點：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強化學習核心技術實戰時間地點： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報到 授課三天；提前環境部署 電腦
2021-01-09 17:01:54
深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。晦澀難懂的概念，略微有些難以
2018-07-04 16:07:53
深度學習中的IoU概念理解
2020-05-29 09:24:28
利用ML構建無線環境地圖及其在無線通信中的應用?使用深度學習的收發機設計和信道解碼基于ML的混合學習方法，用于信道估計、建模、預測和壓縮 使用自動編碼器等ML技術的端到端通信?無線電資源管理深度強化學習
2021-07-01 10:49:03
時間安排大綱具體內容實操案例三天關鍵點1.強化學習的發展歷程2.馬爾可夫決策過程3.動態規劃4.無模型預測學習5.無模型控制學習6.價值函數逼近7.策略梯度方法8.深度強化學習-DQN算法系列9.
2022-04-21 14:57:39
一：深度學習DeepLearning實戰時間地點：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強化學習核心技術實戰時間地點： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報到 授課三天；提前環境部署 電腦
2021-01-10 13:42:26
,Deep Learning—遷移學習5,Deep Learning—深度強化學習6，深度學習的常用模型或者方法深度學習交流大群： 372526178 （資料共享，加群備注楊春嬌邀請）
2018-09-05 10:22:34
不斷變化的，因此深度學習是人工智能AI的重要組成部分。可以說人腦視覺系統和神經網絡。2、目標檢測、目標跟蹤、圖像增強、強化學習、模型壓縮、視頻理解、人臉技術、三維視覺、SLAM、GAN、GNN等。
2020-11-27 11:54:42
什么是串行通信？它的工作原理是什么？
2021-10-29 08:00:48
多智能體系統深度強化學習：挑戰、解決方案和應用的回顧摘要介紹背景：強化學習前提貝爾曼方程RL方法深度強化學習：單智能體深度Q網絡DQN變體深度強化學習：多智能體挑戰與解決方案MADRL應用結論和研究
2021-07-12 08:44:43
強化學習的另一種策略（二）
2019-04-03 12:10:44
強化學習在RoboCup帶球任務中的應用_劉飛
2017-03-14 08:00:00
0 界聲譽卓著。在此前接受CSDN采訪時，楊強介紹了他目前的主要工作致力于一個將深度學習、強化學習和遷移學習有機結合的Reinforcement Transfer Learning（RTL）體系的研究。那么，這個技術框架對工業界的實際應用有什么用的實際意義？在本文中，CSDN結合楊強的另外一個身份國內人工智能創業
2017-10-09 18:23:180 請訂閱2016年《程序員》 盡管監督式和非監督式學習的深度模型已經廣泛被技術社區所采用，深度強化學習仍舊顯得有些神秘。這篇文章將試圖揭秘
2017-10-09 18:28:430 與監督機器學習不同，在強化學習中，研究人員通過讓一個代理與環境交互來訓練模型。當代理的行為產生期望的結果時，它得到正反饋。例如，代理人獲得一個點數或贏得一場比賽的獎勵。簡單地說，研究人員加強了代理人的良好行為。
2018-07-13 09:33:0024320 
深度強化學習DRL自提出以來， 已在理論和應用方面均取得了顯著的成果。尤其是谷歌DeepMind團隊基于深度強化學習DRL研發的AlphaGo，將深度強化學習DRL成推上新的熱點和高度，成為人工智能歷史上一個新的里程碑。因此，深度強化學習DRL非常值得研究。
2018-06-29 18:36:0027596 薩頓在專訪中（再次）科普了強化學習、深度強化學習，并談到了這項技術的潛力，以及接下來的發展方向：預測學習
2017-12-27 09:07:1510857 策略可獲得的最大回報；其次，利用分層強化學習方法的無環境模型學習以及局部更新能力將策略更新過程限制在規模較小的局部空間或維度較低的高層空間上，提高學習算法的性能；最后，針對出租車問題在柵格環境中對所提算法進行了仿真實驗
2017-12-27 14:32:020 本文提出了一種LCS和LS-SVM相結合的多機器人強化學習方法，LS-SVM獲得的最優學習策略作為LCS的初始規則集。LCS通過與環境的交互，能更快發現指導多機器人強化學習的規則，為強化學習系統
2018-01-09 14:43:490 在風儲配置給定前提下，研究風電與儲能系統如何有機合作的問題。核心在于風電與儲能組成混合系統參與電力交易，通過合作提升其市場競爭的能力。針對現有研究的不足，在具有過程化樣本的前提下，引入強化學習算法
2018-01-27 10:20:502 傳統上，強化學習在人工智能領域占據著一個合適的地位。但強化學習在過去幾年已開始在很多人工智能計劃中發揮更大的作用。
2018-03-03 14:16:563924 讓我們在強化學習社區感興趣的問題上應用隨機搜索。深度強化學習領域一直把大量時間和精力用于由OpenAI維護的、基于MuJoCo模擬器的一套基準測試中。這里，最優控制問題指的是讓一個有腿機器人
2018-04-01 09:35:004193 
強化學習是智能系統從環境到行為映射的學習，以使獎勵信號（強化信號）函數值最大，強化學習不同于連接主義學習中的監督學習，主要表現在教師信號上，強化學習中由環境提供的強化信號是對產生動作的好壞作一種評價
2018-05-30 06:53:001234 在二十世紀五十年代就存在深度學習的概念了。麥肯錫全球研究院發文簡要回顧了深度學習是如何從概念發展為現實的，而使之實現的關鍵人物又是誰。
2018-05-31 10:06:544150 自動駕駛汽車首先是人工智能問題，而強化學習是機器學習的一個重要分支，是多學科多領域交叉的一個產物。今天人工智能頭條給大家介紹強化學習在自動駕駛的一個應用案例，無需3D地圖也無需規則，讓汽車從零開始在二十分鐘內學會自動駕駛。
2018-07-10 09:00:294676 
強化學習是人工智能基本的子領域之一，在強化學習的框架中，智能體通過與環境互動，來學習采取何種動作能使其在給定環境中的長期獎勵最大化，就像在上述的棋盤游戲寓言中，你通過與棋盤的互動來學習。
2018-07-15 10:56:3717106 
這些具有一定難度的任務 OpenAI 自己也在研究，他們認為這是深度強化學習發展到新時代之后可以作為新標桿的算法測試任務，而且也歡迎其它機構與學校的研究人員一同研究這些任務，把深度強化學習的表現推上新的臺階。
2018-08-03 14:27:264305 結合 DL 與 RL 的深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成為人工智能界的焦點。
2018-08-09 10:12:435789 深度強化學習的理論、自動駕駛技術的現狀以及問題、深度強化學習在自動駕駛技術當中的應用及基于深度強化學習的禮讓自動駕駛研究。
2018-08-18 10:19:574854 強化學習作為一種常用的訓練智能體的方法，能夠完成很多復雜的任務。在強化學習中，智能體的策略是通過將獎勵函數最大化訓練的。獎勵在智能體之外，各個環境中的獎勵各不相同。深度學習的成功大多是有密集并且有效的獎勵函數，例如電子游戲中不斷增加的“分數”。
2018-08-18 11:38:573363 而這時，強化學習會在沒有任何標簽的情況下，通過先嘗試做出一些行為得到一個結果，通過這個結果是對還是錯的反饋，調整之前的行為，就這樣不斷的調整，算法能夠學習到在什么樣的情況下選擇什么樣的行為可以得到最好的結果。
2018-08-21 09:18:2519123 
強化學習（RL）研究在過去幾年取得了許多重大進展。強化學習的進步使得 AI 智能體能夠在一些游戲上超過人類，值得關注的例子包括 DeepMind 攻破 Atari 游戲的 DQN，在圍棋中獲得矚目的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero，以及在 Dota2 對戰人類職業玩家的Open AI Five。
2018-08-31 09:20:493498 強化學習是一種非常重要 AI 技術，它能使用獎勵（或懲罰）來驅動智能體（agents）朝著特定目標前進，比如它訓練的 AI 系統 AlphaGo 擊敗了頂尖圍棋選手，它也是 DeepMind 的深度
2018-09-03 14:06:302653 直接的強化學習方法很有吸引力，它無需過多假設，而且能自動掌握很多技能。由于這種方法除了建立函數無需其他信息，所以很容易在改進后的環境中重新學習技能，例如更換了目標物體或機械手。
2018-09-05 08:54:159616 強化學習是一種訓練主體最大化獎勵的學習機制，對于目標條件下的強化學習來說可以將獎勵函數設為當前狀態與目標狀態之間距離的反比函數，那么最大化獎勵就對應著最小化與目標函數的距離。
2018-09-24 10:11:006779 按照以往的做法，如果研究人員要用強化學習算法對獎勵進行剪枝，以此克服獎勵范圍各不相同的問題，他們首先會把大的獎勵設為+1，小的獎勵為-1，然后對預期獎勵做歸一化處理。雖然這種做法易于學習，但它也改變了智能體的目標。
2018-09-16 09:32:035336 之前接觸的強化學習算法都是單個智能體的強化學習算法，但是也有很多重要的應用場景牽涉到多個智能體之間的交互。
2018-11-02 16:18:1521016 本文作者通過簡單的方式構建了強化學習模型來訓練無人車算法，可以為初學者提供快速入門的經驗。
2018-11-12 14:47:394570 針對提高視覺圖像特征與優化控制之間契合度的問題，本文提出一種基于深度強化學習的機械臂視覺抓取控制優化方法，可以自主地從與環境交互產生的視覺圖像中不斷學習特征提取，直接地將提取的特征應用于機械臂抓取
2018-12-19 15:23:5922 OpenAI 近期發布了一個新的訓練環境 CoinRun，它提供了一個度量智能體將其學習經驗活學活用到新情況的能力指標，而且還可以解決一項長期存在于強化學習中的疑難問題——即使是廣受贊譽的強化算法在訓練過程中也總是沒有運用監督學習的技術。
2019-01-01 09:22:002122 
強化學習（RL）能通過獎勵或懲罰使智能體實現目標，并將它們學習到的經驗轉移到新環境中。
2018-12-24 09:29:562949 針對深度強化學習中卷積神經網絡（CNN）層數過深導致的梯度消失問題，提出一種將密集連接卷積網絡應用于強化學習的方法。首先，利用密集連接卷積網絡中的跨層連接結構進行圖像特征的有效提取；然后，在密集連接
2019-01-23 10:41:513 在一些情況下，我們會用策略函數（policy， 總得分，也就是搭建的網絡在測試集上的精度（accuracy），通過強化學習（Reinforcement Learning）這種通用黑盒算法來優化。然而，因為強化學習本身具有數據利用率低的特點，這個優化的過程往往需要大量的計算資源。
2019-01-28 09:54:224705 Google AI 與 DeepMind 合作推出深度規劃網絡 (PlaNet)，這是一個純粹基于模型的智能體，能從圖像輸入中學習世界模型，完成多項規劃任務，數據效率平均提升50倍，強化學習又一突破。
2019-02-17 09:30:283036 
該項目是對基于深度學習的自然語言處理（NLP）的概述，包括用來解決不同 NLP 任務和應用的深度學習模型（如循環神經網絡、卷積神經網絡和強化學習）的理論介紹和實現細節，以及對 NLP 任務（機器翻譯、問答和對話系統）當前最優結果的總結。
2019-03-01 09:13:574424 
在傳統的多智體學習過程當中，有研究者在對其他智能體建模 (也即“對手建模”, opponent modeling) 時使用了遞歸推理，但由于算法復雜和計算力所限，目前還尚未有人在多智體深度強化學習 (Multi-Agent Deep Reinforcement Learning) 的對手建模中使用遞歸推理。
2019-03-05 08:52:434556 近日，Reddit一位網友根據近期OpenAI Five、AlphaStar的表現，提出“深度強化學習是否已經到達盡頭”的問題。
2019-05-10 16:34:592313 近年來，深度強化學習（Deep reinforcement learning）方法在人工智能方面取得了矚目的成就，從 Atari 游戲、到圍棋、再到無限制撲克等領域，AI 的表現都大大超越了專業選手，這一進展引起了眾多認知科學家的關注。
2019-05-30 17:29:352550 
近年來，深度強化學習（Deep reinforcement learning）方法在人工智能方面取得了矚目的成就
2019-06-03 14:36:052619 在谷歌最新的論文中，研究人員提出了“非政策強化學習”算法OPC，它是強化學習的一種變體，它能夠評估哪種機器學習模型將產生最好的結果。數據顯示，OPC比基線機器學習算法有著顯著的提高，更加穩健可靠。
2019-06-22 11:17:083374 深度學習也增強了強化學習這一已存在的領域。
2019-07-11 16:06:461464 所以，Google這兩篇強化學習應用于YouTube推薦論文的出現給大家帶來了比較振奮人心的希望。首先，論文中宣稱效果對比使用的Baseline就是YouTube推薦線上最新的深度學習模型；
2019-07-18 11:11:008388 
近幾年來，強化學習在任務導向型對話系統中得到了廣泛的應用，對話系統通常被統計建模成為一個 馬爾科夫決策過程（Markov Decision Process）模型，通過隨機優化的方法來學習對話策略。
2019-08-06 14:16:291836 強化學習非常適合實現自主決策，相比之下監督學習與無監督學習技術則無法獨立完成此項工作。
2019-12-10 14:34:571092 深度學習DL是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法。深度學習DL有監督和非監督之分，都已經得到廣泛的研究和應用。
2020-01-24 10:46:004734 惰性是人類的天性，然而惰性能讓人類無需過于復雜的練習就能學習某項技能，對于人工智能而言，是否可有基于惰性的快速學習的方法？本文提出一種懶惰強化學習(Lazy reinforcement learning, LRL) 算法。
2020-01-16 17:40:00745 本文檔的主要內容詳細介紹的是深度強化學習的筆記資料免費下載。
2020-03-10 08:00:000 強化學習（RL）是現代人工智能領域中最熱門的研究主題之一，其普及度還在不斷增長。 讓我們看一下開始學習RL需要了解的5件事。
2020-05-04 18:14:003117 
深度學習DL是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法。深度學習DL有監督和非監督之分，都已經得到廣泛的研究和應用。強化學習RL是通過對未知環境一邊探索一邊建立環境模型以及學習得到一個最優策略。強化學習是機器學習中一種快速、高效且不可替代的學習算法。
2020-05-16 09:20:403150 深度學習DL是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法。深度學習DL有監督和非監督之分，都已經得到廣泛的研究和應用。強化學習RL是通過對未知環境一邊探索一邊建立環境模型以及學習得到一個最優策略。強化學習是機器學習中一種快速、高效且不可替代的學習算法。
2020-06-13 11:39:405527 近期，有不少報道強化學習算法在 GO、Dota 2 和 Starcraft 2 等一系列游戲中打敗了專業玩家的新聞。強化學習是一種機器學習類型，能夠在電子游戲、機器人、自動駕駛等復雜應用中運用人工智能。
2020-07-27 08:50:15715 Viet Nguyen就是其中一個。這位來自德國的程序員表示自己只玩到了第9個關卡。因此，他決定利用強化學習AI算法來幫他完成未通關的遺憾。
2020-07-29 09:30:162429 訓練最新 AI 系統需要驚人的計算資源，這意味著囊中羞澀的學術界實驗室很難趕上富有的科技公司。但一種新的方法可以讓科學家在單臺計算機上訓練先機的 AI。2018 年 OpenAI 報告每 3.4 個月訓練最強大 AI 所需的處理能力會翻一番，其中深度強化學習對處理尤為苛刻。
2020-07-29 09:45:38581 不過，深度神經網絡系統往往需要大量的訓練數據，以及已知答案的帶標簽樣本，才能正常地工作。并且，它們目前尚無法完全模仿人類學習和運用智慧的方式。
2020-08-28 14:21:065744 
強化學習屬于機器學習中的一個子集，它使代理能夠理解在特定環境中執行特定操作的相應結果。目前，相當一部分機器人就在使用強化學習掌握種種新能力。
2020-11-06 15:33:491552 深度強化學習是深度學習與強化學習相結合的產物，它集成了深度學習在視覺等感知問題上強大的理解能力，以及強化學習的決策能力，實現了...
2020-12-10 18:32:50374 RLax（發音為“ relax”）是建立在JAX之上的庫，它公開了用于實施強化學習智能體的有用構建塊。。報道：深度強化學習實驗室作者：DeepRL ...
2020-12-10 18:43:23499 本文主要介紹深度強化學習在任務型對話上的應用，兩者的結合點主要是將深度強化學習應用于任務型對話的策略學習上來源：騰訊技術工程微信號
2020-12-10 19:02:45781 強化學習（ Reinforcement learning，RL）作為機器學習領域中與監督學習、無監督學習并列的第三種學習范式，通過與環境進行交互來學習，最終將累積收益最大化。常用的強化學習算法分為
2021-04-08 11:41:5811 深度強化學習（DRL）作為機器學習的重要分攴，在 Alphago擊敗人類后受到了廣泛關注。DRL以種試錯機制與環境進行交互，并通過最大化累積獎賞最終得到最優策略。強化學習可分為無模型強化學習和模型
2021-04-12 11:01:529 當機器人遇見強化學習，會碰出怎樣的火花？ 一名叫 Cassie 的機器人，給出了生動演繹。 最近，24 歲的中國南昌小伙李鐘毓和其所在團隊，用強化學習教 Cassie 走路 ，目前它已學會蹲伏走路
2021-04-13 09:35:092164 
利用深度強化學習技術實現路口信號控制是智能交通領域的硏究熱點。現有硏究大多利用強化學習來全面刻畫交通狀態以及設計有效強化學習算法以解決信號配時問題，但這些研究往往忽略了信號燈狀態對動作選擇的影響以及
2021-04-23 15:30:5321 目前壯語智能信息處理研究處于起步階段，缺乏自動詞性標注方法。針對壯語標注語料匱乏、人工標注費時費力而機器標注性能較差的現狀，提出一種基于強化學習的壯語詞性標注方法。依據壯語的文法特點和中文賓州
2021-05-14 11:29:3514 壓邊為改善板料拉深制造的成品質量，釆用深度強化學習的方法進行拉深過程旳壓邊力優化控制。提岀一種基于深度強化學習與有限元仿真集成的壓邊力控制模型，結合深度神經網絡的感知能力與強化學習的決策能力，進行
2021-05-27 10:32:390 一種新型的多智能體深度強化學習算法
2021-06-23 10:42:4736 基于深度強化學習的無人機控制律設計方法
2021-06-23 14:59:1046 基于強化學習的虛擬場景角色乒乓球訓練
2021-06-27 11:34:3362 使用Matlab進行強化學習電子版資源下載
2021-07-16 11:17:090 多Agent 深度強化學習綜述 來源：《自動化學報》，作者梁星星等 摘 要?近年來,深度強化學習(Deep reinforcement learning,DRL) 在諸多復雜序貫決策問題中取得巨大
2022-01-18 10:08:011226 
本文主要內容是如何用Oenflow去復現強化學習玩 Flappy Bird 小游戲這篇論文的算法關鍵部分，還有記錄復現過程中一些踩過的坑。
2022-01-26 18:19:342 ? 本文將帶您了解深度學習的工作原理與相關案例。 什么是深度學習？ 深度學習是機器學習的一個子集，與眾不同之處在于，DL 算法可以自動從圖像、視頻或文本等數據中學習表征，無需引入人類領域的知識。深度
2022-04-01 10:34:108694 這篇文章是我將為 Parallel Forall 撰寫的系列文章中的第一篇，該系列文章旨在為 深度學習 提供一個直觀而溫和的介紹。它涵蓋了最重要的深度學習概念，旨在提供對每個概念的理解，而不是
2022-04-28 16:59:033240 Apache MXNet 是一個靈活且可擴展的深度學習框架，支持多種深度學習模型、編程語言，并且有一個開發接口，因其易用性而受到高度重視。
2022-06-17 09:23:211693 來源：DeepHub IMBA 強化學習的基礎知識和概念簡介（無模型、在線學習、離線強化學習等） 機器學習(ML)分為三個分支:監督學習、無監督學習和強化學習。 監督學習(SL) ： 關注在給
2022-12-20 14:00:02828 電子發燒友網站提供《ESP32上的深度強化學習.zip》資料免費下載
2022-12-27 10:31:450 作者：Siddhartha Pramanik 來源：DeepHub IMBA 目前流行的強化學習算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。這些算法
2023-02-03 20:15:06747 本文介紹了強化學習與智能駕駛決策規劃。智能駕駛中的決策規劃模塊負責將感知模塊所得到的環境信息轉化成具體的駕駛策略，從而指引車輛安全、穩定的行駛。真實的駕駛場景往往具有高度的復雜性及不確定性。如何制定
2023-02-08 14:05:161441 強化學習（RL）是人工智能的一個子領域，專注于決策過程。與其他形式的機器學習相比，強化學習模型通過與環境交互并以獎勵或懲罰的形式接收反饋來學習。
2023-06-09 09:23:23355 ，可以節省至多 95% 的訓練開銷。 深度強化學習模型的訓練通常需要很高的計算成本，因此對深度強化學習模型進行稀疏化處理具有加快訓練速度和拓展模型部署的巨大潛力。 然而現有的生成小型模型的方法主要基于知識蒸餾，即通過迭
2023-06-11 21:40:02356 
機械臂抓取擺放及堆疊物體是智能工廠流水線上常見的工序，可以有效的提升生產效率，本文針對機械臂的抓取擺放、抓取堆疊等常見任務，結合深度強化學習及視覺反饋，采用AprilTag視覺標簽、后視經驗回放機制
2023-06-12 11:25:221221 
來源：DeepHubIMBA強化學習的基礎知識和概念簡介（無模型、在線學習、離線強化學習等）機器學習(ML)分為三個分支:監督學習、無監督學習和強化學習。監督學習(SL)：關注在給定標記訓練數據
2023-01-05 14:54:05419 
電子發燒友網站提供《人工智能強化學習開源分享.zip》資料免費下載
2023-06-20 09:27:281 摘要：基于強化學習的目標檢測算法在檢測過程中通常采用預定義搜索行為，其產生的候選區域形狀和尺寸變化單一，導致目標檢測精確度較低。為此，在基于深度強化學習的視覺目標檢測算法基礎上，提出聯合回歸與深度
2023-07-19 14:35:020 深度學習基本概念? 深度學習是人工智能（AI）領域的一個重要分支，它模仿人類神經系統的工作方式，使用大量數據訓練神經網絡，從而實現自動化的模式識別和決策。在科技發展的今天，深度學習已經成為了計算機
2023-08-17 16:02:49982 訊維模擬矩陣在深度強化學習智能控制系統中的應用主要是通過構建一個包含多種環境信息和動作空間的模擬矩陣，來模擬和預測深度強化學習智能控制系統在不同環境下的表現和效果，從而優化控制策略和提高系統的性能
2023-09-04 14:26:36296 
擴散模型（diffusion model）在 CV 領域甚至 NLP 領域都已經有了令人印象深刻的表現。最近的一些工作開始將 diffusion model 用于強化學習（RL）中來解決序列決策問題
2023-10-02 10:45:02403 
強化學習是機器學習的方式之一，它與監督學習、無監督學習并列，是三種機器學習訓練方法之一。 在圍棋上擊敗世界第一李世石的 AlphaGo、在《星際爭霸2》中以 10：1 擊敗了人類頂級職業玩家
2023-10-30 11:36:401051 
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