电子发烧友App

硬声App

0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

电子发烧友网>人工智能>彻底改变算法交易:强化学习的力量

彻底改变算法交易:强化学习的力量

收藏

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

评论

查看更多

相关推荐

基于强化学习的自动码率调节算法的技术架构与实现要点

本文来自爱奇艺资深工程师王亚楠在LiveVideoStackCon2018热身分享,由LiveVideoStack整理而成。在分享中,王亚楠介绍了自动码率调节算法的实现过程与评价标准,以及基于强化学习的自动码率调节算法的技术架构与实现要点。
2018-08-02 17:51:416146

使用Isaac Gym 来强化学习mycobot 抓取任务

使用Isaac Gym来强化学习mycobot抓取任务
2023-04-11 14:57:125344

什么是深度强化学习?深度强化学习算法应用分析

什么是深度强化学习? 众所周知,人类擅长解决各种挑战性的问题,从低级的运动控制(如:步行、跑步、打网球)到高级的认知任务。
2023-07-01 10:29:501002

Facebook推出ReAgent AI强化学习工具包

Facebook近日推出ReAgent强化学习(reinforcement learning)工具包,首次通过收集离线反馈(offline feedback)来实现策略评估(policy evaluation)。
2019-10-19 09:38:411347

反向强化学习的思路

强化学习的另一种策略(二)
2019-04-03 12:10:44

机器学习工程师必知的10大算法

`转一篇好资料机器学习算法可以分为三大类:监督学习、无监督学习强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集(训练集)具有某一属性(标签),但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用
2017-04-18 18:28:36

深度学习DeepLearning实战

内容2:课程一: Tensorflow入门到熟练:课程二:图像分类:课程三:物体检测:课程四:人脸识别:课程五:算法实现:1、卷积神经网络CNN2、循环神经网络RNN3、强化学习DRL4、对抗性生成
2021-01-09 17:01:54

深度学习技术的开发与应用

时间安排大纲具体内容实操案例三天关键点1.强化学习的发展历程2.马尔可夫决策过程3.动态规划4.无模型预测学习5.无模型控制学习6.价值函数逼近7.策略梯度方法8.深度强化学习-DQN算法系列9.
2022-04-21 14:57:39

深度强化学习实战

内容2:课程一: TensoRFlow入门到熟练:课程二:图像分类:课程三:物体检测:课程四:人脸识别:课程五:算法实现:1、卷积神经网络CNN2、循环神经网络RNN3、强化学习DRL4、对抗性生成
2021-01-10 13:42:26

经典算法大全(51个C语言算法+单片机常用算法+机器学十大算法

无监督学习算法中,我们没有目标或结果变量来预测。 通常用于不同群体的群体聚类。无监督学习的例子:Apriori 算法,K-means。0.3 强化学习 工作原理: 强化学习(reinforcement
2018-10-23 14:31:12

苹果彻底改变“电视产业”的四大原因

从苹果的发展规划来看,电视设备将成为该公司未来营收增长的主要推动力,并对公司未来5至7年的利润产生重要影响。以下是苹果将彻底改变“电视产业”的四大原因。
2012-06-12 09:08:13741

基于强化学习的飞行自动驾驶仪设计

针对强化学习在连续状态连续动作空间中的维度灾难问题,利用BP神经网络算法作为值函数逼近策略,设计了自动驾驶仪。并引入动作池机制,有效避免飞行仿真中危险动作的发生。首先
2013-06-25 16:27:2227

强化学习在RoboCup带球任务中的应用刘飞

强化学习在RoboCup带球任务中的应用_刘飞
2017-03-14 08:00:000

深度强化学习是什么?有什么优点?

与监督机器学习不同,在强化学习中,研究人员通过让一个代理与环境交互来训练模型。当代理的行为产生期望的结果时,它得到正反馈。例如,代理人获得一个点数或赢得一场比赛的奖励。简单地说,研究人员加强了代理人的良好行为。
2018-07-13 09:33:0024321

将深度学习强化学习相结合的深度强化学习DRL

深度强化学习DRL自提出以来, 已在理论和应用方面均取得了显著的成果。尤其是谷歌DeepMind团队基于深度强化学习DRL研发的AlphaGo,将深度强化学习DRL成推上新的热点和高度,成为人工智能历史上一个新的里程碑。因此,深度强化学习DRL非常值得研究。
2018-06-29 18:36:0027596

人工智能强化学习的原理和目标

通俗的讲,就是当一个小孩学习有迷茫或困惑时,如果老师发现小孩方法或思路正确,就给他(她)正反馈(奖励或鼓励);否则就给他(她)负反馈(教训或惩罚),激励小孩的潜能,强化他(她)自我学习能力,依靠自身的力量来主动学习和不断探索,最终让他(她)找到正确的方法或思路,以适应外部多变的环境。
2018-06-26 08:47:004323

布满传感器的自动驾驶和智能道路将彻底改变城市的运输型态

布满传感器的自动驾驶汽车开启全新的共乘模式,配合智能交通管制系统,将彻底改变城市的运输型态,成为没有红绿灯与不需要停车位的快乐天地。
2017-12-19 16:34:562213

布满传感器的自动驾驶共乘模式和智能道路将彻底改变城市的运输型态

布满传感器的自动驾驶汽车开启全新的共乘模式,配合智能交通管制系统,将彻底改变城市的运输型态,成为没有红绿灯与不需要停车位的快乐天地。
2017-12-23 09:24:233821

萨顿科普了强化学习、深度强化学习,并谈到了这项技术的潜力和发展方向

萨顿在专访中(再次)科普了强化学习、深度强化学习,并谈到了这项技术的潜力,以及接下来的发展方向:预测学习
2017-12-27 09:07:1510857

基于分层强化学习的多Agent路径规划

针对路径规划算法收敛速度慢及效率低的问题,提出了一种基于分层强化学习及人工势场的多Agent路径规划算法。首先,将多Agent的运行环境虚拟为一个人工势能场,根据先验知识确定每点的势能值,它代表最优
2017-12-27 14:32:020

基于LCS和LS-SVM的多机器人强化学习

本文提出了一种LCS和LS-SVM相结合的多机器人强化学习方法,LS-SVM获得的最优学习策略作为LCS的初始规则集。LCS通过与环境的交互,能更快发现指导多机器人强化学习的规则,为强化学习系统
2018-01-09 14:43:490

强化学习的风储合作决策

在风储配置给定前提下,研究风电与储能系统如何有机合作的问题。核心在于风电与储能组成混合系统参与电力交易,通过合作提升其市场竞争的能力。针对现有研究的不足,在具有过程化样本的前提下,引入强化学习算法
2018-01-27 10:20:502

如何深度强化学习 人工智能和深度学习的进阶

传统上,强化学习在人工智能领域占据着一个合适的地位。但强化学习在过去几年已开始在很多人工智能计划中发挥更大的作用。
2018-03-03 14:16:563924

基于强化学习的IEEE 802.15.4网络区分服务策略

的基础上增加BCS退避策略以解决流量较大场合业务区分问题;针对协调器节点,提出了基于强化学习的占空比调整策略,该策略能根据不同应用需求和环境变化自适应调整占空比。仿真结果表明,提出算法能针对不同环境满足高优先级业务性能需求,并能根据流量变化进行占空比调整,具有极
2018-03-09 16:02:070

强化学习究竟是什么?它与机器学习技术有什么联系?

Q-learning和SARSA是两种最常见的不理解环境强化学习算法,这两者的探索原理不同,但是开发原理是相似的。Q-learning是一种离线学习算法,智能体需要从另一项方案中学习到行为a*的价值
2018-04-15 10:32:2212973

人工智能机器学习强化学习

强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大,强化学习不同于连接主义学习中的监督学习,主要表现在教师信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价
2018-05-30 06:53:001234

一种新型的强化学习算法,能够教导算法如何在没有人类协助的情况下解开魔方

McAleer和他的团队称这个过程为“一种新型的强化学习算法,能够教导算法如何在没有人类协助的情况下解开魔方。” 他们声称,这种学习算法可以在30步内解开100%的随机打乱魔方 - 这和人类的表现不相上下或优于人类的表现。
2018-06-22 16:49:393600

Q Learning算法学习

Q Learning算法是由Watkins于1989年在其博士论文中提出,是强化学习发展的里程碑,也是目前应用最为广泛的强化学习算法
2018-07-05 14:10:003368

强化学习在自动驾驶的应用

自动驾驶汽车首先是人工智能问题,而强化学习是机器学习的一个重要分支,是多学科多领域交叉的一个产物。今天人工智能头条给大家介绍强化学习在自动驾驶的一个应用案例,无需3D地图也无需规则,让汽车从零开始在二十分钟内学会自动驾驶。
2018-07-10 09:00:294676

什么是强化学习?纯强化学习有意义吗?强化学习有什么的致命缺陷?

强化学习是人工智能基本的子领域之一,在强化学习的框架中,智能体通过与环境互动,来学习采取何种动作能使其在给定环境中的长期奖励最大化,就像在上述的棋盘游戏寓言中,你通过与棋盘的互动来学习
2018-07-15 10:56:3717106

OpenAI 把在模拟器中强化学习学到的方案迁移到机械手上

这些具有一定难度的任务 OpenAI 自己也在研究,他们认为这是深度强化学习发展到新时代之后可以作为新标杆的算法测试任务,而且也欢迎其它机构与学校的研究人员一同研究这些任务,把深度强化学习的表现推上新的台阶。
2018-08-03 14:27:264305

强化学习泡沫之后,人工智能的终极答案是什么?

结合 DL 与 RL 的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)迅速成为人工智能界的焦点。
2018-08-09 10:12:435789

强化学习环境研究,智能体玩游戏为什么厉害

强化学习作为一种常用的训练智能体的方法,能够完成很多复杂的任务。在强化学习中,智能体的策略是通过将奖励函数最大化训练的。奖励在智能体之外,各个环境中的奖励各不相同。深度学习的成功大多是有密集并且有效的奖励函数,例如电子游戏中不断增加的“分数”。
2018-08-18 11:38:573363

强化学习和监督式学习, 非监督式学习的区别

而这时,强化学习会在没有任何标签的情况下,通过先尝试做出一些行为得到一个结果,通过这个结果是对还是错的反馈,调整之前的行为,就这样不断的调整,算法能够学习到在什么样的情况下选择什么样的行为可以得到最好的结果。
2018-08-21 09:18:2519123

谷歌推出新的基于Tensorflow的强化学习框架,称为Dopamine

强化学习(RL)研究在过去几年取得了许多重大进展。强化学习的进步使得 AI 智能体能够在一些游戏上超过人类,值得关注的例子包括 DeepMind 攻破 Atari 游戏的 DQN,在围棋中获得瞩目的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero,以及在 Dota2 对战人类职业玩家的Open AI Five。
2018-08-31 09:20:493498

Google强化学习框架,要满足哪三大特性

强化学习是一种非常重要 AI 技术,它能使用奖励(或惩罚)来驱动智能体(agents)朝着特定目标前进,比如它训练的 AI 系统 AlphaGo 击败了顶尖围棋选手,它也是 DeepMind 的深度
2018-09-03 14:06:302653

基于目标图像的视觉强化学习算法,让机器人可以同时学习多个任务

强化学习是一种训练主体最大化奖励的学习机制,对于目标条件下的强化学习来说可以将奖励函数设为当前状态与目标状态之间距离的反比函数,那么最大化奖励就对应着最小化与目标函数的距离。
2018-09-24 10:11:006779

用PopArt进行多任务深度强化学习

按照以往的做法,如果研究人员要用强化学习算法对奖励进行剪枝,以此克服奖励范围各不相同的问题,他们首先会把大的奖励设为+1,小的奖励为-1,然后对预期奖励做归一化处理。虽然这种做法易于学习,但它也改变了智能体的目标。
2018-09-16 09:32:035336

AlphaGo首席研究员谈强化学习十大黄金法则!

Silver的演讲中提出的强化学习10大要点涵盖涉及算法评估、状态控制、建模函数等方面的心得和建议,非常值得开发者和机器学习爱好者参考学习。一起看看他是怎么说的吧!
2018-09-17 08:41:193067

Enjin正在使用区块链技术,来彻底改变网络游戏的世界

Enjin的区块链开发平台即将彻底改变网络游戏的世界。Enjin正在使用区块链技术,使玩家能够在不同的游戏世界中无缝移动,同时在每个世界中使用相同的游戏角色和道具。
2018-10-11 11:39:36768

基于强化学习的MADDPG算法原理及实现

之前接触的强化学习算法都是单个智能体的强化学习算法,但是也有很多重要的应用场景牵涉到多个智能体之间的交互。
2018-11-02 16:18:1521017

如何构建强化学习模型来训练无人车算法

本文作者通过简单的方式构建了强化学习模型来训练无人车算法,可以为初学者提供快速入门的经验。
2018-11-12 14:47:394570

量化深度强化学习算法的泛化能力

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。
2019-01-01 09:22:002122

如何测试强化学习智能体适应性

强化学习(RL)能通过奖励或惩罚使智能体实现目标,并将它们学习到的经验转移到新环境中。
2018-12-24 09:29:562949

区块链将彻底改变汽车行业的未来

成功的自动车辆部署的关键要素是创造环境,以促进汽车及其支持基础设施之间的双向通信。尽管物联网和某些智慧城市已经将这一趋势朝着积极的方向发展了,但区块链技术仍然带来了一项重大的升级,它将彻底改变汽车行业的未来。
2019-01-11 14:06:13676

区块链技术作为数字智能合约使用可以彻底改变交易方式

这些传统的交易方式为房东带来了诸多挑战。幸运的是:对商业地产市场来说,主要用于加密货币交易的区块链技术可以作为数字智能合约使用——这彻底改变了房东和租户的交易方式。
2019-01-15 10:47:12684

对NAS任务中强化学习的效率进行深入思考

在一些情况下,我们会用策略函数(policy, 总得分,也就是搭建的网络在测试集上的精度(accuracy),通过强化学习(Reinforcement Learning)这种通用黑盒算法来优化。然而,因为强化学习本身具有数据利用率低的特点,这个优化的过程往往需要大量的计算资源。
2019-01-28 09:54:224705

人工智能、物联网如何彻底改变数字营销

大数据分析、物联网和人工智能等先进技术正在根据客户兴趣、偏好和需求提供更深入的客户信息,从而彻底改变数字营销。
2019-01-29 14:22:513390

区块链将彻底改变体育产业

区块链将彻底改变660多亿美元的赞助市场及5000多亿美元的体育产业。仅考虑将未能售出的赞助机会通过网络赞助平台变现,即可收入多达260亿美元。当前,这是任何一个最优秀的体育推广团队都无法企及的高度;未来,借助区块链、智能合约技术的即时赞助P2P平台却有可能将其轻松实现。
2019-03-28 09:58:451289

人工智能和大数据将彻底改变银行为客户提供服务的方式

人工智能和机器学习是否可以检测消费者刷付银行卡?很多银行正在开发防止欺诈交易的系统和业务,以便银行可以在损害消费者利益之前通知并让其取得控制权。如今,从智能冰箱到自动驾驶汽车等一切都变得智能化,而银行业和金融服务在此方面也不甘落后。在未来几年,人工智能和大数据将彻底改变银行为客户提供服务的方式。
2019-04-19 17:18:521408

物联网将彻底改变农业产业

物联网和人工智能等现代技术的出现已经改变了多个行业。同样,物联网等先进技术正在通过引入智慧农业来减少全球饥饿问题,从而彻底改变农业产业。
2019-04-25 17:47:311068

深度强化学习是否已经到达尽头?

近日,Reddit一位网友根据近期OpenAI Five、AlphaStar的表现,提出“深度强化学习是否已经到达尽头”的问题。
2019-05-10 16:34:592313

区块链技术如何彻底改变更多的行业

有用的事务。虽然区块链技术主要应用在金融服务和支付处理领域,但一些机构和团体正在积极探索区块链如何彻底改变其他行业。
2019-06-18 14:17:13618

谷歌发布非政策强化学习算法OPC的最新研究机器学习即将开辟新篇章?

在谷歌最新的论文中,研究人员提出了“非政策强化学习算法OPC,它是强化学习的一种变体,它能够评估哪种机器学习模型将产生最好的结果。数据显示,OPC比基线机器学习算法有着显著的提高,更加稳健可靠。
2019-06-22 11:17:083374

强化学习应用中对话系统的用户模拟器

近几年来,强化学习在任务导向型对话系统中得到了广泛的应用,对话系统通常被统计建模成为一个 马尔科夫决策过程(Markov Decision Process)模型,通过随机优化的方法来学习对话策略。
2019-08-06 14:16:291836

工业物联网正在彻底改变食品行业

工业物联网正在彻底改变食品和饮料行业。我们看到工厂车间里连网的传感器、电机和控制器数量比以往任何时候都要多。这项技术正以创新的方式使用,以优化操作流程并为运营决策提供宝贵见解。
2019-11-11 11:50:04493

Type-C将彻底改变供应电力的方式

Type-C的主要特色是能为装置提供更大的电力,Type-C最低可提供15瓦,最高100瓦的功率,彻底改变供应电力的方式,可以说Type-C的出现是必然,Type-C的火热也必然,Type-C对整个终端产品应用产业链的影响也是必然,这是基于创新的基础上,切中用户使用的痛点和需求带来的结果。
2019-11-25 09:13:463103

深度强化学习你知道是什么吗

强化学习非常适合实现自主决策,相比之下监督学习与无监督学习技术则无法独立完成此项工作。
2019-12-10 14:34:571092

懒惰强化学习算法在发电调控REG框架的应用

惰性是人类的天性,然而惰性能让人类无需过于复杂的练习就能学习某项技能,对于人工智能而言,是否可有基于惰性的快速学习的方法?本文提出一种懒惰强化学习(Lazy reinforcement learning, LRL) 算法
2020-01-16 17:40:00745

传感器正在彻底改变工业制造公司生产和运输产品的方式

这些传感器正在彻底改变工业制造公司生产和运输产品的方式。随着物联网技术的不断发展和边缘计算框架的普及,它们将帮助工业制造商在全球舞台上变得更具竞争力。
2020-02-13 07:07:002112

深度强化学习的笔记资料免费下载

本文档的主要内容详细介绍的是深度强化学习的笔记资料免费下载。
2020-03-10 08:00:000

机器学习算法未来将彻底改变残疾人的生活

目前,这有点像看大雾,但是旧金山加利福尼亚大学Chang实验室的研究人员已经训练了一种机器学习算法,可以从神经元数据中提取含义。该研究的合著者约瑟夫·马金(Joseph Makin)告诉《卫报》:“我们还没有到那儿,但是我们认为这可能是言语假肢的基础。”该研究发表在《自然神经科学》杂志上。
2020-04-07 14:58:41748

人工智能的强化学习要点

强化学习(RL)是现代人工智能领域中最热门的研究主题之一,其普及度还在不断增长。 让我们看一下开始学习RL需要了解的5件事。
2020-05-04 18:14:003117

通过量子技术可彻底改变有害物质的检测

量子科学与工程将彻底改变国家安全。为了更快地检测爆炸物和外来类型的量子迷彩,量子技术的研究已获得美国国防部2020年多学科大学研究计划(MURI)计划的资助。
2020-05-12 11:16:562728

深度强化学习的概念和工作原理的详细资料说明

深度学习DL是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习DL有监督和非监督之分,都已经得到广泛的研究和应用。强化学习RL是通过对未知环境一边探索一边建立环境模型以及学习得到一个最优策略。强化学习是机器学习中一种快速、高效且不可替代的学习算法
2020-05-16 09:20:403150

深度强化学习到底是什么?它的工作原理是怎么样的

深度学习DL是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习DL有监督和非监督之分,都已经得到广泛的研究和应用。强化学习RL是通过对未知环境一边探索一边建立环境模型以及学习得到一个最优策略。强化学习是机器学习中一种快速、高效且不可替代的学习算法
2020-06-13 11:39:405529

复杂应用中运用人工智能核心 强化学习

近期,有不少报道强化学习算法在 GO、Dota 2 和 Starcraft 2 等一系列游戏中打败了专业玩家的新闻。强化学习是一种机器学习类型,能够在电子游戏、机器人、自动驾驶等复杂应用中运用人工智能。
2020-07-27 08:50:15715

基于PPO强化学习算法的AI应用案例

Viet Nguyen就是其中一个。这位来自德国的程序员表示自己只玩到了第9个关卡。因此,他决定利用强化学习AI算法来帮他完成未通关的遗憾。
2020-07-29 09:30:162429

云计算已证明将会彻底改变会计行业,但是物联网呢?

物联网的定义有时使人们感到困惑,并且物联网技术在会计行业的应用似乎并不多。而云计算已经显示出其对会计行业的巨大影响,并证明了将会彻底改变会计行业。但是物联网呢?
2020-10-08 14:25:001633

一文详谈机器学习强化学习

强化学习属于机器学习中的一个子集,它使代理能够理解在特定环境中执行特定操作的相应结果。目前,相当一部分机器人就在使用强化学习掌握种种新能力。
2020-11-06 15:33:491552

83篇文献、万字总结强化学习之路

深度强化学习是深度学习强化学习相结合的产物,它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力,以及强化学习的决策能力,实现了...
2020-12-10 18:32:50374

DeepMind发布强化学习库RLax

RLax(发音为“ relax”)是建立在JAX之上的库,它公开了用于实施强化学习智能体的有用构建块。。报道:深度强化学习实验室作者:DeepRL ...
2020-12-10 18:43:23499

强化学习在智能对话上的应用介绍

本文主要介绍深度强化学习在任务型对话上的应用,两者的结合点主要是将深度强化学习应用于任务型对话的策略学习上来源:腾讯技术工程微信号
2020-12-10 19:02:45781

4种解决旅行商问题的强化学习求解算法

Ⅰ为基准算法,其仅利用城市间的距离等静态结构信息来构造初始解,解构造方法2~解构造方法4则尝试利用搜索过程中积累的历史数据,通过强化学习挖掘有用信息,用于引导解的构造过程。在25个国际公开算例上的测试结果表明,基于历史信息的
2021-03-17 11:42:3716

机器学习中的无模型强化学习算法及研究综述

强化学习( Reinforcement learning,RL)作为机器学习领域中与监督学习、无监督学习并列的第三种学习范式,通过与环境进行交互来学习,最终将累积收益最大化。常用的强化学习算法分为
2021-04-08 11:41:5811

模型化深度强化学习应用研究综述

深度强化学习(DRL)作为机器学习的重要分攴,在 Alphago击败人类后受到了广泛关注。DRL以种试错机制与环境进行交互,并通过最大化累积奖赏最终得到最优策略。强化学习可分为无模型强化学习和模型
2021-04-12 11:01:529

当机器人遇见强化学习,会碰出怎样的火花?

当机器人遇见强化学习,会碰出怎样的火花? 一名叫 Cassie 的机器人,给出了生动演绎。 最近,24 岁的中国南昌小伙李钟毓和其所在团队,用强化学习教 Cassie 走路 ,目前它已学会蹲伏走路
2021-04-13 09:35:092164

强化学习的双权重最小二乘Sarsa算法

强化学习是人工智能领域中的一个研究热点。在求解强化学习问题时,传统的最小二乘法作为一类特殊的函数逼近学习方法,具有收敛速度快、充分利用样本数据的优势。通过对最小二乘时序差分算法
2021-04-23 15:03:035

基于深度强化学习的路口单交叉信号控制

利用深度强化学习技术实现路口信号控制是智能交通领域的硏究热点。现有硏究大多利用强化学习来全面刻画交通状态以及设计有效强化学习算法以解决信号配时问题,但这些研究往往忽略了信号灯状态对动作选择的影响以及
2021-04-23 15:30:5321

基于强化学习的伪装攻击检测算法

在移动雾计算中,雾节点与移动终端用户之间的通信容易受到伪装攻击,从而带来通信和数据传输的安全问题。基于移动雾环境下的物理层密钥生成策略,提出一种基于强化学习的伪装攻击检测算法。构建移动雾计算中的伪装
2021-05-11 11:48:395

基于强化学习的壮语词标注方法

目前壮语智能信息处理研究处于起步阶段,缺乏自动词性标注方法。针对壮语标注语料匮乏、人工标注费时费力而机器标注性能较差的现状,提出一种基于强化学习的壮语词性标注方法。依据壮语的文法特点和中文宾州
2021-05-14 11:29:3514

基于深度强化学习仿真集成的压边力控制模型

压边力控制策略的学习优化。基于深度强化学习的压边力优化算法,利用深度神经网络处理巨大的状态空间,避免了系统动力学的拟合,并且使用一种新的网络结构来构建策略网络,将压边力策略划分为全局与局部两部分,提高了压边
2021-05-27 10:32:390

一种新型的多智能体深度强化学习算法

一种新型的多智能体深度强化学习算法
2021-06-23 10:42:4736

基于深度强化学习的无人机控制律设计方法

基于深度强化学习的无人机控制律设计方法
2021-06-23 14:59:1046

基于强化学习的虚拟场景角色乒乓球训练

基于强化学习的虚拟场景角色乒乓球训练
2021-06-27 11:34:3362

使用Matlab进行强化学习电子版资源下载

使用Matlab进行强化学习电子版资源下载
2021-07-16 11:17:090

《自动化学报》—多Agent深度强化学习综述

多Agent 深度强化学习综述 来源:《自动化学报》,作者梁星星等 摘 要 近年来,深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL) 在诸多复杂序贯决策问题中取得巨大
2022-01-18 10:08:011226

Oneflow 实现强化学习玩 Flappy Bird 小游戏

本文主要内容是如何用Oenflow去复现强化学习玩 Flappy Bird 小游戏这篇论文的算法关键部分,还有记录复现过程中一些踩过的坑。
2022-01-26 18:19:342

新型微流控芯片可彻底改变癌症治疗

癌症通过循环肿瘤细胞(CTC)传播,这些细胞通过血液传播到其他器官,且几乎无法追踪。美国研究人员在最新一期《自然·通讯》上发表论文称,他们发现了一种检测方法,可通过显示癌症如何转移以及它们处于什么阶段来彻底改变癌症治疗。
2022-08-23 14:42:511030

强化学习的基础知识和6种基本算法解释

来源:DeepHub IMBA 强化学习的基础知识和概念简介(无模型、在线学习、离线强化学习等) 机器学习(ML)分为三个分支:监督学习、无监督学习强化学习。 监督学习(SL) : 关注在给
2022-12-20 14:00:02828

ESP32上的深度强化学习

电子发烧友网站提供《ESP32上的深度强化学习.zip》资料免费下载
2022-12-27 10:31:450

7个流行的强化学习算法及代码实现

作者:Siddhartha Pramanik 来源:DeepHub IMBA 目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。这些算法
2023-02-03 20:15:06747

强化学习与智能驾驶决策规划

本文介绍了强化学习与智能驾驶决策规划。智能驾驶中的决策规划模块负责将感知模块所得到的环境信息转化成具体的驾驶策略,从而指引车辆安全、稳定的行驶。真实的驾驶场景往往具有高度的复杂性及不确定性。如何制定
2023-02-08 14:05:161441

利用强化学习来探索更优排序算法的AI系统

前言 DeepMind 最近在 Nature 发表了一篇论文 AlphaDev[2, 3],一个利用强化学习来探索更优排序算法的AI系统。 AlphaDev 系统直接从 CPU 汇编指令的层面入手
2023-06-19 10:49:27357

强化学习的基础知识和6种基本算法解释

来源:DeepHubIMBA强化学习的基础知识和概念简介(无模型、在线学习、离线强化学习等)机器学习(ML)分为三个分支:监督学习、无监督学习强化学习。监督学习(SL):关注在给定标记训练数据
2023-01-05 14:54:05419

7个流行的强化学习算法及代码实现

作者:SiddharthaPramanik来源:DeepHubIMBA目前流行的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。这些算法已被用于在游戏
2023-02-06 15:06:38665

人工智能强化学习开源分享

电子发烧友网站提供《人工智能强化学习开源分享.zip》资料免费下载
2023-06-20 09:27:281

基于强化学习的目标检测算法案例

摘要:基于强化学习的目标检测算法在检测过程中通常采用预定义搜索行为,其产生的候选区域形状和尺寸变化单一,导致目标检测精确度较低。为此,在基于深度强化学习的视觉目标检测算法基础上,提出联合回归与深度
2023-07-19 14:35:020

模拟矩阵在深度强化学习智能控制系统中的应用

讯维模拟矩阵在深度强化学习智能控制系统中的应用主要是通过构建一个包含多种环境信息和动作空间的模拟矩阵,来模拟和预测深度强化学习智能控制系统在不同环境下的表现和效果,从而优化控制策略和提高系统的性能
2023-09-04 14:26:36296

什么是强化学习

强化学习是机器学习的方式之一,它与监督学习、无监督学习并列,是三种机器学习训练方法之一。 在围棋上击败世界第一李世石的 AlphaGo、在《星际争霸2》中以 10:1 击败了人类顶级职业玩家
2023-10-30 11:36:401051

已全部加载完成