《深度Q网络遇上注意力机制：解锁强化学习新高度》

在强化学习领域，深度Q网络（DQN）凭借其将深度学习与Q学习相结合的独特优势，在解决复杂决策问题上取得了显著成果，如在Atari游戏中展现出超越人类的游戏水平。然而，面对复杂多变的现实环境，传统DQN在处理信息时存在局限性，难以聚焦关键要素。此时，注意力机制的引入为优化DQN带来

【论文】强化学习必读经典论文 | 如何学习强化学习 | 强化学习入门

Christopher JCH Watkins and Peter Dayan. Q-learning. Machine learning, 8(3-4):279–292, 1992.Gerald Tesauro. Temporal difference learning and

【论文分享】基于深度强化学习的无人机数据采集和路径规划研究

传感器网络数据采集时的路径规划问题进行了研究，同时满足无人机自身因电池容量有限而产生的充电需求。具体地，利用时间抽象分层强化学习思想，基于离散动作深度强化学习架构，提出了一种新颖的option-DQN（option-deep Q-learning）算法，实现了高效的无人机数据采集

强化学习浅谈

又学习策略。4. 强化学习的应用：游戏领域：AlphaGo和AlphaZero等强化学习在围棋、象棋等游戏中的成功应用，以及OpenAI的Dota 2项目。机器人控制：强化学习在机器人路径规划、操作控制等方面的应用，如机械臂控制、自主导航等。自动驾驶：强化学习可以用于自动驾驶系统

强化学习案例

请问有大佬在modelarts上面进行强化学习训练和部署吗，希望能够学习交流一下。目前本小白在notebook上进行强化学习训练解决办法需要apt-get安装，但在modelarts的notebook中无apt-get安装的权限，请问各位大佬有什么好的方式去配置强化学习环境吗。如果能有案例学习将不胜感激。

【AI理论】台湾大学李宏毅深度强化学习笔记(49PPT)

是监督式方法让机器去学习，就会变成你教授5-5后，第二手教机器下3-3，一步一步的带下法。但强化学习不一样，是到棋局结束才有奖励。阿法狗的算法则是，监督式先学习许多的棋谱，然后才用强化学习去探索更多棋谱跟走法。我们用语音机器人举例。一开始的监督则是从你一句我一句训练，然后根据动作

低代码平台

低代码平台包括开发管理控制台、业务建模设计器、功能页面设计器、流程设计器、报表设计器、数据大屏设计器、门户设计等企业数字化必备工具，完全基于浏览器可视化开发管理，既改即用。优速云低代码开发平台助力企业实现1个数字化底座，搭载N个业务系统，1个统一入口的标准1+N+1架构。整体架构

强化学习应用

强化学习应用为了更好地理解强化学习的组成部分，让我们考虑几个例子。Chess：这里的环境是棋盘，环境的状态是棋子在棋盘上的位置；RL 代理可以是参与者之一（或者，两个参与者都可以是 RL 代理，在同一环境中分别训练）；一盘棋局则是一集。这一集从初始状态开始，黑板和白板的边缘排列着

《强化学习：原理与Python实现 》 —1 初识强化学习

环境交互中趋利避害的学习过程称为强化学习。本章介绍人工智能领域中强化学习的基础知识，阐述强化学习的学习方法，并给出强化学习中智能体和环境交互的编程实例。1.1　强化学习及其关键元素在人工智能领域中，强化学习是一类特定的机器学习问题。在一个强化学习系统中，决策者可以观察环境，并根据

什么是强化学习？强化学习有哪些框架、算法、应用？

是总奖励关于策略参数的梯度。 强化学习的应用 强化学习在许多领域中都有着广泛的应用。下面介绍几个典型的应用场景。 游戏AI 在游戏AI领域中，强化学习是一种非常有效的学习方式。例如，在AlphaGo和AlphaZero算法中，就采用了基于强化学习的方法来训练模型。这些算法能够在

强化学习的落地实践

强化学习被认为是实现通用人工智能的重要技术途径，本议题将围绕强化学习的发展历史，介绍强化学习背景，强化学习的最新研究进展，以及强化学习在业界的落地实践，并介绍该领域面临的挑战性问题和未来发展方向。

【转载】强化学习

什么叫做强化学习

如题目描述的这样

matlab代码注释技巧

二、注释块操作：采用matlab块注释方法%{需要注释不执行的若干代码行（绿色显示）%} 三、判断语句操作：在注释段前面加一行：if ZHUSHI（0）在注释段后面加一行：end   这个方法通过逻辑判断语句决定是否执行相关的代码语句，因此相应的代码行颜色不会变成注释色——绿色。

什么是强化学习？

敌驻我扰，敌疲我打，敌退我追”，也是指导战争中的序列决策的； 当你总结完这些强化学习的概念后，觉得打仗这门学问就应该用强化学习来解决，倍感兴奋，但这只是强化学习相关的一些概念，怎么去做强化学习呢？这就引出下面两个重要的概念：Q值和V值 V值是智能体在某个状态下，一直到

【论文分享】基于深度强化学习的无人机自主部署及能效优化策略

无人机需要根据复杂动态场景进行最优覆盖部署，同时要减少部署过程中的路径损耗和能量消耗。基于深度强化学习提出了无人机自主部署和能效优化策略，建立无人机覆盖状态集合，以能效作为奖励函数，利用深度神经网络和Q-learning引导无人机自主决策，部署最佳位置。仿真结果表明，该方法的部署

强化学习预置算法

Learning（强化学习预置算法）1. 概述该强化学习预置算法中，为用户提供了常用的强化学习算法，目前包括五个常用算法（DQN、PPO、A2C、IMPALA以及APEX）。用户订阅之后，选择算法只需设置对应参数，即可很方便地创建训练作业，开始训练相应的强化学习环境（内置环境或自

强化学习的特性

强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在强化信号上，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(通常为标量信号)，而不是告诉强化学

【MindSpore易点通】强化学习系列之浅析强化学习基础

多时候，我们可以取T=∞。强化学习的核心任务是，学习一个从状态空间S到动作空间A的映射，最大化累积受益。常用的强化学习算法有Q-Learning、策略梯度，以及演员评判家算法（Actor-Critic）等。4. 强化学习中的价值迭代上一章节已经把强化学习问题形式化为马尔可夫决策过