為了應(yīng)對在未來復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境下，由于通信受限等原因?qū)е碌募惺經(jīng)Q策模式難以實施的情況，提出了一個基于多智能體深度強化學(xué)習(xí)方法的分布式作戰(zhàn)體系任務(wù)分配算法，該算法為各作戰(zhàn)單元均設(shè)計一個獨立的策略網(wǎng)絡(luò)
2023-05-18 16:46:43
6319 
智能電網(wǎng)集成優(yōu)化控制技術(shù)是實現(xiàn)各環(huán)節(jié)協(xié)調(diào)運行的關(guān)鍵，智能代理技術(shù)為解決這一問題提供了良好的方法。在介紹國內(nèi)外智能代理研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上，介紹了基于Agent的智能電網(wǎng)集成優(yōu)化控制技術(shù)總體架構(gòu)，基于Agent的動態(tài)分解與協(xié)調(diào)技術(shù)，并以微電網(wǎng)為例，對微電網(wǎng)中基于Agent的即插即用技術(shù)進行了分析。
2016-01-12 14:38:432927 什么是深度強化學(xué)習(xí)? 眾所周知，人類擅長解決各種挑戰(zhàn)性的問題，從低級的運動控制(如：步行、跑步、打網(wǎng)球)到高級的認知任務(wù)。
2023-07-01 10:29:502122 
來源：易百納技術(shù)社區(qū) 隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，深度學(xué)習(xí)成為計算機視覺領(lǐng)域的重要技術(shù)。微表情識別作為人類情感分析的一種重要手段，受到了越來越多的關(guān)注。本文將介紹基于深度學(xué)習(xí)的微表情識別技術(shù)，并提
2023-08-14 17:27:053847 
介紹一種一體化儀表優(yōu)化交換式測量示例
2021-05-11 07:01:37
本文介紹一種基于FIFO結(jié)構(gòu)的優(yōu)化端點設(shè)計方案。
2021-05-31 06:31:35
多智能體系統(tǒng)深度強化學(xué)習(xí)：挑戰(zhàn)、解決方案和應(yīng)用的回顧摘要介紹背景：強化學(xué)習(xí)前提貝爾曼方程RL方法深度強化學(xué)習(xí)：單智能體深度Q網(wǎng)絡(luò)DQN變體深度強化學(xué)習(xí)：多智能體挑戰(zhàn)與解決方案MADRL應(yīng)用結(jié)論和研究
2021-07-12 08:44:43
做是小型的電力系統(tǒng)，具備完整的發(fā)輸配電功能，可實現(xiàn)用側(cè)可再生能源的安全消納，同時微網(wǎng)本身還是一個典型的分布式發(fā)電功能系統(tǒng)，可通過能源之間的調(diào)度，提高終端能源的利用率。也是智能電網(wǎng)發(fā)展的趨勢。在實際生活
2018-09-19 14:09:52
微電網(wǎng)儲能優(yōu)化研究有何意義？微電網(wǎng)有哪些性能？如何去選取一種微電網(wǎng)優(yōu)化算法？什么是粒子群算法？
2021-07-06 06:34:20
) 基于多代理技術(shù)的微電網(wǎng)控制。該方法將計算機領(lǐng)域的多代理技術(shù)應(yīng)用到微電網(wǎng)，代理的自治性、自發(fā)性等特點能夠很好地適應(yīng)和滿足微電網(wǎng)分散控制的要求。微電網(wǎng)作為分布式發(fā)電優(yōu)化集成的一種方式，已經(jīng)成為世界各國
2018-09-20 11:27:45
等方面。微電網(wǎng)作為分布式發(fā)電優(yōu)化集成的一種方式，已經(jīng)成為世界各國研究的重點，微電網(wǎng)將在未來占有重要的地位。微電網(wǎng)雖然具有很多優(yōu)點，但在大規(guī)模應(yīng)用之前，還有許多問題需要解決。所以中國微電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展還將
2018-11-20 08:43:30
深度策略梯度-DDPG,PPO等第一天9:00-12:0014:00-17:00一、強化學(xué)習(xí)概述1.強化學(xué)習(xí)介紹 2.強化學(xué)習(xí)與其它機器學(xué)習(xí)的不同3.強化學(xué)習(xí)發(fā)展歷史4.強化學(xué)習(xí)典型應(yīng)用5.強化學(xué)習(xí)
2022-04-21 14:57:39
一：深度學(xué)習(xí)DeepLearning實戰(zhàn)時間地點：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強化學(xué)習(xí)核心技術(shù)實戰(zhàn)時間地點： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報到 授課三天；提前環(huán)境部署 電腦
2021-01-09 17:01:54
利用ML構(gòu)建無線環(huán)境地圖及其在無線通信中的應(yīng)用?使用深度學(xué)習(xí)的收發(fā)機設(shè)計和信道解碼基于ML的混合學(xué)習(xí)方法，用于信道估計、建模、預(yù)測和壓縮 使用自動編碼器等ML技術(shù)的端到端通信?無線電資源管理深度強化學(xué)習(xí)
2021-07-01 10:49:03
一：深度學(xué)習(xí)DeepLearning實戰(zhàn)時間地點：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強化學(xué)習(xí)核心技術(shù)實戰(zhàn)時間地點： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報到 授課三天；提前環(huán)境部署 電腦
2021-01-10 13:42:26
的工具和方法，對推動微電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。1、微電網(wǎng)的實時仿真是指在仿真過程中，系統(tǒng)的運行和響應(yīng)能夠以接近實時的速度進行模擬和評估的一種技術(shù)。它可以提供更高的仿真精度和準確度，使研究人員和工程師
2023-09-26 10:22:11
,Deep Learning—遷移學(xué)習(xí)5,Deep Learning—深度強化學(xué)習(xí)6，深度學(xué)習(xí)的常用模型或者方法深度學(xué)習(xí)交流大群： 372526178 （資料共享，加群備注楊春嬌邀請）
2018-09-05 10:22:34
相對成熟的技術(shù)和較好的性價比，鋰離子電池和鉛炭(酸)電池是目前儲能系統(tǒng)的首選技術(shù)路線?！ 〗?，研究機構(gòu)EVTank發(fā)布《微電網(wǎng)領(lǐng)域儲能行業(yè)深度分析報告(2016)》，研究報告認為隨著能源互聯(lián)網(wǎng)
2016-01-20 17:12:18
的清潔能源的推廣應(yīng)用，智能光伏微電網(wǎng)的出現(xiàn)有效滿足這一現(xiàn)實需求。在本文內(nèi)，南京研旭新能源科技有限公司將會就光伏微電網(wǎng)的技術(shù)應(yīng)用來做詳細的介紹。 光伏微電網(wǎng)的特點：光伏微電網(wǎng)指的是，采用光伏發(fā)電作為白天
2018-10-18 11:07:27
，自適應(yīng)處理技術(shù)； 實時分析——數(shù)據(jù)到信息的提升，優(yōu)化運行方式。 二、智能微電網(wǎng)兩種運行模式 并網(wǎng)模式：正常情況下，智能微電網(wǎng)與常規(guī)配電網(wǎng)并網(wǎng)運行?！ 」聧u模式：當檢測到電網(wǎng)故障或電能質(zhì)量不滿足
2016-01-07 14:13:12
強化學(xué)習(xí)的另一種策略（二）
2019-04-03 12:10:44
、監(jiān)控和調(diào)節(jié)不同的資源。智能電網(wǎng)在發(fā)展中國家的能源支持中也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，因為它們可以通過實現(xiàn)從一次性方法向電氣化的過渡，為人口稀少的地區(qū)提供電力。定制技術(shù)和增強的數(shù)據(jù)收集有助于提高生活水平
2023-04-06 16:34:25
。二、新能源實時仿真技術(shù)新能源實時仿真技術(shù)作為一種高效、低成本的研發(fā)手段，已經(jīng)成為新能源技術(shù)發(fā)展的重要支撐。新能源實時仿真解決方案可以幫助設(shè)計者更好地了解新能源產(chǎn)品和系統(tǒng)的性能和特性，提高開發(fā)效率，并
2024-10-18 09:37:33
技術(shù)等眾多發(fā)展趨勢為一體的未來電網(wǎng)發(fā)展重要方式。智能電網(wǎng)相較傳統(tǒng)電網(wǎng)的優(yōu)點在于可以針對網(wǎng)絡(luò)中的各供電節(jié)點進行實時的電力調(diào)節(jié)，對于現(xiàn)在大力提倡并推廣的分布式能源來說無疑是個好消息。規(guī)模化分布式能源電力
2015-07-16 11:17:07
將詳細介紹微電網(wǎng)多端口能量路由器的重要性和相關(guān)技術(shù)一特、點微。電網(wǎng)多端口能量路由器的概述微電網(wǎng)多端口能量路由器是一種新型的電力電子設(shè)備，它通過先進的功率電子變換技
2023-10-18 22:31:53
請訂閱2016年《程序員》 盡管監(jiān)督式和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的深度模型已經(jīng)廣泛被技術(shù)社區(qū)所采用，深度強化學(xué)習(xí)仍舊顯得有些神秘。這篇文章將試圖揭秘
2017-10-09 18:28:43
0 與監(jiān)督機器學(xué)習(xí)不同，在強化學(xué)習(xí)中，研究人員通過讓一個代理與環(huán)境交互來訓(xùn)練模型。當代理的行為產(chǎn)生期望的結(jié)果時，它得到正反饋。例如，代理人獲得一個點數(shù)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 09:33:0025158 
深度強化學(xué)習(xí)DRL自提出以來， 已在理論和應(yīng)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(xué)習(xí)DRL研發(fā)的AlphaGo，將深度強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)DRL非常值得研究。
2018-06-29 18:36:0028671 薩頓在專訪中（再次）科普了強化學(xué)習(xí)、深度強化學(xué)習(xí)，并談到了這項技術(shù)的潛力，以及接下來的發(fā)展方向：預(yù)測學(xué)習(xí)
2017-12-27 09:07:1511877 本文提出了一種LCS和LS-SVM相結(jié)合的多機器人強化學(xué)習(xí)方法，LS-SVM獲得的最優(yōu)學(xué)習(xí)策略作為LCS的初始規(guī)則集。LCS通過與環(huán)境的交互，能更快發(fā)現(xiàn)指導(dǎo)多機器人強化學(xué)習(xí)的規(guī)則，為強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)
2018-01-09 14:43:490 傳統(tǒng)上，強化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域占據(jù)著一個合適的地位。但強化學(xué)習(xí)在過去幾年已開始在很多人工智能計劃中發(fā)揮更大的作用。
2018-03-03 14:16:564677 SAC-X是一種通用的強化學(xué)習(xí)方法，未來可以應(yīng)用于機器人以外的更廣泛領(lǐng)域
2018-03-19 14:45:482248 Q-learning和SARSA是兩種最常見的不理解環(huán)境強化學(xué)習(xí)算法，這兩者的探索原理不同，但是開發(fā)原理是相似的。Q-learning是一種離線學(xué)習(xí)算法，智能體需要從另一項方案中學(xué)習(xí)到行為a*的價值
2018-04-15 10:32:2214964 強化學(xué)習(xí)是智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎勵信號（強化信號）函數(shù)值最大，強化學(xué)習(xí)不同于連接主義學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)，主要表現(xiàn)在教師信號上，強化學(xué)習(xí)中由環(huán)境提供的強化信號是對產(chǎn)生動作的好壞作一種評價
2018-05-30 06:53:001741 為了達到人類學(xué)習(xí)的速率，斯坦福的研究人員們提出了一種基于目標的策略強化學(xué)習(xí)方法——SOORL，把重點放在對策略的探索和模型選擇上。
2018-06-06 11:18:235925 
可再生能源的間歇性和負荷的隨機性對微電網(wǎng)能源管理系統(tǒng)（EMS）產(chǎn)生了巨大的挑戰(zhàn)。在隨機環(huán)境下的能源優(yōu)化調(diào)度問題在微電網(wǎng)的研究中具有重要意義。以微電網(wǎng)中光伏發(fā)電系統(tǒng)的功率預(yù)測為基礎(chǔ)，將光伏預(yù)測誤差當做隨機變量，建立了一種基于期望模型的能源隨機優(yōu)化調(diào)度模型。
2018-06-14 08:00:009 自動駕駛汽車首先是人工智能問題，而強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個重要分支，是多學(xué)科多領(lǐng)域交叉的一個產(chǎn)物。今天人工智能頭條給大家介紹強化學(xué)習(xí)在自動駕駛的一個應(yīng)用案例，無需3D地圖也無需規(guī)則，讓汽車從零開始在二十分鐘內(nèi)學(xué)會自動駕駛。
2018-07-10 09:00:295636 
強化學(xué)習(xí)是人工智能基本的子領(lǐng)域之一，在強化學(xué)習(xí)的框架中，智能體通過與環(huán)境互動，來學(xué)習(xí)采取何種動作能使其在給定環(huán)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(xué)習(xí)。
2018-07-15 10:56:3718470 
結(jié)合 DL 與 RL 的深度強化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成為人工智能界的焦點。
2018-08-09 10:12:436869 深度強化學(xué)習(xí)的理論、自動駕駛技術(shù)的現(xiàn)狀以及問題、深度強化學(xué)習(xí)在自動駕駛技術(shù)當中的應(yīng)用及基于深度強化學(xué)習(xí)的禮讓自動駕駛研究。
2018-08-18 10:19:575830 強化學(xué)習(xí)作為一種常用的訓(xùn)練智能體的方法，能夠完成很多復(fù)雜的任務(wù)。在強化學(xué)習(xí)中，智能體的策略是通過將獎勵函數(shù)最大化訓(xùn)練的。獎勵在智能體之外，各個環(huán)境中的獎勵各不相同。深度學(xué)習(xí)的成功大多是有密集并且有效的獎勵函數(shù)，例如電子游戲中不斷增加的“分數(shù)”。
2018-08-18 11:38:574166 強化學(xué)習(xí)是一種非常重要 AI 技術(shù)，它能使用獎勵（或懲罰）來驅(qū)動智能體（agents）朝著特定目標前進，比如它訓(xùn)練的 AI 系統(tǒng) AlphaGo 擊敗了頂尖圍棋選手，它也是 DeepMind 的深度
2018-09-03 14:06:303344 之前接觸的強化學(xué)習(xí)算法都是單個智能體的強化學(xué)習(xí)算法，但是也有很多重要的應(yīng)用場景牽涉到多個智能體之間的交互。
2018-11-02 16:18:1522830 針對提高視覺圖像特征與優(yōu)化控制之間契合度的問題，本文提出一種基于深度強化學(xué)習(xí)的機械臂視覺抓取控制優(yōu)化方法，可以自主地從與環(huán)境交互產(chǎn)生的視覺圖像中不斷學(xué)習(xí)特征提取，直接地將提取的特征應(yīng)用于機械臂抓取
2018-12-19 15:23:5922 OpenAI 近期發(fā)布了一個新的訓(xùn)練環(huán)境 CoinRun，它提供了一個度量智能體將其學(xué)習(xí)經(jīng)驗活學(xué)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(xué)習(xí)中的疑難問題——即使是廣受贊譽的強化算法在訓(xùn)練過程中也總是沒有運用監(jiān)督學(xué)習(xí)的技術(shù)。
2019-01-01 09:22:003047 
一種人工智能系統(tǒng)，即通過深度強化學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)走路，簡單來說，就是教“一個四足機器人來穿越熟悉和不熟悉的地形”。
2019-01-03 09:50:133635 針對深度強化學(xué)習(xí)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）層數(shù)過深導(dǎo)致的梯度消失問題，提出一種將密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于強化學(xué)習(xí)的方法。首先，利用密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)中的跨層連接結(jié)構(gòu)進行圖像特征的有效提??；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(shù)（policy， 總得分，也就是搭建的網(wǎng)絡(luò)在測試集上的精度（accuracy），通過強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）這種通用黑盒算法來優(yōu)化。然而，因為強化學(xué)習(xí)本身具有數(shù)據(jù)利用率低的特點，這個優(yōu)化的過程往往需要大量的計算資源。
2019-01-28 09:54:225819 Google AI 與 DeepMind 合作推出深度規(guī)劃網(wǎng)絡(luò) (PlaNet)，這是一個純粹基于模型的智能體，能從圖像輸入中學(xué)習(xí)世界模型，完成多項規(guī)劃任務(wù)，數(shù)據(jù)效率平均提升50倍，強化學(xué)習(xí)又一突破。
2019-02-17 09:30:283943 
近日，Reddit一位網(wǎng)友根據(jù)近期OpenAI Five、AlphaStar的表現(xiàn)，提出“深度強化學(xué)習(xí)是否已經(jīng)到達盡頭”的問題。
2019-05-10 16:34:592987 近年來，深度強化學(xué)習(xí)（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(lǐng)域，AI 的表現(xiàn)都大大超越了專業(yè)選手，這一進展引起了眾多認知科學(xué)家的關(guān)注。
2019-05-30 17:29:353207 
近年來，深度強化學(xué)習(xí)（Deep reinforcement learning）方法在人工智能方面取得了矚目的成就
2019-06-03 14:36:053355 近幾年來，強化學(xué)習(xí)在任務(wù)導(dǎo)向型對話系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，對話系統(tǒng)通常被統(tǒng)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(yōu)化的方法來學(xué)習(xí)對話策略。
2019-08-06 14:16:292402 近日，中國科學(xué)院沈陽自動化研究所智能微電網(wǎng)課題組在智能電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域取得進展，相關(guān)研究成果日前發(fā)表于《電氣和電子工程師協(xié)會智能電網(wǎng)匯刊》。
2019-10-17 11:12:261344 深度學(xué)習(xí)DL是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。
2020-01-30 09:53:006369 
強化學(xué)習(xí)非常適合實現(xiàn)自主決策，相比之下監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)則無法獨立完成此項工作。
2019-12-10 14:34:571667 深度學(xué)習(xí)DL是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。
2020-01-24 10:46:005623 惰性是人類的天性，然而惰性能讓人類無需過于復(fù)雜的練習(xí)就能學(xué)習(xí)某項技能，對于人工智能而言，是否可有基于惰性的快速學(xué)習(xí)的方法？本文提出一種懶惰強化學(xué)習(xí)(Lazy reinforcement learning, LRL) 算法。
2020-01-16 17:40:001238 本文檔的主要內(nèi)容詳細介紹的是深度強化學(xué)習(xí)的筆記資料免費下載。
2020-03-10 08:00:000 ）的研究人員聯(lián)合發(fā)表了一篇論文，詳細介紹了他們構(gòu)建的一個通過 AI 技術(shù)自學(xué)走路的機器人。該機器人結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)兩種不同類型的 AI 技術(shù)，具備直接放置于真實環(huán)境中進行訓(xùn)練的條件。
2020-03-17 15:15:301764 深度學(xué)習(xí)DL是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。強化學(xué)習(xí)RL是通過對未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學(xué)習(xí)得到一個最優(yōu)策略。強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中一種快速、高效且不可替代的學(xué)習(xí)算法。
2020-05-16 09:20:403978 深度學(xué)習(xí)DL是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。強化學(xué)習(xí)RL是通過對未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學(xué)習(xí)得到一個最優(yōu)策略。強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中一種快速、高效且不可替代的學(xué)習(xí)算法。
2020-06-13 11:39:407089 與1月份的最后一次重大公告一樣，該公司還展示了一種用于深度學(xué)習(xí)的新方法的技術(shù)，在這種情況下，該公司提供了一種用于消除AI模型偏差的新技術(shù)。該軟件可以執(zhí)行諸如調(diào)整現(xiàn)有程序之類的操作，從而可以更公平，準確地對照片中的黑人是否在微笑進行分類。
2020-07-22 10:26:505588 訓(xùn)練最新 AI 系統(tǒng)需要驚人的計算資源，這意味著囊中羞澀的學(xué)術(shù)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(xué)家在單臺計算機上訓(xùn)練先機的 AI。2018 年 OpenAI 報告每 3.4 個月訓(xùn)練最強大 AI 所需的處理能力會翻一番，其中深度強化學(xué)習(xí)對處理尤為苛刻。
2020-07-29 09:45:38913 深度學(xué)習(xí)是一個廣闊的領(lǐng)域，它圍繞著一種形態(tài)由數(shù)百萬甚至數(shù)十億個變量決定并不斷變化的算法——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。似乎每隔一天就有大量的新方法和新技術(shù)被提出來。不過，總的來說，現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)可以分為三種基本的學(xué)習(xí)范式。每一種都有自己的學(xué)習(xí)方法和理念，提升了機器學(xué)習(xí)的能力，擴大了其范圍。
2020-10-23 14:59:2113711 
強化學(xué)習(xí)屬于機器學(xué)習(xí)中的一個子集，它使代理能夠理解在特定環(huán)境中執(zhí)行特定操作的相應(yīng)結(jié)果。目前，相當一部分機器人就在使用強化學(xué)習(xí)掌握種種新能力。
2020-11-06 15:33:492130 深度強化學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)相結(jié)合的產(chǎn)物，它集成了深度學(xué)習(xí)在視覺等感知問題上強大的理解能力，以及強化學(xué)習(xí)的決策能力，實現(xiàn)了...
2020-12-10 18:32:501078 RLax（發(fā)音為“ relax”）是建立在JAX之上的庫，它公開了用于實施強化學(xué)習(xí)智能體的有用構(gòu)建塊。。報道：深度強化學(xué)習(xí)實驗室作者：DeepRL ...
2020-12-10 18:43:231334 本文主要介紹深度強化學(xué)習(xí)在任務(wù)型對話上的應(yīng)用，兩者的結(jié)合點主要是將深度強化學(xué)習(xí)應(yīng)用于任務(wù)型對話的策略學(xué)習(xí)上來源：騰訊技術(shù)工程微信號
2020-12-10 19:02:451546 針對現(xiàn)有多目標追蹤方法通常存在學(xué)習(xí)速度慢、追蹤效率低及協(xié)同追蹤策略設(shè)計困難等問題，提岀一種改進的多目標追蹤方法?；谧粉欀悄荏w和目標智能體數(shù)量及其環(huán)境信息建立任務(wù)分配模型，運用匈牙利算法根據(jù)距離效益
2021-03-17 11:08:1520 針對地下能量場聚焦模型中能量聚焦點無法有效識別的冋題，在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，提出一種地下淺層震源定位方法。利用逆時振幅疊加的方法將傳感器陣列獲取的震動數(shù)據(jù)逆時重建為三維能量場圖像樣本序列，并將其作為
2021-03-22 15:58:4510 強化學(xué)習(xí)（ Reinforcement learning，RL）作為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)并列的第三種學(xué)習(xí)范式，通過與環(huán)境進行交互來學(xué)習(xí)，最終將累積收益最大化。常用的強化學(xué)習(xí)算法分為
2021-04-08 11:41:5811 強化學(xué)習(xí)。無模型強仳學(xué)習(xí)方法的訓(xùn)練過程需要大量樣本，當采樣預(yù)算不足，無法收集大量樣本時，很難達到預(yù)期效果。然而，模型化強化學(xué)習(xí)可以充分利用環(huán)境模型，降低真實樣本需求量，在一定程度上提高樣本效率。將以模型化強化學(xué)習(xí)為核心，介紹
2021-04-12 11:01:529 變化。針對這一問題，提出了一種考慮可再生能源和負荷時變特性的綜合能源系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度方法。首先對綜合能源系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題進行數(shù)學(xué)描述，然后將該調(diào)度決策問題表述為強化學(xué)習(xí)框架，定義了系統(tǒng)的觀測狀態(tài)、調(diào)度
2021-04-14 09:36:130 利用深度強化學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)路口信號控制是智能交通領(lǐng)域的硏究熱點?，F(xiàn)有硏究大多利用強化學(xué)習(xí)來全面刻畫交通狀態(tài)以及設(shè)計有效強化學(xué)習(xí)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(tài)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(xiàn)狀，提出一種基于強化學(xué)習(xí)的壯語詞性標注方法。依據(jù)壯語的文法特點和中文賓州樹庫
2021-05-14 11:29:3514 壓邊為改善板料拉深制造的成品質(zhì)量，釆用深度強化學(xué)習(xí)的方法進行拉深過程旳壓邊力優(yōu)化控制。提岀一種基于深度強化學(xué)習(xí)與有限元仿真集成的壓邊力控制模型，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知能力與強化學(xué)習(xí)的決策能力，進行
2021-05-27 10:32:390 針對微電網(wǎng)多目標優(yōu)化計算量較大的問題，提出了一種考慮需求響應(yīng)的微電網(wǎng)分布式神經(jīng)動力學(xué)優(yōu)化算法。首先考慮平均效率函數(shù)、微電網(wǎng)的排放、需求響應(yīng)引起的不滿意度以及總利潤函數(shù)等因素建立多目標優(yōu)化模型。其次
2021-05-31 14:21:344 一種新型的多智能體深度強化學(xué)習(xí)算法
2021-06-23 10:42:4736 基于深度強化學(xué)習(xí)的無人機控制律設(shè)計方法
2021-06-23 14:59:1046 基于深度強化學(xué)習(xí)的區(qū)域化視覺導(dǎo)航方法 人工智能技術(shù)與咨詢? 本文來自《 上海交通大學(xué)學(xué)報 》，作者李鵬等 關(guān)注微信公眾號：人工智能技術(shù)與咨詢。了解更多咨詢！ ? 在環(huán)境中高效導(dǎo)航是智能
2021-11-19 11:03:571294 
突破.由于融合了深度學(xué)習(xí)強大的表征能力和強化學(xué)習(xí)有效的策略搜索能力,深度強化學(xué)習(xí)已經(jīng)成為實現(xiàn)人工智能頗有前景的學(xué)習(xí)范式.然而,深度強化學(xué)習(xí)在多Agent 系統(tǒng)的研究與應(yīng)用中,仍存在諸多困難和挑戰(zhàn),以StarCraft II 為代表的部分觀測環(huán)境下的多Agent學(xué)習(xí)仍然很難達到理想效果.本文簡要介紹了深度Q
2022-01-18 10:08:012300 
定標記訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下獲得正確的輸出 無監(jiān)督學(xué)習(xí)(UL)：關(guān)注在沒有預(yù)先存在的標簽的情況下發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式 強化學(xué)習(xí)(RL) ： 關(guān)注智能體在環(huán)境中如何采取行動以最大化累積獎勵 通俗地說，強化學(xué)習(xí)類似于嬰兒學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)世界，如果有獎勵(正強化)，嬰兒可能會執(zhí)行一個行
2022-12-20 14:00:021683 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《ESP32上的深度強化學(xué)習(xí).zip》資料免費下載
2022-12-27 10:31:451 一套泛化能力強的決策規(guī)劃機制是智能駕駛目前面臨的難點之一。強化學(xué)習(xí)是一種從經(jīng)驗中總結(jié)的學(xué)習(xí)方式，并從長遠的角度出發(fā)，尋找解決問題的最優(yōu)方案。近些年來，強化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域取得了重大突破，因而成為了解決智能駕駛決策規(guī)劃問題的一種新的思路。
2023-02-08 14:05:162894 強化學(xué)習(xí)（RL）是人工智能的一個子領(lǐng)域，專注于決策過程。與其他形式的機器學(xué)習(xí)相比，強化學(xué)習(xí)模型通過與環(huán)境交互并以獎勵或懲罰的形式接收反饋來學(xué)習(xí)。
2023-06-09 09:23:23930 大模型時代，模型壓縮和加速顯得尤為重要。傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)可通過稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)模型壓縮和加速，那么同樣需要大量計算開銷的強化學(xué)習(xí)任務(wù)可以基于稀疏網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練嗎？本文提出了一種強化學(xué)習(xí)專用稀疏訓(xùn)練框架
2023-06-11 21:40:021325 
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(chǎn)效率，本文針對機械臂的抓取擺放、抓取堆疊等常見任務(wù)，結(jié)合深度強化學(xué)習(xí)及視覺反饋，采用AprilTag視覺標簽、后視經(jīng)驗回放機制
2023-06-12 11:25:224327 
來源：DeepHubIMBA強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和概念簡介（無模型、在線學(xué)習(xí)、離線強化學(xué)習(xí)等）機器學(xué)習(xí)(ML)分為三個分支:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)(SL)：關(guān)注在給定標記訓(xùn)練數(shù)據(jù)
2023-01-05 14:54:051715 
摘要：基于強化學(xué)習(xí)的目標檢測算法在檢測過程中通常采用預(yù)定義搜索行為，其產(chǎn)生的候選區(qū)域形狀和尺寸變化單一，導(dǎo)致目標檢測精確度較低。為此，在基于深度強化學(xué)習(xí)的視覺目標檢測算法基礎(chǔ)上，提出聯(lián)合回歸與深度
2023-07-19 14:35:020 訊維模擬矩陣在深度強化學(xué)習(xí)智能控制系統(tǒng)中的應(yīng)用主要是通過構(gòu)建一個包含多種環(huán)境信息和動作空間的模擬矩陣，來模擬和預(yù)測深度強化學(xué)習(xí)智能控制系統(tǒng)在不同環(huán)境下的表現(xiàn)和效果，從而優(yōu)化控制策略和提高系統(tǒng)的性能
2023-09-04 14:26:361156 
強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的方式之一，它與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)并列，是三種機器學(xué)習(xí)訓(xùn)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(yè)玩家
2023-10-30 11:36:405376 
更快更好地學(xué)習(xí)。我們的想法是找到最優(yōu)數(shù)量的特征和最有意義的特征。在本文中，我們將介紹并實現(xiàn)一種新的通過強化學(xué)習(xí)策略的特征選擇。我們先討論強化學(xué)習(xí)，尤其是馬爾可夫決策
2024-06-05 08:27:46974 深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中，往往會遇到各種問題和挑戰(zhàn)，如過擬合、欠擬合、梯度消失或爆炸等。因此，對深度學(xué)習(xí)模型進行優(yōu)化與調(diào)試是確保其性能優(yōu)越的關(guān)鍵步驟。本文將從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型設(shè)計、超參數(shù)調(diào)整、正則化、模型集成以及調(diào)試與驗證等方面，詳細介紹深度學(xué)習(xí)的模型優(yōu)化與調(diào)試方法。
2024-07-01 11:41:132534 強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）是一種機器學(xué)習(xí)方法，它通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)如何做出決策，以最大化累積獎勵。PyTorch 是一個流行的開源機器學(xué)習(xí)庫，它提供了靈活
2024-11-05 17:34:281520 電網(wǎng)運行效率、優(yōu)化能源分配、增強系統(tǒng)穩(wěn)定性等方面的積極影響，為微電網(wǎng)能量管理領(lǐng)域的發(fā)展提供參考。 引言 隨著能源需求的增長和對可持續(xù)能源的追求，微電網(wǎng)作為一種高效、靈活的能源系統(tǒng)得到了廣泛關(guān)注。微電網(wǎng)通常包含分布式電源、儲能裝置、負荷以
2025-05-30 15:09:121202 
微電網(wǎng)能源管理物聯(lián)網(wǎng)平臺具備多種功能，旨在實現(xiàn)能源的高效利用、優(yōu)化調(diào)度和智能化管理，以下是其主要功能： 實時監(jiān)測與數(shù)據(jù)采集 ：通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，平臺能夠實時采集微電網(wǎng)內(nèi)各種能源設(shè)備（如光伏、風(fēng)機、儲能
2025-06-21 18:00:251023 [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]在談及自動駕駛時，有些方案中會提到“強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，簡稱RL）”，強化學(xué)習(xí)是一類讓機器通過試錯來學(xué)會做決策的技術(shù)。簡單理解
2025-10-23 09:00:37483 
該系統(tǒng)核心是管理能源的方法。團隊采用調(diào)度框架，將多目標分布魯棒優(yōu)化(DRO)與實時強化學(xué)習(xí)(RL)輔助機制結(jié)合。能源管理系統(tǒng)(EMS)是運行“大腦”，分布式響應(yīng)系統(tǒng)(DRO)生成基準調(diào)度策略，強化學(xué)習(xí)(RL)模塊實時調(diào)整控制信號，讓系統(tǒng)適應(yīng)環(huán)境。該研究強調(diào)，數(shù)學(xué)模型解決了多能源多時間尺度協(xié)調(diào)問題。
2025-11-27 17:05:18465
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評論