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标签:深度强化学习

深度强化学习专栏 —— 1.研究现状

  自2013年DeepMind的论文Playing Atar……

深度强化学习专栏 —— 4. 使用ray做分布式计算

目前训练强化学习智能体需要越来越多的数据和算力,分布式计算是加快训练过程的重要一环。Ray(RLlib)是由UC Berkeley’s RISE Lab在2017年发布,目前已经成为强化学习训……

深度强化学习专栏 —— 5. 使用ray的tune组件优化强化学习算法的超参数

超参数的设置对强化学习算法的训练效果起着非常重要的作用,如果超参数没有调整好,可能非常好的网络结构和强化学习算法也发挥不出优势。超参数的调整是一项非常困难又略带玄学的工作,好在ray的tune能自动帮我们进行超参数的调整,找到最优的超参数。 下面我们通过例子来看一下tune的使用……

深度强化学习专栏 —— 6. 使用RLLib和ray进行强化学习训练

ray的强大不仅在于他是分布式计算框架,更是因为有RLLib和tune的加持。tune的使用上一节我们已经讲了,这一节我们来看一下RLLib的使用。虽然后讲的rllib,但是真正训练的时候,还是tune使用的多,因为它调节超参数是很方便的,而rllib不具有自动调节超参数的能力。……

pybullet杂谈 :使用深度学习拟合相机坐标系与世界坐标系坐标变换关系(二)

我们继续上一篇文章pybullet杂谈 :使用深度学习拟合相机坐标系与世界坐标系坐标变换关系(一),在上一篇文章中,我们完成了物体世界坐标系和相机坐标系的坐标对应关系的数据,以及数据的存取……

深度强化学习专栏 —— 8. 实现机械臂reach某点之PPO算法实现(二)

我们继续上一篇文章。上一篇已经完成了critic的设计,下面我们再来把actor完成。……

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