强化学习：一种新的并行算法下的参数同步更新方式——半异步更新方式——（同步、异步 -> 半异步）

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论文：利用深度强化学习模型定位新物体(VISUAL SEMANTIC NAVIGATION USING SCENE PRIORS)

这是一篇被ICLR 2019 接收的论文.论文讨论了如何利用场景先验知识 (scene priors)来定位一个新场景(novel scene)中未曾见过的物体(unseen objects).举例来说,在「厨房」这一场景中,有一张图片显示「苹果」在冰箱的储物架上,同为水果的物体,如「橙子」,会出现在场景的哪个位置呢?论文提出了用基于强化学习的方法来定位「橙子」. 论文:VISUAL SEMANTIC NAVIGATION USING SCENE PRIORS 论文作者:Wei Yang , X…

WPF学习开发客户端软件-任务助手(下 2015年2月4日代码更新)

时光如梭,距离第一次写的 WPF学习开发客户端软件-任务助手(已上传源码) 已有三个多月,期间我断断续续地对该项目做了优化.完善等等工作,现在重新向大家介绍一下,希望各位可以使用,本软件以实用性为主,采用MVVM模式(有小部分没有修改过来),小巧.使用方便. 具体功能与更新如下: 计划助手:本软件由m.sh.lin0328@163.com开发与维护,免费使用,如有好的意见或建议,可发送邮件到m.sh.lin0328@163.com,谢谢使用!注(功能与特色):1.本软件使用方便.操作简便:2.…

深度强化学习资料（视频+PPT+PDF下载）

https://blog.csdn.net/Mbx8X9u/article/details/80780459 课程主页:http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIznC9CDbVTjAF2oyt8_VAe3 由于文章较长,且有较多外链接,建议下载PDF版进行阅读方式一点击阅读原文即可下载方式二返回菜单栏,回复“20180622” 知识背景…

深度强化学习（DRL）专栏开篇

2015年,DeepMind团队在Nature杂志上发表了一篇文章名为"Human-level control through deep reinforcement learning"的论文,在这篇论文中,他们提出了DQN算法的改进版本,他们将改进的算法应用到49种不同的Atari 2600游戏中,并且其中的一半实现了超过人类玩家的性能.现在,深度强化学习已经成为了人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)领域最前沿的研究方向,在各个应用领域也是备受推崇,如同…

强化学习平台 openAI 的 gym 安装（Ubuntu环境下如何安装Python的gym模块）

openAI 公司给出了一个集成较多环境的强化学习平台 gym , 本篇博客主要是讲它怎么安装. openAI公司的主页: https://www.openai.com/systems/ 从主页上我们可以看到openAI 公司其实给出了多个强化学习的平台,不过最主要的就是 Gym 和 Baselines , 这里我们讲解如何安装gym . gym平台集成的环境种类较多,如较有名的Atria2600 , Baselines平台则集成了一些最新的强化学习算法, 有兴趣研究具体算法的人或许会对…

Ubuntu下常用强化学习实验环境搭建(MuJoCo, OpenAI Gym, rllab, DeepMind Lab, TORCS, PySC2)

http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113 原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的…