在学校听的华为云ModelArts的公开课。其实大部分都是在讲深度学习的入门，也稍微介绍了一下华为云的这个深度学习平台。 1. 华为云ModelArts开发平台简介 华为云ModelArts是化而为最新推出的AI云平台。可以看一下挂网的介绍——什么是ModelArts。和tensorflow与pytorch这样的平台相比，这个平台的优势在于：免安装环境，注册就能上手；更适合小白上手训练——当然
前面几节，我们已经把PPO算法实现完成了，下面只剩下环境了。今天我们把环境的封装完成。 对于机械臂或者机器人的训练来说，一个比较好用的仿真器是pybullet，另外一个是unity。gazebo、vrep等虽然可以做，但是相比pybullet直接使用Python驱动，没有额外的操作来说，gazebo和vrep都显得繁琐了一些，而且在强化学习方面，pybullet的生态较好。unity因为有unit
前面两节讲完了critic、actor以及缓冲区的设计，下面就到了actor和critic的损失函数的环节了。对于神经网络来说，最重要的就是计算损失函数进行反向传播更新参数了。在计算损失函数之前，需要有batch的数据，所以上一节也把缓冲区的设计完成。这节完成损失函数的设计和整个PPO算法的更新。 价值函数的损失函数 价值函数的损失计算较为简单，我们一般使用当前obs的价值函数与reward-to
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。 actor actor在算法中的工作流程就是observation(1x3) -> actor -> act(1x3) 同样的，actor也是一个mlp，只是在输出维度上与critic不同，critic输出的是一个值，而actor输出的是一个1x3的数组。 我们同样也是调用提前写好的mlp函数，来
创建水箱强化学习模型 问题描述 行动与观测 奖励信号 终止信号 创建环境对象 重置函数 本示例说明如何创建一个水箱强化学习Simulink®环境，该环境包含一个RL Agent块来代替用于水箱中水位的控制器。要模拟此环境，必须创建一个智能体并在RL智能体块中指定该智能体。 问题描述如果直接在matlab使用 open_system('rlwatertank') 则会报错 No system
增量学习方法 背景介绍 人工智能的参照样本始终没有离开人类本身。而终身式、增量式的学习能力是人类最重要的能力之一。机器人如果能像人类一样对环境以及任务进行增量的学习，这使得机器人终身学习成为可能。增量学习思想的重要性体现在2个方面： （1）在实际的感知数据中，数据量往往是逐渐增加的，因此，在面临新的数据时，学习方法应能对训练好的系统进行某些改动，以对新数据中蕴涵的知识进行学习；（2）对一个训练好的
创建Simulink环境并训练智能体 水箱模型 创建环境界面 创建DDPG智能体 训练智能体 验证训练的智能体 本地函数 本示例说明如何在watertank Simulink®模型中转换PI控制器。使用强化学习深度确定性策略梯度（DDPG）智能体。 水箱模型 此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。 通过进行以下更改来修改原始模型： 删除PID控制器。 插入RL Agent
已经脱更好久了，最近在金山实习，白天做公司的游戏项目，晚上做自己的课题，实在是抽不出时间。接下来几篇，我们要实现一个机械臂reach的训练，先看一下要达到的效果。再看一下训练过程。 接下来我们开始一点点的实现起来。 这一节首先从算法开始吧，我们要用的也是目前的state-of-art算法，PPO算法。建议大家先读读PPO的论文Proximal Policy Optimization Algori
yolo-v3模型测试及测试结果转化 文章目录 yolo-v3模型测试及测试结果转化 1.制作2019_test.txt文件 2. 修改./darknet/cfg/voc.data文件 3. 修改./darknet/cfg/yolov3-voc.cfg文件 4. 执行测试语句 5. 转换预测结果格式 训练完成生成模型后，进行模型测试。对测试集数据进行检测，得到检测结果 1.制作2019
深度Q学习原理及相关实例 8. 深度Q学习 8.1 经验回放 8.2 目标网络 8.3 相关算法 8.4 训练算法 8.5 深度Q学习实例 8.5.1 主程序 程序注释 8.5.2 DQN模型构建程序 程序注释 8.5.3 程序测试 8.6 双重深度Q网络 8.7 对偶深度Q网络 8. 深度Q学习 深度Q学习将深度学习和强化学习相结合，是第一个深度强
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