DQN族的学习总结

最新推荐文章于 2025-09-01 16:35:26 发布
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#强化学习

博客围绕强化学习展开，但具体内容缺失。强化学习是信息技术领域重要内容，在诸多场景有应用。

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【四】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览 ｛Learning cooperation（协作学习）、Agents modeling agents（智能体建模）｝
丨汀、的博客
07-21 2631
下面遵循综述Is multiagent deep reinforcement learning the answer or the question? A brief survey对多智能体强化学习算法的分类方法，将 MARL 算法分为以下四类： Analysis of emergent behaviors（行为分析） Learning communication（通信学习） Learning cooperation（协作学习） Agents modeling agents（智能体建模） 下面我..
深度强化学习发展现状及展望：万字总结解读83篇文献
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深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。深度强化学习的出现使得强化学习技术真正走向实用，得以解决现实场景中的复杂问题。从2013年DQN（深度Q网络，deep Q network）出现到目前为止，深度强化学习领域出现了大量的算法，以及解决实际应用问题的论文，本文将阐述深度强化学习的发展现状，并对未来进行展望。 一、深度强化学习的泡沫 2015 年，DeepMind 的 Volodymyr Mnih 等研究员在.
基于分位数回归的分布强化学习（Distributional Reinforcemet Learning with Quantile Regression)
weixin_41168254的博客
05-20 6134
引入 Deep Mind团队联合剑桥大学在2017年提出了一种新的强化学习范式——基于分位数回归的分布强化学习（QR-DRL），为强化学习的未来发展指明了一个更加有前景的方向，以学习回报值的概率分布来代替学习回报值的期望值。Deep Mind的论文通过在atari游戏中的实验，证明了QR-DRL的强大性能，在众多游戏中都达到了state-of-art。私以为QR-DRL是近年来为数不多的，从根本理...
16、强化学习与软计算在能源管理和电池参数估计中的应用
ujm5678901的博客
08-03 53
本博文探讨了强化学习（RL）和软计算技术在智能能源管理系统和锂离子电池放电参数估计中的应用。强化学习在电动汽车的能源管理中展现了优化燃油经济性、改善热安全性和快速计算等优势，而软计算则在电池参数估计方面提供了精确的技术支持。两种技术相辅相成，为电动汽车的发展提供了新的机遇。同时，文章分析了它们面临的挑战，如环境不确定性、数据质量和算法复杂度，并提出了相应的应对策略。未来，随着更高级的算法、智能化、跨领域融合以及标准化的发展，这些技术将推动电动汽车行业的可持续发展。
12、机器学习：原理、历史与算法全解析
i7j8k9l的博客
09-01 34
本文全面解析了机器学习的原理、历史发展与核心算法，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习三大范式，深入探讨了各类算法的应用场景、优缺点及选择策略。结合实例与图表，文章系统梳理了从感知机到深度神经网络的技术演进，并分析了影响算法选择的关键因素，如数据类型、模型可解释性与计算成本。最后展望了机器学习在可解释性、边缘计算和跨领域融合等方面的未来趋势，为读者提供了一套完整的机器学习知识框架与实践指导。
11、强化学习中的TD方法与策略优化
yellow的专栏
07-30 10
本博客详细介绍了强化学习中的TD方法与策略优化，涵盖TD(λ)、Sarsa和Q-learning等时间差分算法，以及基于价值和策略的优化方法。同时讨论了价值函数近似技术、策略优化流程、不同算法的应用建议、面临的挑战及未来发展方向，为理解和应用强化学习提供了全面的理论支持和实践指导。
遥感监测基于SAR数据的洪水变化检测：Sentinel-1影像阈值分割与多时相合成分析
12-02
内容概要：本文介绍了一项基于SAR（合成开口雷达）数据的洪水变化检测实践任务，重点在于利用Sentinel-1 GRD数据进行灾后监测。文中详细讲解了从数据获取、过滤、合成到变化检测与可视化展示的完整流程。由于SAR数据不受云层和昼夜影响，特别适用于灾害应急响应。通过对比洪水前后两个时间段的SAR影像，采用中值合成去噪、比值法计算变化指数，并通过阈值分割生成二值化的洪涝淹没图，最终在Folium地图中实现叠加可视化。; 适合人群：具备遥感基础知识和Python编程能力，熟悉Google Earth Engine平台操作的科研人员或高年级本科生、研究生；对灾害监测、环境变化分析感兴趣的技术人员；; 使用场景及目标：①掌握SAR数据在洪水等自然灾害监测中的应用方法；②学习如何在Earth Engine中处理Sentinel-1数据并实现变化检测；③构建完整的遥感变化检测分析流程，包括数据预处理、影像合成、阈值分割与结果可视化； 阅读建议：建议读者结合代码实例逐步实践，重点关注filterDate、median合成、divide运算和lt阈值处理等关键步骤的操作逻辑，并注意地理坐标顺序、图层叠加方式等细节问题，确保分析结果准确可靠。
基于Web与物联网的分布式智慧农业环境监测系统源码实现
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**项目资料：基于网络与物联网架构的分布式农业环境远程监控系统源代码** 本资料包提供了一套完整的分布式农业环境远程监控系统实现方案，该系统融合了现代网络技术与物联网架构，能够实现对农业生产环境的远程、实时、多节点监测与管理。系统源代码经过全面测试，各项功能运行稳定可靠，可供直接部署或二次开发使用。 该资料适用于计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化、电子信息工程等相关专业的高校师生、科研人员以及行业技术人员参考学习与实践。对于希望深入理解物联网应用开发、分布式系统设计或智慧农业解决方案的学习者而言，本资料具有较高的参考价值。同时，其完整的项目结构也适用于毕业设计、课程设计、项目实践或作为特定功能模块的开发基础。 使用者可根据自身需求，在现有代码框架上进行功能扩展、算法优化或与其他系统进行集成。我们鼓励基于此代码进行合法的学习、研究与创新应用，并通过技术交流共同促进相关领域的技术发展。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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依托三维地球建立的面向军迷的免费沙盘软件。提供高清卫星地图，可进行全球漫游，也可作为地球仪。 可将武器装备模型通过鼠标拖动部署到全球任何地方，进行军事推演，也可进行武器装备展示以及短视频素材等。 适合军事爱好者，军迷，军事博主等用户使用。 当前版本基于64为window10以上系统，可同时部署多款武器装备模型到是三维地球，不担心内存不够用。 软件提供了苏27、F35、052D、空警2000免费模型，可供用户免费体验，该版本可支持25款以上全球 明星武器装备模型。 软件还提供了位置标签、距离测量、位置漫游设置、当前经纬度显示等免费功能。
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