Reinforcement Learning with Evolutionary Trajectory Generator

最新推荐文章于 2022-07-31 13:55:04 发布
最新推荐文章于 2022-07-31 13:55:04 发布
阅读量192 收藏
点赞数
分类专栏： ROS 文章标签： 强化学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_50945459/article/details/121270554
版权
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
zincrain的博客
12-09 2万+
A graph similarity for deep learning An Unsupervised Information-Theoretic Perceptual Quality Metric Self-Supervised MultiModal Versatile Networks Benchmarking Deep Inverse Models over time, and the Neural-Adjoint method Off-Policy Evaluation and Learning.
【CVPR2019】论文完整列表一
TomRen
06-11 1万+
CVPR 2019 Paper list[1-1000] CVPR2019 完整列表二 论文题目与链接 Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-Shot Learning G...
matlab布朗运动代码-TrajectoryGenerator:该存储库包含一些Matlab程序的源代码，可用于生成已知迁移率特性（即观察到
05-27
matlab布朗运动代码弹道发生器 该存储库包含几个程序的源代码，这些程序可用于生成已知迁移率特征的人工轨迹（即，观察到的扩散常数和矩缩放比例谱； Ewers等，2005）： TrajectoryGenerator ：此Matlab例程是Vanni Galli和Alessandro Rigano开发的，它是对人工TRAjectory2方法的修改，该方法最初由Sbalzarini及其同事开发以产生人工轨迹（Helmuth等人，2007）。 NoisyTrajectoryGenerator ：这个Matlab例程是由OMEGA团队开发的，用于产生“嘈杂的”人造轨迹，如所描述的那样（Rigano等人，2018a和2018b）。 BrownianTrajectoryGenerator ：此Matlab例程是由OMEGA团队开发的，以产生Brownian轨迹，如所述（Rigano等人，2018a和2018b）。 BrownianTrajectoryGenerator_2 ：此Perl脚本是由OMEGA团队开发的，以产生Brownian轨迹，如所述（Rigano等人，2018a和2018b）。 参
robotis_manipulator_trajectory_generator.cpp
chubin6262的博客
08-09 362
/******************************************************************************* * Copyright 2018 ROBOTIS CO., LTD. * * Licensed under the Apache ...
百度apollo planning-Apollo\modules\planning\lattice\trajectory_generation\BackupTrajectoryGenerator类详解
weixin_39199083的博客
07-03 422
apollo planning BackupTrajectoryGenerator类代码详解
COM：追踪植物-微生物组互作的进化历史
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
11-29 1935
追踪植物-微生物组互作的进化路径 Tracing the evolutionary routes of plant–microbiota interactions Current Opinion in Microbiology [6.916] 2019-11-4，Review 原文链接： https://doi.org/10.1016/j.mib.2019.09.013 第一作者：Carmen ...
Transfer Learning and Multilayer Perceptrons (MLP): Empowering with Pre-trained Models for Rapid ...
# Introduction to Transfer Learning and Multilayer Perceptron (MLP): Empowering High-Performance Models with Pre-trained Models, Saving Time and Resources ## 1. Introduction to Transfer Learning and ...
（八：2020.08.27）CVPR 2020 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-27 1万+
CVPR 2019 追踪之论文纲要（修正于2020.08.27）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这1400篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 Respect！ 论文目录 论文 概要 12-in-1 - Multi-Task Vision and Language Repre
演化算法（一） 基本概念
热门推荐
技术玄关
03-25 1万+
演化算法 1、简介 演化算法，又称为进化算法（Evolutionary Algorithm）、进化计算（EvolutionaryComputing）或遗传算法（Genetic Algorithm），是一种元启发式（metaheuristic）方法（定义见：http://en.wikipedia.org/wiki/Metaheuristic）。前面谈到的模拟退火算法也是一种元启发式算法。二者的主
【MatLab学习笔记】一个实例搞懂 Frenet Trajectory Generation
Pinoxchio的博客
06-04 3505
Frenet Trajectory Generation：Frenet 轨迹生成。 基于Matlab中的实例，对实例中的每条程序语句进行分析学习，最后总结所有用到的函数与功能。
ROS源码解读(一)--局部路径规划
弱的一米
12-11 1万+
包括Trajectory Rollout 和 Dynamic Window Approach (DWA)两种方法，理论上来说分别对应base_local_planner和dwa_local_planner两个包，但其实dwa的大部分代码都放在了base_local_planner包里面框架对于这种大工程，我们还是从类继承图来着手：以上接口是局部规划的核心，简单来说: TrajectorySample
阿波罗 planning代码-modules\planning\lattice\trajectory_generation\PiecewiseBrakingTrajectoryGenerator类详解
weixin_39199083的博客
07-31 622
PiecewiseBrakingTrajectoryGenerator类代码详解
机器学习-56-RL-08-Imitation Learning(强化学习-模仿学习)
迷雾总会解
01-25 3414
Imitation learning(模仿学习) 讨论的问题是：假设我们连 reward 都没有，那要怎么办呢？Imitation learning 又叫做 learning from demonstration(示范学习) ，apprenticeship learning(学徒学习)，learning by watching(观察学习)
ERL（evolutionary reinforcement learning）
weixin_43897187的博客
03-08 3140
论文：Evolution-Guided Policy Gradient in Reinforcement Learning 原文链接：传送门 1.介绍 现在各种方法的结合成为了很好的研究方向。之前我发的“Learning Off-Policy with Online Planning”就是有模型和无模型强化学习方法的结合。本文则是进化算法和强化学习的结合。 值得注意的是，之前已经有人将进化算法作为解决强化学习问题的一种方法了（论文），但是之前并没有与原来的强化学习方法进行结合。打个形象的比方：假如之前解决强
offline reinforcement learning with implicit q-learning
04-30
离线强化学习是指在不和实际环境互动的情况下，通过分析历史数据来训练一个能够优化策略的模型。Implicit Q-learning是一种适用于离线强化学习的算法，它能够在不接受实时反馈的情况下，从状态序列中学习出一个近似的Q函数。 Implicit Q-learning算法的核心思想是，通过对状态序列进行采样，对每个状态采取所有可能的动作，并通过最小二乘法来逼近Q函数。与传统的Q-learning不同的是，Implicit Q-learning使用的是一种无模型的方法，能够更加高效地处理大量的离线数据。 通过结合离线数据和在线数据，离线强化学习能够提高训练效率，减少与环境交互的成本，并且能够在很短的时间内学习到优秀的策略。但是，离线强化学习也存在一些弊端，如如果历史数据与实际数据有较大的差异，将会影响学习效果。 综上所述，Implicit Q-learning是一种适用于离线强化学习的算法，它在不需要实时反馈的情况下，能够通过历史数据来学习Q函数，并且在一定程度上能够提高训练效率。而离线强化学习也需要充分考虑历史数据与实际数据的差异，以及如何结合离线数据与在线数据来训练出更加优秀的策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值