Value Iteration Networks全文翻译——价值迭代网络

最新推荐文章于 2024-11-15 13:12:51 发布
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分类专栏： 强化学习笔记 文章标签： 强化学习 价值迭代网络 VIN

原文：Value Iteration Networks
作者：Aviv Tamar, Yi Wu, Garrett Thomas, Sergey Levine, and Pieter Abbee
出处：Neural Information Processing Systems 2016
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价值迭代网络
能能
09-24 1864
《Value Iteration Networks》 《价值迭代网络（Value Iteration Networks）》获得了第 30 届神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems) NIPS 2016唯一的最佳论文奖项（Best Paper Award） 文章最大的贡献跟随现阶段深度学...
深度强化学习系列（三）Value iteration Network
ikerpeng
12-21 9366
今天这个歪楼以下，插播今年NIPS的最佳论文，也是强化学习的一篇论文，叫做 Value iteration Network.这一篇强化学习的论文是为了解决 强化学习当中泛化能力差的问题，为了解决这个问题，引入了一个 Learn to plan 的模块。本文的最大创新：在一般性的策略（Policy representation）表示当中加入了一个 规划模块（Planing module）。作者认为加
机器学习论文笔记（三）NIPSI：value iteration Networks
weixin_41313407的博客
05-08 2470
tensorflow-value-iteration-networks：价值迭代网络（NIPS '16）的TensorFlow实现
02-03
TensorFlow中的 Tamar，A.，Wu，Y.，Thomas，G.，Levine，S。，和Abbeel，P。“价值迭代网络” 。 神经信息处理系统（NIPS）2016 该存储库包含TensorFlow中的Value Iteration Networks的实现，该实现在NIPS 2016上获得了最佳论文奖。此代码基于作者最初的Theano实现。 训练 从下载16x16和28x28 GridWorld数据集。 为了方便起见，此存储库包含8x8 GridWorld数据集，并且其尺寸较小。 # Runs the 8x8 Gridworld with default parameters python3 train.py 如果要监视训练进度， tensorboard --logdir /tmp/vintf/ config.log更改为True并启动tensorboard --logdir /tmp/vintf/ 。 日志目录默认为/tmp/vintf/ ，但可以在config.logdir进行更改。 默认情况下，该代码当前运行8x8 GridWorld模型。 8x8 GridWor
值迭代网络
weixin_43820141的博客
11-28 1443
值迭代网络论文信息1. 论文介绍2. 代码实现2.1 基础知识Model.pyTrain.pydata.py功能快捷键生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants新的甘特图功能，丰富你的文章FLowchart流程图 论文信息 Paper: http://papers.nips.cc/paper/6046-value-iteration-networks.pdf S...
Value iteration networks
最新发布
03-15
Value Iteration Networks (VINs) 是一种结合了强化学习和卷积神经网络的方法，其核心思想是在深度学习模型中嵌入一个类似于值迭代的过程来解决路径规划问题和其他序列决策任务。这种方法通过模仿经典的动态规划中的...
TensorFlow实现NIPS '16获奖论文：价值迭代网络
价值迭代网络的核心思想是将传统强化学习中的迭代过程——如价值迭代和策略迭代——融入到一个深度神经网络结构中。这使得网络能够直接对策略进行端到端的学习，而不必显式地计算环境模型。这种方法在一些需要复杂...
探索智能决策的未来：TensorFlow中的Value Iteration Networks
gitblog_00597的博客
09-07 355
探索智能决策的未来：TensorFlow中的Value Iteration Networks tensorflow-value-iteration-networksTensorFlow implementation of the Value Iteration Networks (NIPS '16) paper项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tens...
探索智能规划：Value Iteration Networks (VIN) 的强大魅力
gitblog_00008的博客
05-30 550
探索智能规划：Value Iteration Networks (VIN) 的强大魅力 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 价值迭代网络（Value Iteration Networks, 简称VIN）是一种深度学习模型，它将传统的强化学习算法——值迭代（Value Iteration），与神经网络相结合，实现了一种全新的智能决策策略。这个开源项目是基于PyTorch...
通俗地解释什么是价值迭代网络（VIN）
weixin_41192058的博客
04-15 374
它的策略是这样的：在每一点评估各个方向的“价值”，看看哪个方向最有可能带你更接近目的地，然后选择价值最高的方向前进。它会观察和学习过去的尝试，了解哪些行动是好的（比如让它更快找到出口），哪些是不好的（比如撞墙或者走回头路）。通过这样的训练，价值迭代网络能够自我提升，最终学会在迷宫中找到一条最佳路径，就像它内置了一张迷宫的地图一样。VIN里面有一个特别的“规划模块”，想象它就像是机器人的“大脑”，可以帮助它思考和规划接下来的每一步。它可以学习规划，并适用于预测涉及基于规划的推理的结果，例如强化学习策略。
Python-PyTorch实现价值迭代网络NIPS16论文
08-11
PyTorch实现价值迭代网络（NIPS '16）论文
NIPS2016 best paper: Value Iteration Networks 解析
deye1979的专栏
03-07 331
论文介绍ppt：https://pan.baidu.com/s/1gfDURyb Tamar, Aviv, et al. "Value iteration networks."Advances in Neural Information Processing Systems. 2016. 这篇论文是NIPS2016的最佳论文。主要看点是： 用卷积层模拟了value的迭代...
强化学习实战之价值迭代
weixin_44548214的博客
04-07 647
Value Iteration 之前我们实现了DP中的策略迭代，现在来实现价值迭代从而对它有一个更清晰地认识。 和之前一样我们导入一些必要的包，写好执行策略的函数。 import gym import numpy as np from IPython.display import clear_output import time import pprint env = gym.make('Fro...
干货 | 算法工程师入门第二期——穆黎森讲增强学习（二）
omnispace的博客
08-23 2190
Beyond Deep Q Learning DQN将一个强大的工具deep neural network 引入RL，解决了这中间遇到的很多新问题，收到了很好的效果。自从这篇工作以后，一方面，大家希望更强的工具能解决更难的问题，比如上面DQN还玩的不是很好的游戏，或者游戏之外的问题；另一方面，大家也希望已经能够解决的问题能做得更好，更快。近两年，学术界和工业界做了很多工作，不断将RL的效果和
TensorFlow Value Iteration Networks 项目常见问题解决方案
gitblog_01143的博客
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TensorFlow Value Iteration Networks 项目常见问题解决方案 tensorflow-value-iteration-networks TensorFlow implementation of the Value Iteration Networks (NIPS '16) paper ...
一个强化学习Value Iteration的演示教程
qq_32464407的博客
12-20 1929
http://www.cs.ubc.ca/~poole/demos/mdp/vi.html 现在只能用IE打开了。
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前言就目前来看，深度增强学习（Deep Reinforcement Learning)中的很多方法都是基于以前的增强学习算法，将其中的value function价值函数或者Policy function策略函数用深度神经网络替代而实现。因此，本文尝试总结增强学习中的经典算法。本文主要参考：1 Reinforcement Learning: An Introduction 2 Reinforcem
无和集问题
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11-27 3117
#include<iostream> #include<fstream> #include<algorithm> #include "ctime" using namespace std;const int MAXN = 10; const int MAX = 100; int n; int sum[MAXN][MAX]; bool s[MAXN][MAX]; int t[MAX]; int bes
reinforcement learning，增强学习：Policy Evaluation，Policy Iteration，Value Iteration，Dynamic Programming f
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首先回忆上一次的内容： Bellman Expectation Equation： 【计算时常用】 【计算时常用】 【计算时常用】 Bellman Optimality Equation： 为什么DP能够解决MDP问题： Policy Evaluation： 1）要解
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