多智能体强化学习入门（八）——图卷积强化学习DGN

最新推荐文章于 2025-06-18 00:50:12 发布
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分类专栏： 多智能体强化学习柠檬糖 文章标签： 强化学习 机器学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37895339/article/details/106368125
本文深入探讨了图卷积神经网络与强化学习的结合，解释了如何利用图卷积进行节点特征提取，进而应用于强化学习任务中，实现更高效、更精准的决策。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

GRAPH CONVOLUTIONAL REINFORCEMENT LEARNING
文章在https://zhuanlan.zhihu.com/p/143816617

（二）多智能体强化学习
h320130的博客
12-13 1352
基于上一篇文章对于强化学习基础概念的介绍，本篇文章针对多智能体强化学习进行介绍和总结，帮助大家了解多智能体的基本概念以及算法，方便大家后续的学习，后面专题也会针对各种经典算法进行介绍。
python实现多智能体一致性_多智能体强化学习入门（八）——图卷积强化学习DGN...
weixin_39913628的博客
11-23 733
GRAPH CONVOLUTIONAL REINFORCEMENT LEARNING 一、创新点及概要多智能体任务中，环境具有高动态性，各个智能体的状态都在快速改变，如何学习两个智能体之间的交互关系是一个关键问题。这篇文章从图网络的角度来对交互进行建模，主要有以下三个技巧来学习智能体之间的交互关系：利用图卷积来处理智能体邻居数量不确定的问题，并且随着卷积层增加，每个智能体的感知域随之扩大。涉及关...
多智能体强化学习_加入图卷积的多智能体强化学习
weixin_39603327的博客
12-10 1960
摘要多智能体(multi-agent)强化学习不仅有环境交互问题，还有智能体之间的相互影响，甚至智能体对环境施加的作用可能反过来影响智能体自身下一步行为的选择，状态空间和动作空间均随着智能体数量增多而迅速扩大，对存储和运算等多方面都提出了新的要求和挑战。发表于ICLR2020的图卷积强化学习[1]融合了近期大热的多个研究方向，将“多智能体环境”嵌入图结构，并以卷积核与注意力分配的方式来模...
多智能体强化学习与图神经网络-无人机基站
最新发布
crasher123的博客
06-18 543
无论是面对复杂的动态环境，还是大规模的地面终端需求，GNNs的强大能力让每个智能体能够在更短的时间内完成最优策略的学习与调整。在当前的无线通信领域，随着地面终端（GTs）需求的不断增长和无人机技术的飞速发展，如何提升无人机基站（UBSs）覆盖效率，已成为学术研究的热点。对于正在撰写论文的学者们，尤其是在通信、人工智能、无人机等领域的研究者，这一技术的应用不仅是理论研究的重要突破，更具有深远的实践意义。这就是未来的趋势，研究人员们，赶快将这一前沿技术应用到您的论文中，展现您的学术优势！
图卷积网络详细介绍（一）
Javy Wang
11-09 1万+
在图上进行机器学习是一项困难的任务，因为它的复杂性很高，同时也是由于信息丰富的图结构。这篇文章是关于如何用图卷积网络(GCNs)对图进行深度学习的系列文章中的第一篇。本文翻译自Tobias Skovgaard Jepsen写在Medium上的介绍文章，已经获得其本人的许可。
如何使用图卷积网络对图进行深度学习
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
11-15 3774
文章目录简介什么是图卷积网络？一个简单的传播规则存在的问题添加自循环规范化特征表示 简介 由于高度复杂但信息丰富的图结构，图上的机器学习是一项艰巨的任务。这篇文章是关于如何使用图卷积网络 (GCN) 对图进行深度学习的系列文章中的第一篇，GCN 是一种强大的神经网络，旨在直接处理图并利用其结构信息。 在这篇文章中，我会给出一个1.产品我到GCNs和说明如何信息是通过使用编码示例的GCN的隐藏层传播。我们将看到 GCN 如何聚合来自前几层的信息，以及这种机制如何生成图中节点的有用特征表示。 什么是图卷积网络？
RHGNN：通过PyTorch中的强化学习进行的自适应双曲图卷积神经网络
02-17
PyTorch中的RAHGCN 1.概述 该存储库是PyTorch中通过强化学习（RAHGCN）实现的自适应双曲图卷积神经网络。 下游任务包括： 链接预测（ lp ） 节点分类（ nc ） 2.设定 2.1下载代码 首先从Github下载源代码。 git clone git@github.com:fuxingcheng/RHGNN.git" cd rahgcn 2.2启动虚拟环境 我们建议在虚拟环境中设置我们的项目。 您可以选择conda或virtualenv来创建和管理虚拟环境。 如果您尚未安装conda，请按照的说明进行安装。 如果尚未安装virtualenv，则只需运行pip3 install virtualenv 。 对于conda ： conda env create -f environment.yml python=3.6 source activate ra
多智能体强化学习 同一个网络，同样的参数
08-28
多智能体强化学习是指多个智能体协同学习来解决一个共同的任务的方法。在多智能体强化学习中，每个智能体都是一个节点，并且节点之间通过边连接。通过采用多头注意力作为卷积核，图卷积可以提取节点之间的关系表示，...
DGN强化学习
03-30
DGN利用图卷积操作来建模多个智能体间的依赖关系，其核心在于如何定义节点特征及其邻接矩阵。以下是其实现的关键步骤： 1. **构建图结构** 将每个智能体视为图的一个节点，并根据它们的空间位置或其他属性计算边...
分布式深度强化学习的内功修炼之隐式分布
AITIME_HY的博客
01-15 7245
点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！为了提高基于策略梯度的强化学习算法的样本效率，我们提出了基于两个深度生成器网络（DGN）和一个更加灵活的半隐式actor（SIA...
构建推荐系统的相似检索技术：从距离度量到深度学习的快速了解
热门推荐
张彦峰的博客
11-04 10万+
相似检索方法是一种用于从大量数据中找到与查询数据相似的数据项的技术。这种方法通常用于信息检索、推荐系统、图像处理、自然语言处理等领域。相似检索主要方法可以总体分为以下几类：这些方法各自有其适用的场景和特点，选择合适的相似检索方法取决于应用的需求、数据类型和性能要求。通常，研究和实践中会根据具体情况采用不同的方法或它们的组合来解决相似检索问题。
Graph-RL:基于图的强化学习
05-02
图RL 先决条件 numpy，matplotlib，gensim，pygsp 代码结构 GraphRL / lspi 此文件夹中的代码基于此LSPI python软件包构建。 最小二乘策略迭代（LSPI）实现。 实现本文描述的算法 “最小二乘策略迭代。” Lagoudakis，Michail G.和Ronald Parr。机器学习研究杂志4，2003。 该实现基于作者提供的Matlab实现。 base_funciton.py 该文件实现抽象类BasisFunction。 基本函数是接受状态向量和动作索引并返回特征向量的函数。 此文件中进一步实现了一些特定类型的基础函数： 伪基本功能：它只是忽略所有输入，并返回一个常数基向量。 对于随机抽样可能很有用。 一维多项式基函数：一维状态的简单多项式特征。 径向基函数：高斯多维径向基函数（RBF）。 原型价值基础功能： Maha
Graph Convolutional Reinforcement Learning 笔记
想写就写咯
02-22 1991
文章目录前言背景 前言 这篇文章同样关注如何更好地得到信息，从而帮助协作。主要是将自己的和邻居的特征整合起来，变成一个更新后的特征——这是卷积的作用。第一层卷积整合了自己和邻居的信息，第二层就相当于整合了邻居和它邻居的信息，这样就扩大了感知域，使得协作不再局限于局部。 背景 ...
【深度学习介绍系列之二】——深度强化学习：卷积神经网络
荪荪的博客
02-25 1万+
介绍深度学习强化学习中的卷积神经网络 卷积神经网络的大致介绍我们在前一篇文章深度强化学习（一）中已经说过了。本篇文章会详细介绍卷积神经网络的起源，发展和应用。本篇文章我们会从以下几个方面介绍： 1）神经网络是什么 2）卷积神经网络的起源与经典结构 3）卷积网络的发展 4）总结。 一，神经网络是什么 我们这里说的神经网络不是生物学
图强化学习（结构生成）
南阁风起的博客
03-05 5504
两篇相关论文： Graph Convolutional Policy Network for Goal-Directed Molecular Graph Generation MolGAN: An implicit generative model for small molecular graphs 论文内容不做详细介绍，只说一下想法： 在化学中，要制造新化合物，就需要设计新的结构，并且满足化合...
GRL-图强化学习
awaitxm的博客
07-28 1612
图强化学习-原理与时间入门的代码解析
图解强化学习
夕小瑶科技说
02-26 722
一只小狐狸带你解锁NLP/ML/DL秘籍来源：机器学习小知识小夕寄语最近五年，是强化学习（Reinforcement Learning, RL）爆发的时期。RL是机器学习大家族中的一大类...
图卷积学习笔记
ssq183的博客
08-28 611
最早提出图网络的论文：2014-Spectral Networks and Deep Locally ConnectedNetworks on Graphs 最早提出图卷积的论文：2017-Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 最早提出时空图卷积的论文：Learning Convolutional Neu...
多智能体强化学习 (MultiAgent Reinforcement Learning)
AI天才研究院
10-02 2049
多智能体强化学习 (Multi-Agent Reinforcement Learning) 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词： 多智能体强
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