Learn from Demonstration

最新推荐文章于 2023-09-13 22:09:33 发布
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Watch,Try, Learn: Meta-Learning from Demonstrations and Rewards读书笔记
weixin_45929818的博客
11-28 468
文章目录IntroductionWatch-Try-Learn Introduction Imitation learning需要的样本较多，Meta-imitation learning 是一种解决小样本问题的有效方法。但有时候仅靠demonstration不能提供完整的信息，还需要agent与环境进行一定的交互来消除某些不确定性。本文提出一种同时利用demonstration和interact...
从示例中学习(一)索引
weixin_43822994的博客
01-01 1068
基于示教的方法 从示例中学习，即learn from demonstration(LFD)，是为了能让机器人处理未知环境或任务而出现的一类方法。对于很多机器人尤其是服务机器人，在实际中根据周围环境的不同，可能需要完成很各种各样的任务，而要将这些任务一一进行提前编程是不太现实的，因此人们希望可以开发一些方法或算法，让机器人出厂之后可以从人类或其他机器人的示范中学习学习各种各样的技能，实现处理复杂问题...
Deep Q-learning from Demonstrations DQFD笔记
weixin_45776027的博客
05-27 1511
这是一篇关于Deep Q-learning from Demonstrations DQFD的笔记文 原文链接：DQFD 一、主要问题：how to 加速agent的学习过程，避免前期的cold start 一方面，搞控制的都知道，工业场景不可能让你直接验证算法性能，或者RL与工业环境直接的”试错交互“学习，一般都需要在软件上建立数值模型simulator作为模拟环境去和RL算法interat 但是有的工业过程很难建立这类模型去解析求解，亦或者所建立的大多模型仅仅与现实环境近似而已（忽略了许多非线性变.
从示范中学习
m0_46143400的博客
11-08 552
Learning from Demonstration Reinforcement Learning from Demonstration through Shaping, IJCAI2015, Brussel 此文章考虑了如果demon不是最优，或者cover不全面的情况下，如何利用demon来帮助RL训练。文章假设sparse reward也是已知的，那么要解决的就是如何利用demo来作为bias加速收敛。基本思想就是如果（s,a）出现在了demo里面，那么”Policy invariance unde
从示例中学习(三)机械臂运动规划问题
weixin_43822994的博客
01-01 2425
从示例中学习 从示例中学习，即learn from demonstration(LFD)，是为了能让机器人处理未知环境或任务而出现的一类方法。对于很多机器人尤其是服务机器人，在实际中根据周围环境的不同，可能需要完成很各种各样的任务，而要将这些任务一一进行提前编程是不太现实的，因此人们希望可以开发一些方法或算法，让机器人出厂之后可以从人类或其他机器人的示范中学习学习各种各样的技能，实现处理复杂问题的...
--------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[65], line 5 3 import sklearn 4 from sklearn.model_selection import train_test_split ----> 5 from sklearn.datasets import load_boston File E:\anaconda3\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\datasets\__init__.py:157, in __getattr__(name) 108 if name == "load_boston": 109 msg = textwrap.dedent(""" 110 `load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2. 111 (...) 155 <https://www.researchgate.net/publication/4974606_Hedonic_housing_prices_and_the_demand_for_clean_air> 156 """) --> 157 raise ImportError(msg) 158 try: 159 return globals()[name] ImportError: `load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2. The Boston housing prices dataset has an ethical problem: as investigated in [1], the authors of this dataset engineered a non-invertible variable "B" assuming that racial self-segregation had a positive impact on house prices [2]. Furthermore the goal of the research that led to the creation of this dataset was to study the impact of air quality but it did not give adequate demonstration of the validity of this assumption. The scikit-learn maintainers therefore strongly discourage the use of this dataset unless the purpose of the code is to study and educate about ethical issues in data science and machine learning. In this special case, you can fetch the dataset from the original source:: import pandas as pd import numpy as np data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston" raw_df = pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None) data = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]]) target = raw_df.values[1::2, 2] Alternative datasets include the California housing dataset and the Ames housing dataset. You can load the datasets as follow
最新发布
04-01
嗯，用户遇到了一个问题，就是在使用scikit-learn的时候，load_boston函数被移除了，导致他们的代码报错。这个问题看起来是版本更新导致的，用户需要找到替代的方法。首先，我应该回忆一下scikit-learn的版本变化。...
零知识证明 Learn by Coding：libsnark 入门篇
SECBIT区块链安全实验室
01-03 2771
本文作者：p0n1@安比实验室 libsnark 是目前实现 zk-SNARKs 电路最重要的框架，在众多私密交易或隐私计算相关项目间广泛应用，其中最著名当然要数 Zcash。Zcash 在 Sapling 版本升级前一直使用 libsnark 来实现电路（之后才替换为 bellman）。毫不夸张地说，libsnark 支撑并促进了 zk-SNARKs 技术的首次大规模应用，填补了零知识证明技术从...
论文阅读之Learning and Generalization of Motor Skills by Learning from Demonstration
Time_Memory_cici的博客
09-13 883
Stefan Schaal是美国University of Southern California教授，之前也介绍过，是DMP的提出者，非常厉害的老师，在Youtube上看过他的报告，学术气质一流，主要做运能技能的学习，如模仿学习和强化学习。
机器学习-56-RL-08-Imitation Learning(强化学习-模仿学习)
迷雾总会解
01-25 3641
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)
jupyter_demonstrations：有关数据分析和机器学习的随机jupyter笔记本
02-04
jupyter_demonstrations：有关数据分析和机器学习的随机jupyter笔记本
Learning From Data-从数据中学习
08-22
机器学习经典外文原版图书电子版
Learning From Data plus 超清完整版 林轩田（英文版）
01-20
Learning From Data plus，完整版，除了机器学习基石该门课配套的教材Learning from Data之外，还补充了后续林轩田老师提供的e-chapter内容（英文版） e-Chapter 6 Similarity-Based Methods e-Chapter 7 Neural Networks e-Chapter 8 Support Vector Machines e-Chapter 9 Learning Aides 如果你没有csdn币恰好也在学习这么课，欢迎加我QQ757387961我将免费发送
人工智能-强化学习：Imitation Learning（模仿学习）= Learning by Demonstration（示范学习）【每一步action都没有reward】
u013250861的博客
01-09 2833
- Imitation Learning（模仿学习）是从给定的展示中进行学习。机器在这个过程中，也和环境进行交互，但是，并没有显示的得到 reward。 - 在某些任务上，也很难定义 reward。如：自动驾驶，撞死一人，reward为多少，撞到一辆车，reward 为多少，撞到小动物，reward 为多少，撞到 X，reward 又是多少，诸如此类。。。 - 另外，某些人类所定义的 reward，可能会造成不可控制的行为，如：我们想让 agent 去考试，目标是让其考 100，那么，这个 agent 则可
Imitation Learning
志远的博客
04-21 1017
Imitation Learning，也被称作learning from demonstration 或者 apprenticeship learning。针对的是没有回报的场景。 文章目录1. 介绍Imitation Learning2. Behavior CloningInverse RL 1. 介绍Imitation Learning 在 Imitation learning 里面，你有一些 expert 的 demonstration，那 machine 也可以跟环境互动，但它没有办法从环境里面得到
模仿学习(Imitation Learning)概述
热门推荐
彩虹糖的博客
12-30 3万+
本篇文章是基于台大李宏毅老师的课程写的，如有疏漏，请看原课程。https://www.youtube.com/watch?v=rl_ozvqQUU8 1. 什么是模仿学习？ 模仿学习（Imitation Learning）也被称为基于演示的学习（Learning By Demonstration）或者学徒学习（Apprenticeship Learning）。 机器是可以与环境进行交互的，但...
【EasyRL学习笔记】第十一章 模仿学习
知不足而奋进，望远山而前行
11-09 2万+
模仿学习 (imitation learning，IL) 讨论的问题是，假设我们连奖励都没有，要怎么进行更新以及让智能体与环境交互呢?模仿学习又被称为示范学习 (learning from demonstration)，学徒学习 (apprenticeship learning)，观察学习 (learning by watching)。在模仿学习中有一些专家的示范，智能体也可以与环境交互，但它无法从环境里得到任何的奖励，它只能通过专家的示范来学习什么是好的，什么是不好的。
李宏毅教授Imitation Learning课程笔记总结
weixin_42825220的博客
07-25 333
Imitation Learning 又称demonstration/apprenticeship learning 用于解决没有reward的情况下的学习情况 多数情况下agent可以和环境进行互动，但无法从环境中得到明确的reward，或者无法决定如何确定reward Behavior cloning 和监督学习类似，通过直接学习一个使得si映射到ai的神经网络来实现 ...
【机器学习化DBMS】——A Demonstration of the OtterTune
汤庆
04-29 894
【原文信息】 B. Zhang, D. V. Aken, J. Wang, T. Dai, S. Jiang, J. Lao, S. Sheng, A. Pavlo, and G. J. Gordon, "A Demonstration of the OtterTune Automatic Database Management System Tuning Service,"PVLDB, vo...
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