自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战，并提供一个...

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弱监督学习通常指的是训练数据的标签质量不完全可靠，可能是不准确的、噪声较多的或是不完全的。例如，利用搜索引擎的结果为图像自动标注标签，这些标签可能不完全准确。...

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模仿学习(IL)是一种简单而强大的方法，可以使用高质量的人类驾驶数据，这些数据可以大规模收集，以产生类似人类的行为。然而，仅基于模仿学习的政策往往不能充分考虑安全性和可靠性问题。_模仿学习和强化学习结合...

浏览 66 次 标签： 强化学习与模仿学习结合论文阅读笔记 [2022 NeurlPS Waymo]   

【RL】强化学习入门：从基础到应用强化学习，本文介绍了强化学习的基础和python经典实现。（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它使得智能体通过与环境的互动来学习如何...

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多智能体强化学习是强化学习中的一个重要分支，涉及多个智能体在动态和交互的环境中学习和决策。它面临着挑战，如非稳定性、维度灾难以及智能体之间的协作与竞争。然而，随着算法的不断进步，MARL在多个复杂应用领域中显示出巨...

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李宏毅老师关于Q-Learning课程的知识点汇总_q-learning...

浏览 72 次 标签： 狗都能看懂的Q-Learning强化学习算法讲解   

作为读者，您可能会好奇强化学习在不同领域的应用。无论是医疗、金融、交通还是娱乐，强化学习都有着巨大的潜力。它能够帮助医生诊断疾病、帮助金融机构预测市场趋势、改善交通流量管理，并为我们提供更智能化的娱乐体验。随着技...

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建立Simulink环境，导入强化学习设计器里，添加代理，进行训练。_simulink强化学习...

浏览 100 次 标签： 从零开始学MATLAB强化学习工具箱使用(五)：Simulink+强化学习设计器   

深度确定性策略梯度算法(DeterministicPolicyGradient，DDPG)。DDPG算法使用演员-评论家（Actor-Critic）算法作为其基本框架，采用深度神经网络作为策略网络和动作...

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强化学习是一种机器学习的重要分支，它专注于智能体如何在与环境的交互中通过试错来学习最优策略，以最大化累积奖励。在强化学习中，智能体通过感知环境的状态，采取行动，并根据行动所获得的奖励来调整自己的策略。其核心概念包...

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