深度强化学习

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深度强化学习

: 深度强化学习 深度强化学习是人工智能领域的一个重要分支，它结合了深度学习与强化学习的技术，用于构建能够进行自主决策的智能机器。Sergey Levine所著的《深度强化学习》详细介绍了该领域的核心概念、理论基础、以及如何将深度...
评级：0 浏览量：876 收藏量：2 资源大小：10.34MB 上传时间：2019-04-12

: 深度强化学习.rar 深度强化学习是现代人工智能领域中的一个关键分支，它结合了深度学习的复杂模式识别能力与强化学习的决策制定过程，从而让计算机系统能够在环境中通过不断试错来学习最优策略。这个压缩包“深度强化学习.rar”包含了...
评级：0 浏览量：954 收藏量：2 资源大小：159.03MB 上传时间：2019-10-04

: 基于深度强化学习的云工作流调度.zip 本项目“基于深度强化学习的云工作流调度”聚焦于利用深度学习技术解决云环境中的工作流调度问题，旨在提高资源利用率、降低延迟并优化服务性能。首先，我们要理解深度学习的基本概念。深度学习是一种模仿人脑神经...
评级：0 浏览量：197 收藏量：0 资源大小：11.21MB 上传时间：2024-02-18

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评级：0 浏览量：906 收藏量：1 资源大小：107.87MB 上传时间：2021-05-28

: 基于深度强化学习的FlappyBird，集成了目前主流深度强化学习的算法和优化算法.zip 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是人工智能领域的一个重要分支，它结合了深度学习的特征表示能力和强化学习的决策制定策略。本项目"基于深度强化学习的FlappyBird"是一个很好的实践案例，旨在展示...
评级：0 浏览量：275 收藏量：0 资源大小：27KB 上传时间：2024-02-20

: chap-深度强化学习.pdf 由于卷积神经网络对图像处理拥有...深度Q网络是深度强化学习领域的开创性工作。它采用时间上相邻的4帧游戏画面作为原始图像输入，经过深度卷积神经网络和全连接神经网络，输出状态动作Q函数，实现了端到端的学习控制。
评级：5 浏览量：490 收藏量：0 资源大小：406KB 上传时间：2019-05-09

: 基于深度强化学习的自动驾驶算法研究及其在CARLA中的测试验证本文提出了一种基于深度强化学习的自动驾驶算法，来学习更加智能的驾驶策略。此算法能够通过与仿真环境交互，采用端到端的学习策略，从车辆的鸟瞰图(Birds Eye View,BEV)中直接学习到车辆的决策指令，并进一步转化为...
评级：5 浏览量：781 收藏量：3 资源大小：22.64MB 上传时间：2024-09-26

: 深度强化学习基础知识思维导图 强化学习基本概念基本方法（Value-Based、Policy-Based、Actor-Critic）策略学习（Reinforce with baseline、A2C）价值学习（Sarsa、Q-Learning（DQN））连续动作控制（DPG、DDPG）包含上述各种基本算法的原理...
评级：0 浏览量：2236 收藏量：4 资源大小：24MB 上传时间：2022-05-15

: 深度强化学习极简入门与Pytorch实战分享视频教程——《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》，视频+源码+课件下载！强化学习作为行为主义人工智能学派的典型代表，近几年与深度神经网络相结合形成的深度强化学习(DRL)，达到了令人惊叹的智能水平：...
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: 基于多智能体深度强化学习的车联网通信资源分配优化python源码.zip 基于多智能体深度强化学习的车联网通信资源分配优化python源码.zip 基于多智能体深度强化学习的车联网通信资源分配优化python源码.zip 基于多智能体深度强化学习的车联网通信资源分配优化python源码.zip 基于多智能...
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: 揭秘深度强化学习-彭伟 深度强化学习是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合, 它是一种新兴的通用人工智能算法技术, 也是机器学习的前沿技术, DRL算法潜力无限, AlphaGo是目前该算法最成功的使用案例。DRL算法以马尔科夫决策过程为基础, ...
评级：5 浏览量：796 收藏量：1 资源大小：145.91MB 上传时间：2019-05-06

: 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配 (2).zip 【基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配】是一个深入探讨人工智能在移动边缘计算（MEC）领域的应用项目实践。在这个项目中，重点是利用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）来优化MEC环境中的计算...
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: 基于max-min算法以及深度强化学习的井字棋游戏.zip 在本项目中，"基于max-min算法以及深度强化学习的井字棋游戏"是一个结合了经典博弈论策略与现代机器学习技术的实例。这个毕业设计或课程设计旨在让学生深入理解并应用这两种方法来创建一个能够自主学习和优化的井字...
评级：0 浏览量：157 收藏量：1 资源大小：11KB 上传时间：2024-03-28

: 大规模车辆路径问题的深度强化学习算法研究 mind map 本文以深度强化学习为基础，设计出一种适用于求解大规模车辆路径问题的模型架构。采用了预训练模型+基于相对位置的 Transformer网络+A2C强化学习训练框架，为后续研究大规模车辆路径问题的扩展问题和大规模组合...
评级：5 浏览量：962 收藏量：8 资源大小：4.58MB 上传时间：2022-09-02

: 基于深度强化学习DQN的无人艇避障控制（matlab）基于深度强化学习DQN的无人艇避障控制（matlab）无人艇建模，巡逻艇建模，以及DQN代码，详见 https://blog.csdn.net/weixin_39344871/article/details/119346316
评级：5 浏览量：6135 收藏量：55 资源大小：24.47MB 上传时间：2021-08-03

: 基于PPO算法的智能汽车端到端深度强化学习控制研究在此基础上构建了基千深度强化学习的自动驾驶模型，为建立端到端深度强化学习自动驾驶控制模型的开发打下基础。 (2)本文介绍了智能车端到端控制模型输入的状态空间构成，以及状态空间设计的重要性，提出了基于VAE...
评级：0 浏览量：885 收藏量：5 资源大小：39.48MB 上传时间：2024-02-24

: 基于多智能体深度强化学习的车联网通信资源分配优化.zip 随着人工智能技术的发展，尤其是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的应用，为解决这一问题提供了新的思路。本项目"基于多智能体深度强化学习的车联网通信资源分配优化"便是这样一种尝试，它结合了多...
评级：5 浏览量：422 收藏量：6 资源大小：70KB 上传时间：2024-02-18

: 基于深度强化学习的 “临霄” 五子棋系统随着人工智能技术的飞速发展，深度强化学习作为连接深度学习和强化学习的桥梁，已经成为当前智能系统开发的重要方向。在此背景下，“临霄”五子棋系统作为一项创新应用，将深度强化学习技术应用于古老的棋类游戏——...
评级：0 浏览量：11 收藏量：0 资源大小：294B 上传时间：2025-08-13

: 基于深度强化学习的自动驾驶车道保持辅助系统该项目旨在使用深度强化学习技术解决自动驾驶车辆的车道保持和防撞控制问题。项目基于机器人操作系统（ROS）进行开发，构建了一个配备有激光传感器和摄像头的车辆模型。为车道保持和防撞任务分别设计了两种仿真场景...
评级：5 浏览量：228 收藏量：2 资源大小：6.87MB 上传时间：2024-09-11

: 深度强化学习求解作业车间调度问题的python实现 深度强化学习在现代人工智能领域中占据着重要地位，特别是在解决复杂优化问题方面展现出了巨大的潜力。本项目聚焦于使用深度强化学习求解作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem，简称JSP），这是一种典型的...
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: 深度强化学习的理论与实践本书《深度强化学习基础》提供了对深度强化学习的全面介绍，涵盖了流行的算法背后的数学概念及其实际实现。书中不仅详细讲解了基于策略、基于价值和基于模型的算法，还通过具体的例子和代码帮助读者理解这些复杂的...
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：14.02MB 上传时间：2025-07-04

: 深度强化学习——DQN 本文来自于csdn，本文章主要介绍了深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知（Perception）到动作（Action）的端对端（End-to-end）学习的一种全新的算法。原因：在普通的Q-learning中，当状态和动作空间是离散且维...
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: 深度强化学习视频.zip 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是人工智能领域的一个重要分支，它结合了深度学习的表征能力与强化学习的决策制定机制。在这个视频合集中，我们可能涵盖了一系列关于模仿学习和深度强化学习的基础...
评级：0 浏览量：248 收藏量：2 资源大小：135MB 上传时间：2020-05-10

: 李宏毅深度强化学习PPT（含机器学习课程对RL的简介） 深度强化学习是人工智能领域的一个重要分支，它结合了深度学习的模式识别能力与强化学习的决策制定策略。在这个由李宏毅教授提供的课程中，他深入浅出地讲解了这一前沿技术，包括对强化学习的基本概念、算法以及深度...
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: 深度强化学习各算法详解及 Pytorch 实现方法 深度强化学习各类算法介绍与 Pytorch 实现方式 深度强化学习各... 深度强化学习是一种结合了深度学习与强化学习的技术，它在许多领域中得到了广泛的应用，比如游戏、机器人控制、自动驾驶等。深度强化学习的核心思想是通过与环境的互动来学习最优策略，其中深度学习负责特征的自动...
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: 基于深度强化学习 DQN 的 FlappyBird 游戏人工智能开发 深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的技术，它通过深度神经网络来处理高维的输入数据，并学习一个策略，使得智能体能够在复杂环境中进行决策。DQN（Deep Q-Network）是一种将深度学习用于Q学习的方法，它是...
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: 考虑 c-v2X 安全性的频谱和能源效率联合优化: 深度强化学习方法为了解决这个问题，我们提出了一种基于深度强化学习的安全意识增强 SE 和 EE 的方法，即 SEED。SEED 建立了一个同时考虑 SE 和 EE 的目标优化函数，并将 C-V2X 的保密率作为该函数的一个临界约束条件。该最佳化问题...
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: 基于深度强化学习的东方红魔乡智能体系统 深度强化学习是一种将深度学习与强化学习相结合的算法，其在许多领域得到了广泛的应用，包括游戏、机器人控制、自然语言处理以及智能交通系统等。东方红魔乡智能体系统的开发是深度强化学习应用的一个案例，它涉及到...
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