什么是深度强化学习? 众所周知，人类擅长解决各种挑战性的问题，从低级的运动控制(如：步行、跑步、打网球)到高级的认知任务。
2023-07-01 10:29:50
1002 
的一种仿生模拟。深度学习在一些应用的突破从一个侧面展示了脑机理的研究对于智能技术发展的重要性。智能的本质来源于脑的工作机理，我们对于脑不断的认识、不断的理解，应用到我们的计算技术中，这就是脑启发计算
2017-03-22 17:16:00
前言： 我的目的是想学习和了解微电网中逆变器的并联控制方法，经过一段时间的查阅文献，我了解到目前并联控制的实现在文献中出现频次较高的方法是：一种是下垂控制和输出增加虚拟阻抗的方法，使得输出阻抗呈感性
2021-07-06 07:22:10
抄收线损管理等工作提供丰富的电网和用户供电参数，在各供电公司建立一个经济、实时、可靠的远抄系统是十分必要的。手机短信是一种基于现代通讯技术的信息交流手段，由于移动通讯网络在我国城市中已十分发达，利用手机短信来获取分散而庞大的用户信息成为可能。
2011-03-07 15:31:41
介绍一种一体化仪表优化交换式测量示例
2021-05-11 07:01:37
本文介绍一种基于虚拟串口的GPS／GSM远程定位技术。
2021-05-25 07:14:20
本文将介绍一种使用WSL来编译nodemcu固件的方法。
2022-02-15 07:34:55
本文介绍了一种可以高精度的测量电阻的方法。
2021-05-10 06:38:57
本文介绍一种基于FIFO结构的优化端点设计方案。
2021-05-31 06:31:35
介绍一种基于分级的RFID隐私保护方法
2021-05-26 06:17:01
[导读] 本文介绍了以LPC2365为核心处理器、嵌入式实时操作系统μC／OS-II下的多串口通信编程方法。对于固定长度的短字节帧数据，通过设置合适的字节触发深度，一次中断完成数据接收任务；对于变长
2021-12-15 09:06:56
介绍一种无线电测向技术
2021-05-26 06:40:24
本文介绍了一种汽车无线接入技术的解决方案。
2021-05-12 06:40:56
多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾摘要介绍背景：强化学习前提贝尔曼方程RL方法深度强化学习：单智能体深度Q网络DQN变体深度强化学习：多智能体挑战与解决方案MADRL应用结论和研究
2021-07-12 08:44:43
做是小型的电力系统，具备完整的发输配电功能，可实现用侧可再生能源的安全消纳，同时微网本身还是一个典型的分布式发电功能系统，可通过能源之间的调度，提高终端能源的利用率。也是智能电网发展的趋势。在实际生活
2018-09-19 14:09:52
微电网的运行方式是微电网系统研究的一个重要方向，有效获知其实际的运行模式能够方便后期检索排查微电网控制系统当中的问题。微电网如何运行？请看南京研旭新能源有限公司在本文内的介绍。 微电网存在两种典型
2018-09-18 14:30:41
微电网储能优化研究有何意义？微电网有哪些性能？如何去选取一种微电网优化算法？什么是粒子群算法？
2021-07-06 06:34:20
) 基于多代理技术的微电网控制。该方法将计算机领域的多代理技术应用到微电网，代理的自治性、自发性等特点能够很好地适应和满足微电网分散控制的要求。微电网作为分布式发电优化集成的一种方式，已经成为世界各国
2018-09-20 11:27:45
等方面。微电网作为分布式发电优化集成的一种方式，已经成为世界各国研究的重点，微电网将在未来占有重要的地位。微电网虽然具有很多优点，但在大规模应用之前，还有许多问题需要解决。所以中国微电网技术的发展还将
2018-11-20 08:43:30
深度策略梯度-DDPG,PPO等第一天9:00-12:0014:00-17:00一、强化学习概述1.强化学习介绍 2.强化学习与其它机器学习的不同3.强化学习发展历史4.强化学习典型应用5.强化学习
2022-04-21 14:57:39
一：深度学习DeepLearning实战时间地点：1 月 15日— 1 月18 日二：深度强化学习核心技术实战时间地点： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天报到 授课三天；提前环境部署 电脑
2021-01-09 17:01:54
利用ML构建无线环境地图及其在无线通信中的应用•使用深度学习的收发机设计和信道解码基于ML的混合学习方法，用于信道估计、建模、预测和压缩 使用自动编码器等ML技术的端到端通信•无线电资源管理深度强化学习
2021-07-01 10:49:03
一：深度学习DeepLearning实战时间地点：1 月 15日— 1 月18 日二：深度强化学习核心技术实战时间地点： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天报到 授课三天；提前环境部署 电脑
2021-01-10 13:42:26
的工具和方法，对推动微电网技术的发展具有重要意义。1、微电网的实时仿真是指在仿真过程中，系统的运行和响应能够以接近实时的速度进行模拟和评估的一种技术。它可以提供更高的仿真精度和准确度，使研究人员和工程师
2023-09-26 10:22:11
关于交直流配电技术的研究成果并没有得到实践的检验，还需要不断完善。因此，交直流微电网的应用领域目前来说还是比较有限的。南京研旭结合当前的技术背景，研发生产了面向高校新能源专业师生群体的交直流微电网控制系统
2018-10-15 10:22:38
关于交直流配电技术的研究成果并没有得到实践的检验，还需要不断完善。因此，交直流微电网的应用领域目前来说还是比较有限的。南京研旭结合当前的技术背景，研发生产了面向高校新能源专业师生群体的交直流微电网控制系统
2018-10-23 15:14:31
,Deep Learning—迁移学习5,Deep Learning—深度强化学习6，深度学习的常用模型或者方法深度学习交流大群： 372526178 （资料共享，加群备注杨春娇邀请）
2018-09-05 10:22:34
什么是深度学习为了解释深度学习，有必要了解神经网络。神经网络是一种模拟人脑的神经元和神经网络的计算模型。作为具体示例，让我们考虑一个输入图像并识别图像中对象类别的示例。这个例子对应机器学习中的分类
2023-02-17 16:56:59
相对成熟的技术和较好的性价比，锂离子电池和铅炭(酸)电池是目前储能系统的首选技术路线。 近日，研究机构EVTank发布《微电网领域储能行业深度分析报告(2016)》，研究报告认为随着能源互联网
2016-01-20 17:12:18
的清洁能源的推广应用，智能光伏微电网的出现有效满足这一现实需求。在本文内，南京研旭新能源科技有限公司将会就光伏微电网的技术应用来做详细的介绍。 光伏微电网的特点：光伏微电网指的是，采用光伏发电作为白天
2018-10-18 11:07:27
分布式的能源供应系统。作为多种分布式能源的集大成者，“微电网”技术具有广阔的发展空间和应用场景。下面我们以微电网的典型应用案例之一，光伏微电网来进行重点介绍。在一套完整的光伏微电网系统中，分太阳能作为
2018-09-27 14:33:54
，自适应处理技术； 实时分析——数据到信息的提升，优化运行方式。 二、智能微电网两种运行模式 并网模式：正常情况下，智能微电网与常规配电网并网运行。 孤岛模式：当检测到电网故障或电能质量不满足
2016-01-07 14:13:12
强化学习的另一种策略（二）
2019-04-03 12:10:44
在RK3399开发板上如何去实现一种人工智能深度学习框架呢？
2022-03-07 07:00:05
、监控和调节不同的资源。智能电网在发展中国家的能源支持中也发挥着至关重要的作用，因为它们可以通过实现从一次性方法向电气化的过渡，为人口稀少的地区提供电力。定制技术和增强的数据收集有助于提高生活水平
2023-04-06 16:34:25
怎么设计实现一个微电网？
2021-09-29 06:24:59
哪一种类型的电化学分析法，都必须在一个化学电池中进行，因此化学电池的基本原理是各种电化学方法的基础。电位法是通过测量电极电动势以求得待测物质含量的分析方法。若根据电极电位测量值，直接求算待测物的含量，称为
2017-10-16 10:06:07
中国科技论文在线直流微电网控制与仿真杜生辉，刘皓明，丁帅**(河海大学能源与电气学院，南京 211100 )5摘要：微电网是解决分布式电源并网的有效途径，但多数分布式电源发出的电能需要通过整流逆变
2021-07-12 07:17:27
本文介绍了一种PCB设计复用方法，它是基于Mentor Graphics的印制电路板设计工具Board Station进行的。
2021-05-06 07:10:13
本文介绍一种三轴正交型传感器正交性的软件修正方法。
2021-05-07 06:53:11
技术等众多发展趋势为一体的未来电网发展重要方式。智能电网相较传统电网的优点在于可以针对网络中的各供电节点进行实时的电力调节，对于现在大力提倡并推广的分布式能源来说无疑是个好消息。规模化分布式能源电力
2015-07-16 11:17:07
将详细介绍微电网多端口能量路由器的重要性和相关技术一特、点微。电网多端口能量路由器的概述微电网多端口能量路由器是一种新型的电力电子设备，它通过先进的功率电子变换技
2023-10-18 22:31:53
强化学习在RoboCup带球任务中的应用_刘飞
2017-03-14 08:00:00
0 界声誉卓著。在此前接受CSDN采访时，杨强介绍了他目前的主要工作致力于一个将深度学习、强化学习和迁移学习有机结合的Reinforcement Transfer Learning（RTL）体系的研究。那么，这个技术框架对工业界的实际应用有什么用的实际意义？在本文中，CSDN结合杨强的另外一个身份国内人工智能创业
2017-10-09 18:23:180 请订阅2016年《程序员》 尽管监督式和非监督式学习的深度模型已经广泛被技术社区所采用，深度强化学习仍旧显得有些神秘。这篇文章将试图揭秘
2017-10-09 18:28:430 与监督机器学习不同，在强化学习中，研究人员通过让一个代理与环境交互来训练模型。当代理的行为产生期望的结果时，它得到正反馈。例如，代理人获得一个点数或赢得一场比赛的奖励。简单地说，研究人员加强了代理人的良好行为。
2018-07-13 09:33:0024319 
深度强化学习DRL自提出以来， 已在理论和应用方面均取得了显著的成果。尤其是谷歌DeepMind团队基于深度强化学习DRL研发的AlphaGo，将深度强化学习DRL成推上新的热点和高度，成为人工智能历史上一个新的里程碑。因此，深度强化学习DRL非常值得研究。
2018-06-29 18:36:0027596 萨顿在专访中（再次）科普了强化学习、深度强化学习，并谈到了这项技术的潜力，以及接下来的发展方向：预测学习
2017-12-27 09:07:1510856 针对路径规划算法收敛速度慢及效率低的问题，提出了一种基于分层强化学习及人工势场的多Agent路径规划算法。首先，将多Agent的运行环境虚拟为一个人工势能场，根据先验知识确定每点的势能值，它代表最优
2017-12-27 14:32:020 本文提出了一种LCS和LS-SVM相结合的多机器人强化学习方法，LS-SVM获得的最优学习策略作为LCS的初始规则集。LCS通过与环境的交互，能更快发现指导多机器人强化学习的规则，为强化学习系统
2018-01-09 14:43:490 传统上，强化学习在人工智能领域占据着一个合适的地位。但强化学习在过去几年已开始在很多人工智能计划中发挥更大的作用。
2018-03-03 14:16:563924 强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在教师信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价
2018-05-30 06:53:001234 自动驾驶汽车首先是人工智能问题，而强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物。今天人工智能头条给大家介绍强化学习在自动驾驶的一个应用案例，无需3D地图也无需规则，让汽车从零开始在二十分钟内学会自动驾驶。
2018-07-10 09:00:294676 
强化学习是人工智能基本的子领域之一，在强化学习的框架中，智能体通过与环境互动，来学习采取何种动作能使其在给定环境中的长期奖励最大化，就像在上述的棋盘游戏寓言中，你通过与棋盘的互动来学习。
2018-07-15 10:56:3717105 
结合 DL 与 RL 的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成为人工智能界的焦点。
2018-08-09 10:12:435789 深度强化学习的理论、自动驾驶技术的现状以及问题、深度强化学习在自动驾驶技术当中的应用及基于深度强化学习的礼让自动驾驶研究。
2018-08-18 10:19:574854 强化学习作为一种常用的训练智能体的方法，能够完成很多复杂的任务。在强化学习中，智能体的策略是通过将奖励函数最大化训练的。奖励在智能体之外，各个环境中的奖励各不相同。深度学习的成功大多是有密集并且有效的奖励函数，例如电子游戏中不断增加的“分数”。
2018-08-18 11:38:573362 强化学习是一种非常重要 AI 技术，它能使用奖励（或惩罚）来驱动智能体（agents）朝着特定目标前进，比如它训练的 AI 系统 AlphaGo 击败了顶尖围棋选手，它也是 DeepMind 的深度
2018-09-03 14:06:302653 直接的强化学习方法很有吸引力，它无需过多假设，而且能自动掌握很多技能。由于这种方法除了建立函数无需其他信息，所以很容易在改进后的环境中重新学习技能，例如更换了目标物体或机械手。
2018-09-05 08:54:159616 之前接触的强化学习算法都是单个智能体的强化学习算法，但是也有很多重要的应用场景牵涉到多个智能体之间的交互。
2018-11-02 16:18:1521016 针对提高视觉图像特征与优化控制之间契合度的问题，本文提出一种基于深度强化学习的机械臂视觉抓取控制优化方法，可以自主地从与环境交互产生的视觉图像中不断学习特征提取，直接地将提取的特征应用于机械臂抓取
2018-12-19 15:23:5922 OpenAI 近期发布了一个新的训练环境 CoinRun，它提供了一个度量智能体将其学习经验活学活用到新情况的能力指标，而且还可以解决一项长期存在于强化学习中的疑难问题——即使是广受赞誉的强化算法在训练过程中也总是没有运用监督学习的技术。
2019-01-01 09:22:002122 
针对深度强化学习中卷积神经网络（CNN）层数过深导致的梯度消失问题，提出一种将密集连接卷积网络应用于强化学习的方法。首先，利用密集连接卷积网络中的跨层连接结构进行图像特征的有效提取；然后，在密集连接
2019-01-23 10:41:513 在一些情况下，我们会用策略函数（policy， 总得分，也就是搭建的网络在测试集上的精度（accuracy），通过强化学习（Reinforcement Learning）这种通用黑盒算法来优化。然而，因为强化学习本身具有数据利用率低的特点，这个优化的过程往往需要大量的计算资源。
2019-01-28 09:54:224704 近日，Reddit一位网友根据近期OpenAI Five、AlphaStar的表现，提出“深度强化学习是否已经到达尽头”的问题。
2019-05-10 16:34:592313 近年来，深度强化学习（Deep reinforcement learning）方法在人工智能方面取得了瞩目的成就
2019-06-03 14:36:052619 近几年来，强化学习在任务导向型对话系统中得到了广泛的应用，对话系统通常被统计建模成为一个 马尔科夫决策过程（Markov Decision Process）模型，通过随机优化的方法来学习对话策略。
2019-08-06 14:16:291836 深度学习DL是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习DL有监督和非监督之分，都已经得到广泛的研究和应用。
2020-01-30 09:53:005546 
强化学习非常适合实现自主决策，相比之下监督学习与无监督学习技术则无法独立完成此项工作。
2019-12-10 14:34:571092 深度学习DL是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习DL有监督和非监督之分，都已经得到广泛的研究和应用。
2020-01-24 10:46:004734 惰性是人类的天性，然而惰性能让人类无需过于复杂的练习就能学习某项技能，对于人工智能而言，是否可有基于惰性的快速学习的方法？本文提出一种懒惰强化学习(Lazy reinforcement learning, LRL) 算法。
2020-01-16 17:40:00745 本文档的主要内容详细介绍的是深度强化学习的笔记资料免费下载。
2020-03-10 08:00:000 ）的研究人员联合发表了一篇论文，详细介绍了他们构建的一个通过 AI 技术自学走路的机器人。该机器人结合了深度学习和强化学习两种不同类型的 AI 技术，具备直接放置于真实环境中进行训练的条件。
2020-03-17 15:15:301354 深度学习DL是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习DL有监督和非监督之分，都已经得到广泛的研究和应用。强化学习RL是通过对未知环境一边探索一边建立环境模型以及学习得到一个最优策略。强化学习是机器学习中一种快速、高效且不可替代的学习算法。
2020-05-16 09:20:403148 深度学习DL是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习DL有监督和非监督之分，都已经得到广泛的研究和应用。强化学习RL是通过对未知环境一边探索一边建立环境模型以及学习得到一个最优策略。强化学习是机器学习中一种快速、高效且不可替代的学习算法。
2020-06-13 11:39:405526 训练最新 AI 系统需要惊人的计算资源，这意味着囊中羞涩的学术界实验室很难赶上富有的科技公司。但一种新的方法可以让科学家在单台计算机上训练先机的 AI。2018 年 OpenAI 报告每 3.4 个月训练最强大 AI 所需的处理能力会翻一番，其中深度强化学习对处理尤为苛刻。
2020-07-29 09:45:38580 强化学习属于机器学习中的一个子集，它使代理能够理解在特定环境中执行特定操作的相应结果。目前，相当一部分机器人就在使用强化学习掌握种种新能力。
2020-11-06 15:33:491552 深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了...
2020-12-10 18:32:50374 RLax（发音为“ relax”）是建立在JAX之上的库，它公开了用于实施强化学习智能体的有用构建块。。报道：深度强化学习实验室作者：DeepRL ...
2020-12-10 18:43:23499 本文主要介绍深度强化学习在任务型对话上的应用，两者的结合点主要是将深度强化学习应用于任务型对话的策略学习上来源：腾讯技术工程微信号
2020-12-10 19:02:45781 强化学习（ Reinforcement learning，RL）作为机器学习领域中与监督学习、无监督学习并列的第三种学习范式，通过与环境进行交互来学习，最终将累积收益最大化。常用的强化学习算法分为
2021-04-08 11:41:5811 化强化学习。无模型强仳学习方法的训练过程需要大量样本，当采样预算不足，无法收集大量样本时，很难达到预期效果。然而，模型化强化学习可以充分利用环境模型，降低真实样本需求量，在一定程度上提高样本效率。将以模型化强化学习为核心，介绍
2021-04-12 11:01:529 利用深度强化学习技术实现路口信号控制是智能交通领域的硏究热点。现有硏究大多利用强化学习来全面刻画交通状态以及设计有效强化学习算法以解决信号配时问题，但这些研究往往忽略了信号灯状态对动作选择的影响以及
2021-04-23 15:30:5321 目前壮语智能信息处理研究处于起步阶段，缺乏自动词性标注方法。针对壮语标注语料匮乏、人工标注费时费力而机器标注性能较差的现状，提出一种基于强化学习的壮语词性标注方法。依据壮语的文法特点和中文宾州
2021-05-14 11:29:3514 压边为改善板料拉深制造的成品质量，釆用深度强化学习的方法进行拉深过程旳压边力优化控制。提岀一种基于深度强化学习与有限元仿真集成的压边力控制模型，结合深度神经网络的感知能力与强化学习的决策能力，进行
2021-05-27 10:32:390 一种新型的多智能体深度强化学习算法
2021-06-23 10:42:4736 基于深度强化学习的无人机控制律设计方法
2021-06-23 14:59:1046 突破.由于融合了深度学习强大的表征能力和强化学习有效的策略搜索能力,深度强化学习已经成为实现人工智能颇有前景的学习范式.然而,深度强化学习在多Agent 系统的研究与应用中,仍存在诸多困难和挑战,以StarCraft II 为代表的部分观测环境下的多Agent学习仍然很难达到理想效果.本文简要介绍了深度Q
2022-01-18 10:08:011226 
来源：DeepHub IMBA 强化学习的基础知识和概念简介（无模型、在线学习、离线强化学习等） 机器学习(ML)分为三个分支:监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习(SL) ： 关注在给
2022-12-20 14:00:02828 电子发烧友网站提供《ESP32上的深度强化学习.zip》资料免费下载
2022-12-27 10:31:450 本文介绍了强化学习与智能驾驶决策规划。智能驾驶中的决策规划模块负责将感知模块所得到的环境信息转化成具体的驾驶策略，从而指引车辆安全、稳定的行驶。真实的驾驶场景往往具有高度的复杂性及不确定性。如何制定
2023-02-08 14:05:161440 优化是机器学习中的关键步骤。在这个机器学习系列中，我们将简要介绍优化问题，然后探讨两种特定的优化方法，即拉格朗日乘子和对偶分解。这两种方法在机器学习、强化学习和图模型中非常流行。
2023-05-30 16:47:171335 
，可以节省至多 95% 的训练开销。 深度强化学习模型的训练通常需要很高的计算成本，因此对深度强化学习模型进行稀疏化处理具有加快训练速度和拓展模型部署的巨大潜力。 然而现有的生成小型模型的方法主要基于知识蒸馏，即通过迭
2023-06-11 21:40:02356 
来源：DeepHubIMBA强化学习的基础知识和概念简介（无模型、在线学习、离线强化学习等）机器学习(ML)分为三个分支:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习(SL)：关注在给定标记训练数据
2023-01-05 14:54:05419 
摘要：基于强化学习的目标检测算法在检测过程中通常采用预定义搜索行为，其产生的候选区域形状和尺寸变化单一，导致目标检测精确度较低。为此，在基于深度强化学习的视觉目标检测算法基础上，提出联合回归与深度
2023-07-19 14:35:020 摘 要：点云分割是点云数据理解中的一个关键技术，但传统算法无法进行实时语义分割。近年来深度学习被应用在点云分割上并取得了重要进展。综述了近四年来基于深度学习的点云分割的最新工作，按基本思想分为
2023-07-20 15:23:590 讯维模拟矩阵在深度强化学习智能控制系统中的应用主要是通过构建一个包含多种环境信息和动作空间的模拟矩阵，来模拟和预测深度强化学习智能控制系统在不同环境下的表现和效果，从而优化控制策略和提高系统的性能
2023-09-04 14:26:36295 
强化学习是机器学习的方式之一，它与监督学习、无监督学习并列，是三种机器学习训练方法之一。 在围棋上击败世界第一李世石的 AlphaGo、在《星际争霸2》中以 10：1 击败了人类顶级职业玩家
2023-10-30 11:36:401050 
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