自我监督预测的好奇心驱动探索 在ICML 2017中 ， ， ，加州大学伯克利分校 这是我们基于ICLS 基于张量流的实现，该。 当来自环境的外部奖励稀疏时，想法是用内在的基于好奇心的动机（ICM）来培训代理商。 令人惊讶的是，即使环境中没有可用的奖励，您也可以使用ICM，在这种情况下，代理仅出于好奇而学会探索：“没有奖励的RL”。 如果您发现这项工作对您的研究有用，请引用： @inproceedings{pathakICMl17curiosity, Author = {Pathak, Deepak and Agrawal, Pulkit and Ef

Richard Sutton and Andrew Barto 的经典书籍《Reinforcement Learning- an introduction》。阅读本书是学习强化学习之路上不可避免的一环。而本书是经过两次修改2018年的最新版本。同时推荐youtube上面Alpha Go项目组David Silver的教学视屏，搭配学习，效果更佳哦~

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用MATLAB语言实现Q-learning算法应用于迷宫最短路径问题

基于matlab的强化学习QLearning路径规划性能仿真 +程序操作视频 输出训练曲线,以及小车行驶路径，避障过程。 注意事项（仿真图预览可参考博主博客里面"同名文章内容"。）： 使用matlab2022a或者高版本仿真，运行文件夹中的tops.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

基于Qlearning强化学习的机器人路线规划仿真,带GUI界面,可设置障碍物 +GUI界面+程序操作视频 注意事项（仿真图预览可参考博主博客里面"同名文章内容"。）： 使用matlab2022a或者高版本仿真。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

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人工智能-项目实践-自适应学习-使用强化学习来实现旋转门算法参数的自适应 使用强化学习来实现旋转门算法参数的自适应

在被动式Biped机器人的研究中，避免跌倒一直是研究的重要方向。 在本文中，我们提出了深度确定性策略梯度（DDPG）来控制Biped机器人在斜坡上的稳定行走。 为了提高DDPG的训练速度，本文中使用的DDPG通过并行参与者和优先体验重放（PER）进行了改进。 在模拟中，我们控制导致Biped机器人跌倒的不同初始状态。 控制后，两足动物机器人可以稳定行走，这表明DDPG可以有效地控制两足动物机器人的跌倒。

DRL从游戏到自动驾驶 驾驶策略智能化建模 面向无人车运营的持续改进 系统框架 模型和预监督 主算法效果优化 探索策略演进 探索策略优化 案例演示 大集合效果