象棋学习者 新手尝试使用Gym-chess和tensorflow使用Python进行强化学习国际象棋机器人。 要开始训练，只需运行Chess_env.py 建议您的第一次培训课程使用“ training_method” 1快速用有用的培训数据填充存储库。 从那里前进到方法0，以快速学习执行随机移动机器人。 最终的训练方法是2，它将继续针对其自身的先前版本进行训练，直到无法继续改进为止。

OpenSpiel：游戏中强化学习的框架 OpenSpiel是用于一般强化学习和游戏中搜索/计划研究的环境和算法的集合。 OpenSpiel支持n玩家（单人和多人）零和，合作和一般和，单发和顺序，严格的回合和同时移动，完美和不完美的信息游戏，以及传统的多人环境例如（部分和完全可观察的）网格世界和社会困境。 OpenSpiel还包括用于分析学习动态和其他常见评估指标的工具。 游戏被表示为程序扩展形式的游戏，具有一些自然的扩展。 核心API和游戏以C ++实现，并公开给Python。 算法和工具都是用C ++和Python编写的。 swift子目录中还有一个纯Swift分支。 要在Google Colaboratory中尝试OpenSpiel，请参考open_spiel/colabs子目录或从开始。 指数 请在以下选项中选择： 有关核心概念，形式主义和术语的较长介绍，包括算法概述和一些结果，请参阅《 。 有关OpenSpiel的概述以及核心API的示例用法，请参见教程演示幻灯片： 。 如果您在研究中使用OpenSpiel，请使用以下BibTeX引用该论文： @article{

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很好的一本书，印刷清晰，适合研究生学习参考。

针对视频监控系统的去隔行问题，在分析了传统去隔行算法优缺点的基础上，提出了一种高性能的运动自适应去隔行算法。该算法通过可检测空间周期模式运动的4场运动检测方法对插值点运动状态进行判断，将图像分为静止区域和运动区域。静止区域的插值采用场合并算法；运功区域的插值采用改进型边沿自适应插值算法，增强了水平边沿检测功能并提升了一致性边沿方向的估计水平。DSP实验结果表明，提出的算法可提高图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)，有效抑制锯齿化、行间闪烁和运动虚像等不良效应，获得良好的视觉效果。

庞中华的《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》从MATLAB仿真及可视化仿真的角度出发，系统地介绍了系统辨识与自适应控制的基本理论和方法。书籍里面详细介绍了广义预测控制等算法。此资料为书籍里面所有算法事例的源代码。

基于一阶局部多项式分析的自适应相位去噪

针对模型未知的多机械臂系统,利用多个独立的RBF神经网络,对每个子机械臂系统进行逼近,基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系,结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程,随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近,摆脱了数学模型的限制,扩大了控制器的应用范围,在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪,并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步,提高了控制器的鲁棒性。最后通过Lyapunov稳定性分析和Matlab仿真对所设计的同步控制器进行了验证。

%自适应中值滤波-Chan R H, Ho C W, Nikolova M. Salt-and-pepper noise removal by %median-type noise detectors and detail-preserving regularization[J]. %IEEE Trans. Image Process, 2005, 14(10): 1479～1485.

本文来自于csdn，本文中通过探讨状态空间的利用和探索，来进行人工智能中的强化学习。在有监督学习（supervisedlearning）中，训练数据中包含了数据样本的目标。不过现实中可没有上帝一样的监督者给出这些目标或答案！强化学习（reinforcementlearning）是人工智能（AI）的一个重要分支，它也是DeepMind的阿尔法狗（AplhaGo）得以实现的一块基石。在强化学习中，虽然没有现成的答案，但是代理（agent）仍然必须决定如何行动（action）来完成它自己的任务。在没有训练数据的情况下，代理从经验中学习。它通过反复的试错来收集训练样本（“这个动作很好，那个动作很糟糕”