由于实验室要求每周PPT分享汇报，在这一过程中，需要花费时间去整理 强化学习，深度学习，Actor-critic基本知识点，耗时较长，因此将相关PPT上传，供有需要的游客查阅。
2021-02-26 20:05:54
2.6MB
1
论文“Towards Optimally Decentralized Multi-Robot Collision Avoidance via Deep Reinforcement Learning”原文 + 译文（全文），并且包含论文自身实现的代码，以及训练好的模型，安装好ROS环境即可运行；
若是自己有环境，可以改造代码将自己的环境接入（本人亲测有效）；
最后附上控制50个Robot避障的视频，有问题接受咨询^_^
2021-02-23 14:15:55
46.58MB
1
深度强化学习系列论文，包括最基础的DQN，DQN模型改进，DQN算法改进，分层DRL，基于策略梯度的深度强化学习等等，论文基本源自顶会
2021-02-23 10:01:18
69.27MB
1
用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理，覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法。从最基本的马尔科夫决策过程入手，将强化学习问题纳入到严谨的数学框架中，接着阐述了解决此类问题最基本的方法——动态规划方法，并从中总结出解决强化学习问题的基本思路：交互迭代策略评估和策略改善
2021-02-22 16:41:13
52.11MB
1