2023年2月13日 · Deep Learning + Reinforcement Learning = Deep Reinforcement Learning （DRL） 深度学习 DL有很强的抽象和表示能力，特别适合建模RL中的值函数，例如：动作价 …

Here, we propose Learning to Design Optical-Resonators (L2DO) to leverage Reinforcement Learning (RL) that learns to autonomously inverse design nanophotonic laser cavities without …

本文集中在DRL的model-free方法的 Value-based 和Policy-base方法，详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN， Policy-based DDPG 两个主要算法。 一、RL：a simple introduction. 强 …

根据任务的特点和难度选择不同的DRL算法，比较根本的区分是判断任务是离散动作空间还是连续动作空间，value-based算法只适合离散动作空间，policy-based (+actor-critic)算法适合连续 …

2024年6月13日 · 深度 强化学习 （Deep Reinforcement Learning, DRL）是一种结合了 深度学习 （Deep Learning, DL）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）的机器学习方法。 它通过 …

2024年4月27日 · 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是一个结合了深度学习和强化学习的研究领域，它在许多复杂和高维度的任务中展现出了强大的能力，比如游戏、机器 …

2024年2月17日 · 为了解决这个问题，我们结合强化学习与深度学习，形成了一种新的技术——深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）。 深度强化学习是一种端对端的（end-to …

DRL-Pytorch项目提供多种常用深度强化学习算法的PyTorch实现,包括Q-learning、DQN变体、PPO、DDPG、TD3和SAC等。 代码结构清晰统一,便于研究人员和开发者比较不同算法。

2024年2月15日 · 随着 AlphaGo 的突破， 深度 强化学习 （Deep Reinforcement Learning，DRL）成为一种公认的解决连续决策问题的有效技术。 人们开发了大量算法来解决 …

DRL是一种端对端（end-to-end）的感知与控制系统，具有很强的通用性．其学习过程可以描述为： (1)在每个时刻agent与环境交互得到一个高维度的观察，并利用DL方法来感知观察，以得到 …