学习
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模仿学习与强化学习的结合（原理讲解与ML-Agents实现）「建议收藏」
模仿学习与强化学习的结合（原理讲解与ML-Agents实现）「建议收藏」模仿学习与强化学习结合能产生超级强悍的训练效果，是训练困难任务的必备框架
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【学习强化学习】十三、模仿学习介绍[通俗易懂]
【学习强化学习】十三、模仿学习介绍[通俗易懂]文章目录参考资料1.模仿学习概述2.行为克隆2.1行为克隆缺点缺点1：观测非常有限缺点2：机器会完全模仿专家的行为缺点3：训练数据跟测试数据不匹配2.逆强化学习2.1概述2.2奖励函数2.2IRLvsGAN3.第三人称视角模仿学习4.练习4.1keywords参考资料https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter11/chapter111.模仿学习概述模仿学习（imitationlearning，IL）又叫做示范学习（
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redux-saga学习
redux-saga学习如果redux需要用到sideeffect异步操作,redux-thunk和redux-saga绝对是目前两个最受欢迎的中间件插件。redux-saga是一个用于管理redux应用异步操作的中间件，redux-saga通过创建sagas将所有异步操作逻辑收集在一个地方集中处理，可以用来代替redux-thunk中间件。
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Google Earth Engine学习笔记——介绍和入门
Google Earth Engine学习笔记——介绍和入门 最近接触GoogleEarthEngine，觉得很好玩，也很有应用前景，关键是免费的地理计算云平台。所以想认真学习下，学习过程中作些小的总结和记录，资料来源均为网络或GoogleEarthEngineAPI指南，今天先讲讲入门的知识。1、GoogleEarthEngine介绍 GoogleEarthEngine是Google提供的对大量全球尺度地球科学资料（尤其是…
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【强化学习】GAIL生成对抗模仿学习详解《Generative adversarial imitation learning》
【强化学习】GAIL生成对抗模仿学习详解《Generative adversarial imitation learning》通过深度强化学习，我们能够让机器人针对一个任务实现从0到1的学习，但是需要我们定义出reward函数，在很多复杂任务，例如无人驾驶中，很难根据状态特征来建立一个科学合理的reward。人类学习新东西有一个重要的方法就是模仿学习，通过观察别人的动作来模仿学习，不需要知道任务的reward函数。模仿学习就是希望机器能够通过观察模仿专家的行为来进行学习。OpenAI，DeepMind，Google…
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模仿学习（Imitation Learning）入门
模仿学习（Imitation Learning）入门在游戏中，我们往往有一个计分板准确定义事情的好坏程度。但现实中，定义Reward有可能是非常困难的，并且人定的reward也有可能存在许多意想不到的缺陷。在没有reward的情况下，让AI跟环境互动的一个方法叫做Imitation-Learning。在没有reward的前提下，我们可以找人类进行示范，AI可以凭借这些示范以及跟环境的互动进行学习。这种模仿学习使得智能体自身不必从零学起，不必去尝试探索和收集众多的无用数据，能大大加快训练进程。这跟supervised-learning有类似之处，如果采用这种
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关于机械臂的模仿学习
关于机械臂的模仿学习文章目录1.关键词2.数据集3.框架4.大会/论坛5.相关论文1.关键词模仿学习：Imitationlearning2.数据集图像识别领域的数据集：ImageNet目标检测的数据集：COCO机器问答的数据集：SQuAD3.框架斯坦福的李飞飞实验室，开源了分布式强化学习训练框架SURREAL，用来加速学习过程。团队还发现，用SURREAL框架搭配上文的RoboTurk…
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【强化学习纲要】8 模仿学习「建议收藏」
【强化学习纲要】8 模仿学习「建议收藏」【强化学习纲要】8模仿学习8.1模仿学习概要8.2BehavioralcloningandDAGGER8.3InverseRLandGAIL8.4进一步改进模仿学习的模型8.5模仿学习和强化学习结合8.6Casestudies周博磊《强化学习纲要》学习笔记课程资料参见：https://github.com/zhoubolei/introRL.教材：SuttonandBarton《ReinforcementLearning:AnIntroduction》8.1
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对话生成的新探索——从模仿学习到逆强化学习
对话生成的新探索——从模仿学习到逆强化学习论文解读：DialogueGeneration:FromImitationLearningtoInverseReinforcementLearning 对话生成是一个常见的自然语言处理任务，其在工业界广泛应用与智能客服，闲聊机器人等。现如今主要研究于如何提高对话的质量，多样性。本文则采用先进的技术试图解决这个问题。一、简要信息序号属性值1模型名称DG-AIRL2所属领域自然语言处理3研究内容对话生成4核心内容DialogueG
