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noreward-rl：[ICML 2017] 提供TensorFlow代码，用于基于好奇心的深度强化学习探索——源码。

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简介：
自我监督预测的驱动力在于对好奇心的探索，这在2017年ICML会议上首次呈现，由加州大学伯克利分校的研究团队提出。 我们在此基于ICLS，利用张量流构建了该模型的实现。 在环境中外部奖励非常稀疏的情况下，一种有效的方法是采用内在的、基于好奇心的动机（Intrinsic Curiosity Module, ICM）来训练智能体。 值得注意的是，即使环境本身没有提供任何可用的奖励信号，通过ICM依然可以实现代理的学习和探索行为，这种模式被称为“无奖励强化学习”。 如果您认为这项研究对您的学术研究有所启发，请参考以下引用： @inproceedings{pathakICMl17curiosity, Author = {Pathak, Deepak and Agrawal, Pulkit and Ef

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  • noreward-rl：[ICML 2017] 基于TensorFlow的好奇心驱动深度强化学习探索代码-源码
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    Noreward-RL是基于ICML 2017的一份利用TensorFlow实现好奇心驱动的深度强化学习探索项目，致力于在无奖励环境下优化AI自主探索能力。 在ICML 2017会议上提出了一种自我监督预测的好奇心驱动探索方法，并由加州大学伯克利分校进行了基于张量流的实现。该研究探讨了当外部奖励稀疏时，如何通过内在好奇心动机（ICM）来训练代理进行学习。即使环境中没有明确的奖励信号，使用ICM也能促使代理出于好奇而自主地进行探索，“无奖赏强化学习”。如果这项工作对您的研究有帮助，请引用如下文献： @inproceedings{pathakICMl17curiosity, Author = {Pathak, Deepak and Agrawal, Pulkit and Ef}
     
  • Deep RL TensorFlow: 深度强化学习论文的TensorFlow实现
    优质
    Deep RL TensorFlow项目致力于将深度强化学习领域的前沿研究成果转化为基于TensorFlow框架的代码实现。它为研究者和开发者提供了一个实践平台，用于探索智能决策系统在复杂环境中的应用。 TensorFlow中的深度强化学习 在TensorFlow中实现深度强化学习论文的代码正在进行当中： [1] [2][3][4][5] [6] [7] [8] 需求： Python 2.7 或更新版本 使用方法： 首先，通过运行以下命令来安装必需组件： $ pip install -U gym[all] tqdm scipy 请确保已安装最新版的TensorFlow。注意您需要先安装gym[all]。 在没有GPU的情况下使用DQN模型进行训练，请执行以下命令： $ python main.py --network_header_type=nips --env_name=（此处应填写环境名称，原文未给出具体值）
     
  • 深度强化学习：若干深度RL算法的实现
    优质
    本书《深度强化学习：若干深度RL算法的实现》深入浅出地介绍了多种深度强化学习算法，并提供了详细的代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些先进的机器学习技术。 DeepRL 一些深度强化学习算法的实现要求使用Python版本小于等于3.6，并且需要安装Torch 1.0、TensorFlow 1.15.2以及Gym等相关库。此外，还有一些相关的研究论文可供参考。
     
  • 基于DRL的UAV路径规划深度强化学习源代码
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    本项目提供了一种用于无人机(UAV)路径规划的深度强化学习(DRL)算法的源代码实现。通过智能地探索和优化飞行路线，该方法有效提升了任务执行效率及环境适应能力。 DRL深度强化学习无人机路径规划程序源码
     
  • MEC边缘计算源码——基于强化深度学习
    优质
    本项目致力于开发基于强化深度学习技术的MEC（多接入边缘计算）系统源代码，旨在优化移动网络中的数据处理效率与用户体验。 MEC边缘计算源码采用强化深度学习技术。
     
  • 基于深度强化学习的Python源代码最短路径算法
    优质
    本研究采用深度强化学习技术，开发了一种创新性的Python源代码最短路径算法，旨在高效解决复杂编程环境下的路径优化问题。通过智能探索与学习机制，该算法能够自动发现程序结构中的最优路径解决方案，显著提升软件工程领域的自动化和智能化水平。 Python源代码基于深度学习最短路径算法实现Deep Q Learning。
     
  • 《关于<基于深度强化学习的量化交易策略>文章的源代码》
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    本源代码为论文《基于深度强化学习的量化交易策略》提供技术支持，实现了利用深度强化学习算法构建高效金融交易模型的过程。 应粉丝要求，需要提供基于深度强化学习的量化交易策略系列工程的源代码。本人写作是业余爱好，直接发布源码可能较为繁琐。以后考虑建立一个粉丝群，在群里发放会更方便一些。博文地址可以自行查找相关信息。
     
  • 好奇心驱动的PPO：利用导向性弱好奇心进行探索
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    本研究提出了一种基于导向性弱好奇心机制的PPO算法改进方案，旨在增强智能体在复杂环境中的自主探索能力与学习效率。 本段落是对OpenAI论文的一个宽松的复述。该算法训练一种策略，在游戏中完全依赖于由内部预测错误产生的奖励进行操作。这一过程可以被视作策略与试图预测环境未来状态的模型（称为前向动力学模型）之间的较量，而这种较量中，策略是通过将环境中的原始奖励替换为前向动力学模型误差来训练的。具体而言，在PPO算法应用时，所使用的奖励即为该前向动力学模型预测结果与实际值之间平方差的形式。 此方法下，前向动力学模型的目标是对环境中下一个状态进行低维度表示的准确预测，并将其错误视为内在激励机制的一部分：如果这个模型越不精确地作出预测，则在给定时间点上策略所获得的奖励就越大。这使得政策倾向于探索那些未被预见的状态，从而推动建立一个更强大的前向动力学预测体系。 本段落实现的一个特点是没有采用Hindsight Experience Replay技术，并且在PPO更新中应用广义优势估计（GAE）之前对内在激励进行了标准化处理，以减少由于值预测误差导致的损失差异。
     
  • 关于Python深度强化学习的教程与代码
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    本教程深入浅出地讲解了如何使用Python进行深度强化学习的研究和开发，包含了从基础理论到高级应用的知识，并提供丰富的实战代码。 深度强化学习的相关教程和代码可以帮助初学者快速入门这一领域，并通过实践加深理解。这些资源通常包括理论讲解、算法实现以及实际应用案例分析，适合不同水平的学习者使用。希望对有志于研究或从事相关工作的朋友们有所帮助。