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通过python逆强化学习系列，学徒利用学习和gym仿真环境进行训练。

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简介：
通过“python逆强化学习系列”，学习者可以进行实践操作，结合Gym的MountainCar仿真环境（建议在Linux环境下运行），深入理解requirments.txt环节中配置文件所包含的内容。同时，专家级学习者可以创建单步仿真文件，并观察训练曲线（以png格式呈现）以及仿真效果图（以gif格式展示）。

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  • 【Python逆向强化学习系列】学徒学习与Gym仿真
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    本系列教程深入浅出地介绍如何运用Python进行逆向强化学习研究，特别聚焦于学徒学习方法，并结合Gym环境进行仿真实验。适合对AI和机器学习感兴趣的进阶学习者探索实践。 【Python逆强化学习系列】学徒学习与gym的MountainCar仿真（建议在Linux环境下运行），包含requirments.txt配置文件、人类专家制作的单步仿真文件、训练曲线(png)和效果图(gif)。
     
  • Python学习之联邦学习个性化模型——利用FedTP和Transformer进行深度学习的个性化联合训练
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    本项目探索了运用Python实现基于联邦学习技术（FedTP）与Transformer模型结合的方法，以促进深度学习中的个性化模型联合训练，保护数据隐私同时提升模型性能。 论文《FedTP: Federated Learning by Transformer Personalization》的官方代码介绍了 FedTP 这种基于Transformer 的新型联邦学习框架。该方法具备个性化自我关注功能，可以更好地处理客户间的数据异构性问题。在FedTP中，每个客户端都会学习到一个个性化的自我注意层，而其他层则由所有客户端共享参数。此外，服务器会训练出一个超网络来生成用于自注意力机制的投影矩阵，并且这个过程是在客户端之间共享参数的同时保证个性化变换器模型具有足够的灵活性。该框架适用于深度学习和联邦学习领域的研究者或爱好者参考使用。
     
  • 强化学习Baseline项目：在Gym环境中玩Atari游戏
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    本项目运用强化学习技术，专注于开发和测试各种算法在经典Atari游戏中达到高分的能力。通过OpenAI Gym环境，我们探索并实现多种Baseline模型，以期优化智能体的表现。 在gym环境中集成的Atari游戏可用于DQN训练，但操作不够方便。因此，在baseline中专门对gym环境进行了重写以更好地适应DQN的训练需求。从源码可以看出，只需重写两个函数：`reset()`和`step()`；由于没有重写`render()`函数，所以画面未被显示出来。 1. `NoopResetEnv()` 函数的功能是，在前30帧中不做任何操作以跳过初始状态。这有助于增加初始画面的随机性，避免陷入过拟合。 ```python class NoopResetEnv(gym.Wrapper): def __init__(self, env, noop_max=30): super(NoopResetEnv, self).__init__(env) # 初始化代码省略 ``` 这段初始化代码中，`super()`函数用于调用父类的构造方法，并设置最大空操作帧数为30。实际实现细节可以根据具体需求进行调整。
     
  • 增强聚合聚类：利用强化学习进行聚类学习
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    本研究提出了一种基于强化学习的新颖聚类算法——增强聚合聚类，该方法能够有效提高数据聚类的质量和效率。通过智能探索与优化策略，系统地解决了传统聚类方法中参数难以调优、对初始条件敏感等问题。 为了克服传统聚类方法中的贪婪性问题，我们提出了一种基于强化学习的解决方案来改进凝聚聚类技术。这种方法通过将聚集聚类过程建模为马尔可夫决策过程（MDP）来进行优化，从而能够学习到更加非贪婪性的合并策略。 层次聚类通常采用一种“自下而上”的方法，在这种情况下每个观测值开始时都在单独的簇中，并随着层级上升逐渐进行合并操作。由于聚集聚类本质上是一个顺序决策问题——早期做出的选择会影响后期的结果，传统的链接标准无法通过简单地评估当前阶段集群间的相似度来解决问题。 因此，我们将聚类过程建模为马尔可夫决策过程（MDP），并利用强化学习技术对其进行求解。代理需要学会非贪婪的合并策略，以选择每个合并操作从而获得长期的优化奖励。具体来说，状态被定义为当前簇特征表示；动作则对应于将集群i和j进行合并。 我们采用Q学习算法来计算给定状态下执行特定行动的价值，并在训练阶段使用图像的真实标签作为反馈信号来评估代理行为的质量。而在测试过程中，则会尝试不同的数据集以验证该模型的有效性和泛化能力。
     
  • 基于强化学习的gym环境中的倒立摆控制
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    本研究利用强化学习算法在Gym环境中实现对倒立摆系统的稳定控制，探索最优策略以保持系统平衡。 根据《Reinforcement Learning An Introduction》中的策略梯度方法，在open AI gym库里控制倒立摆。
     
  • OpenAI Gym中的环境理解与展示——强化学习入门
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    本教程旨在为初学者介绍OpenAI Gym库，并通过具体实例讲解如何理解和使用其中的环境进行强化学习实验。 本段落以CartPole为例介绍强化学习中的OpenAI Gym环境。首先创建一个新的Python文件，并输入以下代码： ```python import gym env = gym.make(CartPole-v0) # 使用gym库中的CartPole环境 env = env.unwrapped # 打开包装层以访问原始环境对象 print(env.action_space) # 输出动作空间，输出结果可能难以理解 ``` 这段代码的作用是导入必要的`gym`库，并创建一个名为CartPole-v0的环境实例。接着通过取消封装来直接使用基础环境对象。最后打印出该环境中可用的动作空间信息，但此时可能会发现输出的内容并不直观易于理解。
     
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  • PyBullet-Gym: 开源实现的OpenAI Gym MuJoCo环境，适用于强化学习研究平台
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    PyBullet-Gym是一款开源软件工具包，它基于PyBullet物理引擎实现了OpenAI Gym中的MuJoCo环境，为强化学习的研究和开发提供了便捷高效的实验平台。 PyBullet Gymperium是OpenAI Gym MuJoCo环境的一个开源实现版本，旨在与OpenAI Gym强化学习研究平台配合使用，以支持开放研究。 目前，OpenAI Gym是最广泛使用的开发和比较强化学习算法的工具包之一。然而，对于一些具有挑战性的连续控制环境来说，它需要用户安装MuJoCo——一个商业物理引擎，并且该引擎在超过30天后运行时需要许可证。这种商业限制阻碍了开放研究，尤其是在有其他合适物理引擎的情况下。 此存储库提供了一种免费的替代方案来实现原始的MuJoCo环境。通过使用Python包装器pybullet重新实现了这些环境，从而将它们无缝集成到OpenAI Gym框架中。为了展示新环境的功能性，已经配置了许多RL代理以在该环境中开箱即用。此外，每个环境都附带了经过预训练的代理以便于研究实施过程中的便捷访问和使用。
     
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