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强化学习方法汇总.zip

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简介：
本资料汇集了各类经典及前沿的强化学习算法和技术，适用于研究与实践。涵盖从基础理论到高级应用多个方面，适合初学者和进阶者深入学习参考。 本段落件夹包含强化学习方法的Python案例代码，Markov文件夹里是马尔科夫环境的编写——鸟儿找伴。

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  • 强化学习方法汇总.zip
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    本资料汇集了各类经典及前沿的强化学习算法和技术，适用于研究与实践。涵盖从基础理论到高级应用多个方面，适合初学者和进阶者深入学习参考。 本段落件夹包含强化学习方法的Python案例代码，Markov文件夹里是马尔科夫环境的编写——鸟儿找伴。
     
  • 关于强化学习算法的汇总.rar
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    本资料汇集了多种强化学习算法的相关内容，包括Q-learning、Deep Q-Networks(DQN)等，并对其原理和应用进行了详尽解析。适合对机器学习感兴趣的读者深入研究。 代码包含13种强化学习算法，并且调用的环境不仅限于gym中的简单环境，还可以自行设计简单的迷宫游戏。这些内容简洁明了，非常适合希望学习和理解算法的学生使用。其中A3C与PPO还涉及并行运算技术。
     
  • 数据增强方法汇总之深度学习篇
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    本文综述了在深度学习领域中广泛使用的数据增强方法，涵盖图像、文本及语音等不同类型的数据集，旨在提升模型性能与泛化能力。 在使用PyTorch搭建网络并且数据集较小的情况下，可以采用数据增强的方法来扩展数据集。
     
  • 强化学习PPT总结学习
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    本PPT总结了强化学习的核心概念、算法框架及应用实例，旨在帮助学习者系统地理解并掌握强化学习的基本原理和实践技巧。 强化学习（RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的一种范式和方法论，用于描述智能体在与环境交互过程中通过学习策略以实现回报最大化或达成特定目标的问题。
     
  • MARL-Papers: 多智能体强化学习(MARL)文献汇总
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    简介：MARL-Papers是多智能体强化学习领域的综合性资源库，汇集了相关研究论文与最新进展，为学术界和工业界的研究人员提供宝贵的参考资料。 多主体强化学习（MARL）论文集 多智能体强化学习是一个非常有趣的研究领域，它与单智能体RL、多智能体系统、博弈论、进化计算和优化理论有很强的联系。这是关于多智能体强化学习（MARL）研究和评论论文的一个集合，按时间排序。 欢迎任何建议和请求。这些参考文献的共享原则仅用于研究目的。如果有作者不希望在此处列出其论文，请随时与编者联系。 概述、教程及书籍 - Jakob N Foerster撰写的博士论文，《》，2018年。 - HM Schwartz著，2014年。 - Daan Bloembergen, Daniel Hennes, Michael Kaisers和Peter Vrancx撰写的文章，《》（ECML），2013年。 - Shoham Y与K. Leyton-Brown合著的《》，剑桥大学出版社，2008年。
     
  • 多种强化学习算法汇总（包括DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG、QMIX等）
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    本资料全面总结了当前主流的强化学习算法，涵盖DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG和QMIX等多种技术，旨在为研究者提供深入理解与应用指导。 强化学习算法合集包括DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG、QMIX等多种经典算法，并附带超过20个相关代码示例。关于这些算法的使用教程，可以参考多智能体（前沿算法+原理）以及强化学习基础篇（单智能体算法）等博客文章。
     
  • 强化学习、深度学习及Actor-critic方法.ppt
    优质
    本PPT探讨了人工智能领域中的强化学习与深度学习技术，并深入分析了Actor-critic方法在两者结合中的应用及其优势。 由于实验室要求每周进行PPT分享汇报，在这一过程中需要花费大量时间整理强化学习、深度学习以及Actor-critic的基本知识点，因此将相关PPT上传供有需要的游客查阅。
     
  • STM32学习心得汇总.zip
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    本资料合集汇集了作者在学习和使用STM32微控制器过程中的心得体会、技巧总结及常见问题解答，旨在帮助初学者快速上手并深入理解STM32的应用开发。 STM32F103C8T6是一款常用的微控制器，在嵌入式系统开发中有广泛应用。相关的技术文档、教程和示例代码可以帮助开发者更好地理解和使用这款芯片。这些资源涵盖了从基础入门到高级应用的各个方面，适合不同技能水平的需求。
     
  • 改进的PPO算法（强化学习）.zip
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    本资源包含一种针对强化学习中广泛使用的PPO算法进行优化和改进的研究成果。通过提高训练效率及性能表现，该改进版PPO适用于解决更复杂的问题。 强化学习是一种让智能体通过与环境互动来学习最优策略的方法，目的是最大化长期奖励。PPO（Proximal Policy Optimization）算法是2017年由OpenAI团队提出的一种先进策略优化方法，在此框架下，智能体会在Actor-Critic架构中迭代地改进其行为。 PPO的核心在于它能够通过近似梯度更新来改善当前的策略，并且限制这种改变以保证学习过程的稳定性。它的目标函数设计巧妙，包括原始动作概率和修正的优势估计两部分，这样能有效地避免极端变化带来的问题。 在深度强化学习的应用中，PPO通常会与神经网络结合使用：输入状态信息后输出对应的动作或者价值评估；通过经验回放缓冲区机制存储交互数据以提高训练效率，并减少对实时环境反馈的依赖。这种技术不仅提升了样本利用的有效性，还增强了算法的学习能力和泛化能力。 以下是PPO的一些关键特性： - **clip操作**：限制策略更新幅度。 - **经验回放缓冲区**：批量处理历史交互记录进行学习以提高训练效率。 - **折扣因子γ调整**：平衡短期和长期奖励的考虑，影响决策倾向性。 - **mini-batch采样**：每次迭代中从存储的历史数据中随机选取样本用于更新策略参数，有助于减少过拟合的风险并增强模型泛化性能。 - **广义优势估计（GAE）**: 提供一种改进的优势值计算方式以降低学习过程中的方差，并且提高算法的稳定性。 PPO因其出色的稳定性和表现力，在诸如机器人控制、游戏AI和自然语言处理等多个领域内得到了广泛的应用。通过深入研究这一技术，人们能够更有效地利用强化学习解决各种实际问题。
     
  • 图像增强方法汇总-图像增强的各种方法.rar
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    本资源汇集了多种图像增强技术与算法，旨在帮助用户提升图像质量、改善视觉效果。内容涵盖亮度调节、对比度增强及色彩校正等多方面知识与应用实例。适合从事计算机视觉和图像处理领域的技术人员参考学习。 图像增强包含多种方法，例如灰度变换、空域处理及频域技术等。这里提供了一些具有代表性的程序供大家分享： - **pr01**：展示数字图像矩阵数据及其傅立叶变换。 - **pr02**：实现二维离散余弦变换以压缩图像信息。 - **pr03**：利用灰度变换来增强图像对比度。 - **pr04**：执行直方图均匀化处理，改善整体视觉效果。 - **pr05**：模拟高斯白噪声和椒盐噪声对图像的影响。 - **pr06**：使用二维中值滤波函数medfilt2去除受椒盐噪声影响的图像中的噪点。 - **pr07**：通过MATLAB内置函数filter2进行均值滤波处理，以减少不同类型的噪音干扰。 - **pr08**：实施自适应魏纳滤波技术来提高图像质量。 - **pr09**：采用五种不同的梯度增强方法对图像进行锐化操作。 - **pr10**：执行高通滤波和掩模处理，突出细节特征。 - **pr11**：利用巴特沃斯低通滤波器减少受噪声干扰的图像中的高频成分。 - **pr12**：运用巴特沃斯高通滤波方法增强图像边缘和其他重要信息。