【博士说】浅谈基于深度强化学习的人机智能对抗技术
文章概要：
1. 本文讨论了基于深度强化学习的人机智能对抗技术，包括人机智能面临的问题与挑战、内在机理、技术和应用等方面。
2. 人机对抗的本质是探索机器超越人类的内在机理，本文从DRL的视角看待对抗问题，将求解人机对抗任务视为求解L模型。
3. 本文将DRL的人机智能对抗决策流程简化为感知-决策-控制，并归纳对抗技术为态势认知、决策与优化、协同与通信。
4. 人机对抗技术在棋牌类游戏、多人战略游戏和兵棋推演等领域得到了广泛应用，但也面临着模型可解释性和可泛化性、算法稳定性和算法性能等挑战。
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2. 人机对抗的本质是探索机器超越人类的内在机理，本文从DRL的视角看待对抗问题，将求解人机对抗任务视为求解L模型。
3. 本文将DRL的人机智能对抗决策流程简化为感知-决策-控制，并归纳对抗技术为态势认知、决策与优化、协同与通信。
4. 人机对抗技术在棋牌类游戏、多人战略游戏和兵棋推演等领域得到了广泛应用，但也面临着模型可解释性和可泛化性、算法稳定性和算法性能等挑战。
深度强化学习路径规划, SAC-Auto路径规划, SAC算法, SAC，激光雷达Lidar避障，激光雷达仿真模拟，A-SAC
文章概要：
1. 文章介绍了无模型深度强化学习算法Soft Actor-Critic（SAC），并对其在一系列基准任务以及机器人操作等世界具有挑战性的任务进行了系统评估
2. 文章详细阐述了SAC-Auto路径规划方法，包括其算法优势、IO接口支持等内容
3. 文章解释了Soft Actor-Critic算法通过引入熵正则化项来平衡策略的探索性和利用性
4. 文章提到SAC-pytorch是指在PyTorch框架下实现的Soft Actor-Critic算法
5. 文章讲述了激光雷达在机器人和自动驾驶系统中被广泛应用于避障和路径规划领域以及常用的避障算法
6. 文章指出激光雷达仿真模拟是一种在虚拟环境中模拟激光雷达工作过程的技术
7. 文章提到Adaptive-SAC可能是一个指代具有自适应特性的Soft Actor-Critic算法的术语
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2. 文章详细阐述了SAC-Auto路径规划方法，包括其算法优势、IO接口支持等内容
3. 文章解释了Soft Actor-Critic算法通过引入熵正则化项来平衡策略的探索性和利用性
4. 文章提到SAC-pytorch是指在PyTorch框架下实现的Soft Actor-Critic算法
5. 文章讲述了激光雷达在机器人和自动驾驶系统中被广泛应用于避障和路径规划领域以及常用的避障算法
6. 文章指出激光雷达仿真模拟是一种在虚拟环境中模拟激光雷达工作过程的技术
7. 文章提到Adaptive-SAC可能是一个指代具有自适应特性的Soft Actor-Critic算法的术语
【Nature重磅】AlphaChip，谷歌用强化学习设计多代TPU芯片速度超越人类，开源预训练代码
文章概要：
1. 谷歌推出AlphaChip，它能在几小时内设计出芯片布局，碾压人类专家，已应用在TPU、CPU等硬件中，改变了人类设计芯片的方式。
2. AlphaChip设计芯片用强化学习原理，在游戏中学习设计最好的芯片布局，已用于设计多代TPU芯片，放置的块数越来越多，线长也减少了许多。
3. 谷歌对AlphaChip布局多年，2020年发表预印本论文，2021年发表在Nature上并开源，今天发表Nature附录，详细方法和影响，还发布了预训练的检查点，分享了模型权重。
4. AlphaChip在数小时内可生成超人或类似的芯片布局，设计的芯片布局已用于世界各地的芯片中，包括数据中心和移动电话。
5. AlphaChip的研发从AlphaGo和AlphaZero中汲取经验，将芯片底层规划视为一种游戏，根据最终布局质量给予模型奖励，一种全新的「基于边」的图神经网络让AlphaChip能够学习相互连接的芯片元件之间的关系，并在芯片之间进行泛化。
6. AlphaChip的训练过程由Jeff Dean带队，浓缩在两页论文中，基于强化学习的方法，预训练过程显著提升了AI的速度、可靠性、布局的性能。
7. AlphaChip的性能随应用的计算资源而扩展，在ISPD 2022论文中，谷歌团队曾进一步探讨了这一特性。
8. 谷歌作者进行了一项消融研究，排除了任何初始布局的使用，并且也没有观察到AlphaChip性能下降。
9. 在Nature论文中，研究人员采用了10nm以下制程的TPU块进行实验得出的结果。
10. 自从2020年发布以来，AlphaChip已经生成了每一代谷歌TPU使用的超人芯片布局，使大规模放大基于Transformer架构的AI模型成为可能，TPU位于谷歌强大的生成式AI系统的核心。
11. 谷歌的三代旗舰TPU芯片，已经在世界各地的数据中心中制造、部署，随着每一代TPU的发展，AlphaChip和人类专家之间的性能差距不断扩大。
12. AlphaChip还为数据中心CPU（Axion）和谷歌尚未公布的其他芯片，生成了超越人类的布局设计，其他公司也在谷歌研究的基础上进行了改进。
13. 谷歌对未来做出了大胆畅想：AI将芯片设计全流程的自动化，通过超人算法以及硬件、软件和机器学习模型的端到端协同优化，芯片设计的周期会显著加快，还会解锁性能的新领域。
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2. AlphaChip设计芯片用强化学习原理，在游戏中学习设计最好的芯片布局，已用于设计多代TPU芯片，放置的块数越来越多，线长也减少了许多。
3. 谷歌对AlphaChip布局多年，2020年发表预印本论文，2021年发表在Nature上并开源，今天发表Nature附录，详细方法和影响，还发布了预训练的检查点，分享了模型权重。
4. AlphaChip在数小时内可生成超人或类似的芯片布局，设计的芯片布局已用于世界各地的芯片中，包括数据中心和移动电话。
5. AlphaChip的研发从AlphaGo和AlphaZero中汲取经验，将芯片底层规划视为一种游戏，根据最终布局质量给予模型奖励，一种全新的「基于边」的图神经网络让AlphaChip能够学习相互连接的芯片元件之间的关系，并在芯片之间进行泛化。
6. AlphaChip的训练过程由Jeff Dean带队，浓缩在两页论文中，基于强化学习的方法，预训练过程显著提升了AI的速度、可靠性、布局的性能。
7. AlphaChip的性能随应用的计算资源而扩展，在ISPD 2022论文中，谷歌团队曾进一步探讨了这一特性。
8. 谷歌作者进行了一项消融研究，排除了任何初始布局的使用，并且也没有观察到AlphaChip性能下降。
9. 在Nature论文中，研究人员采用了10nm以下制程的TPU块进行实验得出的结果。
10. 自从2020年发布以来，AlphaChip已经生成了每一代谷歌TPU使用的超人芯片布局，使大规模放大基于Transformer架构的AI模型成为可能，TPU位于谷歌强大的生成式AI系统的核心。
11. 谷歌的三代旗舰TPU芯片，已经在世界各地的数据中心中制造、部署，随着每一代TPU的发展，AlphaChip和人类专家之间的性能差距不断扩大。
12. AlphaChip还为数据中心CPU（Axion）和谷歌尚未公布的其他芯片，生成了超越人类的布局设计，其他公司也在谷歌研究的基础上进行了改进。
13. 谷歌对未来做出了大胆畅想：AI将芯片设计全流程的自动化，通过超人算法以及硬件、软件和机器学习模型的端到端协同优化，芯片设计的周期会显著加快，还会解锁性能的新领域。
基于深度强化学习的多机器人路径跟随与编队
文章概要：
1. 针对多机器人在人群环境中路径跟随与编队的避障及运动轨迹平滑性问题，提出基于深度强化学习的多机器人路径跟随与编队算法。
2. 建立行人危险性优先级机制，结合行人危险性优先级机制与强化学习设计危险意识网络，提高多机器人编队的安全性。
3. 引入虚拟机器人作为多机器人的跟随目标，将路径跟随转化为多机器人对虚拟机器人的跟随控制，提高机器人运动轨迹的平滑性。
4. 通过仿真实验将所提算法与现有算法进行对比，同时进行定量与定性分析。
5. 实验结果表明，与现有点对点的路径跟随算法相比，所提算法在人群环境下具有优异的避障性能，可保证多机器人运动轨迹的平滑性。
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2. 建立行人危险性优先级机制，结合行人危险性优先级机制与强化学习设计危险意识网络，提高多机器人编队的安全性。
3. 引入虚拟机器人作为多机器人的跟随目标，将路径跟随转化为多机器人对虚拟机器人的跟随控制，提高机器人运动轨迹的平滑性。
4. 通过仿真实验将所提算法与现有算法进行对比，同时进行定量与定性分析。
5. 实验结果表明，与现有点对点的路径跟随算法相比，所提算法在人群环境下具有优异的避障性能，可保证多机器人运动轨迹的平滑性。
【Python】Trans论文复现：基于Agent的电力市场深度决策梯度(深度强化学习)算法建模程序代码！
文章概要：
1. 介绍了基于Agent的电力市场决策梯度算法建模程序代码的适用平台和参考论文。
2. 阐述了程序的创新点，包括提出基于深层确定性策略梯度算法的电力市场模型和分析市场力量的方法。br>3. 说明了主要工作，即采用深度确定性策略梯度算法对发电商的投标策略进行建模，并通过仿真实验验证了该方法的准确性和有效性。5. 给出了文章结果和程序结果的图片。
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2. 阐述了程序的创新点，包括提出基于深层确定性策略梯度算法的电力市场模型和分析市场力量的方法。br>3. 说明了主要工作，即采用深度确定性策略梯度算法对发电商的投标策略进行建模，并通过仿真实验验证了该方法的准确性和有效性。
深度强化学习路径规划, SAC-Auto路径规划, SAC算法, SAC，激光雷达Lidar避障，激光雷达仿真模拟，A-SAC
文章概要：
1. 本文介绍了软演员-评论家（Soft Actor-CriticSAC）算法，这是一种基于最大熵强化学习框架的离策略演员-评论家算法，SAC在一系列基准任务以及诸如四足机器人运动和灵巧手的机器人操作等真实世界具有挑战性的任务进行了系统评估。
2. 文章详细介绍了深度强化学习路径规划、SAC-Auto路径规划、Soft Actor-Critic算法、SAC-pytorch、激光雷达Lidar避障以及激光雷达仿真模拟都是机器人和自动驾驶等领域中的重要技术和研究方向。
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2. 文章详细介绍了深度强化学习路径规划、SAC-Auto路径规划、Soft Actor-Critic算法、SAC-pytorch、激光雷达Lidar避障以及激光雷达仿真模拟都是机器人和自动驾驶等领域中的重要技术和研究方向。