欢迎大家关注强化学习系列讲座报告“强化学习算法研究及其应用探索”
文章概要：
1 欢迎大家学习讲座报告“强化学习算法研究探索”。br> 中科院所深度强化学习团队张启超副研受邀参加北京理工大学学院组织的强化学习系列讲座的第二场。
3. 在此次讲座，分享课题组强化学习算法研究方面的最新进展，团队在推荐系统、自动驾驶等领域的应用探索，及分享强化学习在实际应用中泛化能力的。
4. 欢迎各位感兴趣的老师和同学参加此次报告，共同深入探讨强化学习领域的最新前沿和实际应用
. 时间：1月7日星期四上午10：00。<>6. 地点：北京理工大学教学楼902。
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3. 在此次讲座，分享课题组强化学习算法研究方面的最新进展，团队在推荐系统、自动驾驶等领域的应用探索，及分享强化学习在实际应用中泛化能力的。
4. 欢迎各位感兴趣的老师和同学参加此次报告，共同深入探讨强化学习领域的最新前沿和实际应用
. 时间：1月7日星期四上午10：00。<>6. 地点：北京理工大学教学楼902。
深度强化学习浪尖上的中国 90 后们：下个十年的机会来了
文章概要：
1. 首届中国多智能体应用大会报名通道已开启
2. 介绍了六位90后创始人的学术背景和创业经历，他们都成长于深度强化学习的摇篮
3. 深度强化学习的局限性，以及为解决这个，段岩提出将元学习与深度强化学习结合的目标
4. 计算机系和机械工程系在深度强化学习领域的探索，以及两大专业的交叉内容越来越多
5. 具身智能创业，以及在这一领域的探索和发展
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2. 介绍了六位90后创始人的学术背景和创业经历，他们都成长于深度强化学习的摇篮
3. 深度强化学习的局限性，以及为解决这个，段岩提出将元学习与深度强化学习结合的目标
4. 计算机系和机械工程系在深度强化学习领域的探索，以及两大专业的交叉内容越来越多
5. 具身智能创业，以及在这一领域的探索和发展
强化学习，模仿学习傻傻分不清？看机器人如何运用这两种“学习”更好执行任务
文章概要：
1. 强化学习和模仿学习是机器学习中的两种重要方法，强化学习通过智能体与环境交互学习最优策略，模仿学习通过观察专家示范行为学习执行任务。
2. 强化学习需要不断探索动作以发现可能带来更高奖励的行为，重视长期累积奖励；模仿学习直接从专家知识中学习，适用于试错成本高或环境反馈不明确的任务。
3. 本期具身智能之心整理了几篇关于强化学习和模仿学习的文章，这些工作使用了多种策略，如通过将轨迹与语言反馈在共享潜在空间中对齐，改进轨迹并学习偏好；利用模型选择性聚焦数据关键特征的能力，提升模仿学习在数据利用和泛化能力方面的表现；通过结合基于模型和无模型学习，利用离线模型学习的目标来稳定在线学习过程，减少人类干预；训练图像-草图转换网络生成合成目标草图来扩充数据集，使策略能处理不同特异性水平的草图输入；先利用任务和运动规划将任务分解为较小学习子问题，再结合模仿和强化学习，通过TAMP门控的模仿学习、约束行为克隆（BC）和强化学习（RL）策略偏差，提高机器人在长周期操作任务中的性能；采用域随机化和引入动力学预测模型提高策略的鲁棒性，在不同环境条件下实现更优的路径规划等。
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2. 强化学习需要不断探索动作以发现可能带来更高奖励的行为，重视长期累积奖励；模仿学习直接从专家知识中学习，适用于试错成本高或环境反馈不明确的任务。
3. 本期具身智能之心整理了几篇关于强化学习和模仿学习的文章，这些工作使用了多种策略，如通过将轨迹与语言反馈在共享潜在空间中对齐，改进轨迹并学习偏好；利用模型选择性聚焦数据关键特征的能力，提升模仿学习在数据利用和泛化能力方面的表现；通过结合基于模型和无模型学习，利用离线模型学习的目标来稳定在线学习过程，减少人类干预；训练图像-草图转换网络生成合成目标草图来扩充数据集，使策略能处理不同特异性水平的草图输入；先利用任务和运动规划将任务分解为较小学习子问题，再结合模仿和强化学习，通过TAMP门控的模仿学习、约束行为克隆（BC）和强化学习（RL）策略偏差，提高机器人在长周期操作任务中的性能；采用域随机化和引入动力学预测模型提高策略的鲁棒性，在不同环境条件下实现更优的路径规划等。
MATLAB|无人机路径规划基于深度强化学习的多无人机辅助边缘计算网络路径规划
文章概要：
1. 本文研究了辅助边缘计算网络的规划问题，采用高斯马尔可夫随机移动模型设备的移动性，了旨在最大化卸载的数据比特量同时最小化无人机能量消耗的路径规划问题，应用强化学习DRL）方法开发了一种在线路径规划算法。
. 本文展示了部分运行结果的代码
3. 本文给出了参考文献的信息。br>4. 本文提供了Matlab代码、数据、文章的下载地址。
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. 本文展示了部分运行结果的代码
3. 本文给出了参考文献的信息。br>4. 本文提供了Matlab代码、数据、文章的下载地址。
深度强化学习在游戏AI中的应用与挑战
文章概要：
1. 文章介绍了DataFunSummit024：AIGA决策智能峰会，峰会包含四大重量级论坛
2. 峰会将聚集行业专家学者及企业领袖，分享他们的研究成果和实践经验，探索决策智能的最新趋势与挑战
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2. 峰会将聚集行业专家学者及企业领袖，分享他们的研究成果和实践经验，探索决策智能的最新趋势与挑战
强化学习，模仿学习傻傻分不清？看机器人如何运用这两种“学习”更好执行任务
文章概要：
1. 强化学习和模仿学习是机器学习中的两种重要方法，强化学习通过智能体与环境交互学习最优策略，模仿学习则是智能体通过观察专家示范行为来学习执行任务。
2. 本期具身智能之心整理了几篇关于强化学习和模仿学习的文章，为了解决数据稀缺时训练困难、环境动态变化导致算法性能不佳、任务周期较长难以学习、自然语言指令模糊或目标图像过度指定难以泛化、人类数据不可靠和信息带宽有限等问题，这些工作使用了多种策略，如通过将轨迹与语言反馈在共享潜在空间中对齐，改进轨迹并学习偏好；利用模型选择性聚焦数据关键特征的能力，提升模仿学习在数据利用和泛化能力方面的表现；通过结合基于模型和无模型学习，利用离线模型学习的目标来稳定在线学习过程，减少人类干预；训练图像 - 草图转换网络生成合成目标草图来扩充数据集，使策略能处理不同特异性水平的草图输入；先利用任务和运动规划将任务分解为较小学习子问题，再结合模仿和强化学习，通过 TAMP 门控的模仿学习、约束行为克隆（BC）和强化学习（RL）策略偏差，提高机器人在长周期操作任务中的性能；采用域随机化和引入动力学预测模型提高策略的鲁棒性，在不同环境条件下实现更优的路径规划等。
3. 这些策略有助于机器人在不同场景下更好地执行任务，推动了强化学习和模仿学习在具身智能领域的发展，为未来在更多实际场景中的应用奠定了基础。
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2. 本期具身智能之心整理了几篇关于强化学习和模仿学习的文章，为了解决数据稀缺时训练困难、环境动态变化导致算法性能不佳、任务周期较长难以学习、自然语言指令模糊或目标图像过度指定难以泛化、人类数据不可靠和信息带宽有限等问题，这些工作使用了多种策略，如通过将轨迹与语言反馈在共享潜在空间中对齐，改进轨迹并学习偏好；利用模型选择性聚焦数据关键特征的能力，提升模仿学习在数据利用和泛化能力方面的表现；通过结合基于模型和无模型学习，利用离线模型学习的目标来稳定在线学习过程，减少人类干预；训练图像 - 草图转换网络生成合成目标草图来扩充数据集，使策略能处理不同特异性水平的草图输入；先利用任务和运动规划将任务分解为较小学习子问题，再结合模仿和强化学习，通过 TAMP 门控的模仿学习、约束行为克隆（BC）和强化学习（RL）策略偏差，提高机器人在长周期操作任务中的性能；采用域随机化和引入动力学预测模型提高策略的鲁棒性，在不同环境条件下实现更优的路径规划等。
3. 这些策略有助于机器人在不同场景下更好地执行任务，推动了强化学习和模仿学习在具身智能领域的发展，为未来在更多实际场景中的应用奠定了基础。