强化学习：DDPG算法
文章概要：
1. 概述：研究背景介绍了人工智能目标与深度学习强化学习结合，DQN只能处理离散低维动作空间，而许多实际任务需要处理连续高维动作空间，直接离散化动作空间处理连续问题存在维度灾难和信息丢失问题，本文提出基于确定性策略梯度(DPG)的无模型、离策略actor-critic算法DDPG。算法核心原理介绍了强化学习基本概念与DPG算法，DDPG算法改进与优化。研究成果意义与局限介绍了结合深度学习和强化学习成果，DDPG算法可解决连续动作空间的复杂任务，使用像素输入，实验表明稳定学习且所需经验步长少于DQN，意味着给予更多模拟时间可解决更难问题，DDPG像大多数无模型强化学习方法一样，需大量训练episodes找解决方案，但稳健的无模型方法仍是解决复杂系统问题的重要部分。
2. 论文原文摘要介绍了将深度Q学习(Deep Q-Learning)成功背后的理念应用于连续动作领域，提出了一种基于确定性策略梯度(deterministic policy gradient)的无模型actor-critic算法，该算法可在连续动作空间上运行。背景介绍了强化学习的基本概念和算法。算法介绍了深度确定性策略梯度(DDPG)算法的原理和实现。结果介绍了在不同难度级别的模拟物理环境中测试算法的结果。相关工作介绍了与本文算法相关的其他工作。结论介绍了本文算法的优点和局限性。
阅读原文
2. 论文原文摘要介绍了将深度Q学习(Deep Q-Learning)成功背后的理念应用于连续动作领域，提出了一种基于确定性策略梯度(deterministic policy gradient)的无模型actor-critic算法，该算法可在连续动作空间上运行。背景介绍了强化学习的基本概念和算法。算法介绍了深度确定性策略梯度(DDPG)算法的原理和实现。结果介绍了在不同难度级别的模拟物理环境中测试算法的结果。相关工作介绍了与本文算法相关的其他工作。结论介绍了本文算法的优点和局限性。
【机器人】基于matlab深度强化学习的两足机器人行走【含Matlab源码 10030期】
文章概要：
1. 本文介绍了基于matlab深度强化学习的两足机器人行走的原理和流程，包括构建环境模型、选择强化学习算法、构建神经网络模型、数据采集和训练、优化行为策略、验证和测试等步骤。
2. 提供了部分代码和运行步骤，包括直接运行main.m即可一键出图。
3. 展示。
4. 介绍了Matlab版本及参考文献。
5. 提供了代码获取方式。
6. 提供了仿真咨询服务，包括各类智能优化算法改进及应用、机器学习和深度学习分类与预测、图像处理方面、路径规划方面、语音处理、元胞自动机方面、信号处理方面、系统方面等。
阅读原文
2. 提供了部分代码和运行步骤，包括直接运行main.m即可一键出图。
3. 展示。
4. 介绍了Matlab版本及参考文献。
5. 提供了代码获取方式。
6. 提供了仿真咨询服务，包括各类智能优化算法改进及应用、机器学习和深度学习分类与预测、图像处理方面、路径规划方面、语音处理、元胞自动机方面、信号处理方面、系统方面等。
强化学习入门
文章概要：
1. 强化学习是代理与环境互动达成目标的学习过程，包括基本元素Agent、Environment、Goal，主要元素state、Action、，核心元素Policy、Value。
2. 强化错和延迟奖励核心问题是exploration和exploitation权衡。
3. 深度强化学习中的折扣回报反映未来所有奖励的总和，智能体s选择动作a后，在遵循策略π时的期望折扣回报。
4. 最优动作价值函数即Q*，用来对当前状态s和进行测评，不论未来采取怎样的Π，回报Ut的期望都不会超过Q*。<>. 以Deep-Network为例，希望先得到Q*，可以根据Q*的值选择最优动作a*，最大化未来的累计奖励，因此，我们使用Q(s,a,w)近似学习Q*。
阅读原文
2. 强化错和延迟奖励核心问题是exploration和exploitation权衡。
3. 深度强化学习中的折扣回报反映未来所有奖励的总和，智能体s选择动作a后，在遵循策略π时的期望折扣回报。
4. 最优动作价值函数即Q*，用来对当前状态s和进行测评，不论未来采取怎样的Π，回报Ut的期望都不会超过Q*。<>. 以Deep-Network为例，希望先得到Q*，可以根据Q*的值选择最优动作a*，最大化未来的累计奖励，因此，我们使用Q(s,a,w)近似学习Q*。
【剑桥大学博士论文】深度记忆模型与部分可观察下的高效强化学习
文章概要：
1. 本文提出了一种新的记忆模型方法，提高了时间、空间的效率。
2. 强化学习的深度变种已成为在复杂环境中进行决策的强大工具，但在现实世界中受到有限和不完美的感官信息的限制。
3. 本文提出了一种利用先验知识的记忆，通过动态构建记忆图提高了数据和参数的效率。
4. 本文设计了一系列程序化的任务，对各种记忆模型进行了实现和评估。
5. 本文探讨了计算心理学家所提出的人类记忆模型，开发了一种记忆模型，了比标准模型更好的时间和空间效率。
6. 本文发现了一个统一的理论框架，用于高效的记忆建模，涵盖了许多现有的记忆模型。
阅读原文
2. 强化学习的深度变种已成为在复杂环境中进行决策的强大工具，但在现实世界中受到有限和不完美的感官信息的限制。
3. 本文提出了一种利用先验知识的记忆，通过动态构建记忆图提高了数据和参数的效率。
4. 本文设计了一系列程序化的任务，对各种记忆模型进行了实现和评估。
5. 本文探讨了计算心理学家所提出的人类记忆模型，开发了一种记忆模型，了比标准模型更好的时间和空间效率。
6. 本文发现了一个统一的理论框架，用于高效的记忆建模，涵盖了许多现有的记忆模型。
书籍下载-《深度强化学习及其工业应用》-论文版
文章概要：
1. 本书作为一座桥梁，了深度强化学习（DRL）的理论基础与在各种工业环境中实施这些技术、可操作见解，成为身处技术创新的专业人士和们资源。
2. 深度强化学习是领域中最活力和影响力的研究和发展方向。它架起决策理论与的深度学习模型之间的桥梁，从学术探索发展成为推动多个行业创新的基石技术。
3. 本书不仅揭示了深度强化学习背后的复杂理论，还为在行业中实施这些高级算法以解决现实问题提供了清晰的路线图。5. 本书适合从事机器学习领域的研究人员、研究生及工程师，同时也适用于那些希望通过DRL解决特定行业的复杂挑战并提高运营效率的企业界。
阅读原文
2. 深度强化学习是领域中最活力和影响力的研究和发展方向。它架起决策理论与的深度学习模型之间的桥梁，从学术探索发展成为推动多个行业创新的基石技术。
3. 本书不仅揭示了深度强化学习背后的复杂理论，还为在行业中实施这些高级算法以解决现实问题提供了清晰的路线图。
《可信深度强化学习用于多效协同防御作战：综述》
文章概要：
1 军事系统的自主性发展带来作战优势，人工智能可提高系统效率，本文提出与信任算法有关问题的综合观点及改善人机信任的准则。
2. 法国和英国启动MMCM计划，旨在提供新的水雷战能力，通过使用人工智能算法实现水下无人机的自主行动，并通过MMI实现人机互动。
3. 国防公司开发反无人机项目，通过地面传感器和空中无人机队解决威胁探测、分类、识别、追踪、评估和消除等，并使用DRL算法进行自主决策。
4. FCAS涉及新一代战斗机、远程航母和战斗云系统，制造商开发DRL算法控制无人机和无人机群，以网络攻击。
5. 建立信任关系需要在技术革命的不同参与者之间建立信任，包括科学的信任、性能信任和建立有人-无人之间的信任协作。
6. 优化人机互动需要指定和实施一些能力，如信息检索，以提高士兵对自主系统的信心。
7. 解决道德问题需要制定技术和组织保障措施，以任何过度行为。
8. 指南包括制定法律框架、确保人类监督、保证责任追溯、开发人机界面、算法、培训计划、评估程序、加快培训和立法工作、发展国际合作、促进对话和包括信任概念。
阅读原文
2. 法国和英国启动MMCM计划，旨在提供新的水雷战能力，通过使用人工智能算法实现水下无人机的自主行动，并通过MMI实现人机互动。
3. 国防公司开发反无人机项目，通过地面传感器和空中无人机队解决威胁探测、分类、识别、追踪、评估和消除等，并使用DRL算法进行自主决策。
4. FCAS涉及新一代战斗机、远程航母和战斗云系统，制造商开发DRL算法控制无人机和无人机群，以网络攻击。
5. 建立信任关系需要在技术革命的不同参与者之间建立信任，包括科学的信任、性能信任和建立有人-无人之间的信任协作。
6. 优化人机互动需要指定和实施一些能力，如信息检索，以提高士兵对自主系统的信心。
7. 解决道德问题需要制定技术和组织保障措施，以任何过度行为。
8. 指南包括制定法律框架、确保人类监督、保证责任追溯、开发人机界面、算法、培训计划、评估程序、加快培训和立法工作、发展国际合作、促进对话和包括信任概念。
深度强化学习--算法原理与金融实践入门pdf电子书下载
文章概要：
1. 本书介绍了深度强化学习的背景、基础知识、经典算法以及在金融实践中的应用。
2. 全书共10章，分为4部分，章都附有习题和相关阅读材料。
3. 作者谢文杰是华东理工大学商学院金融学系副教授，主要研究金融网络、机器学习、深度强化学习、金融等。
4. 作者周炜星是华东理工大学商学院、数学学院二级教授，导师，金融物理研究中心主任，主要从事金融物理学、经济物理学和社会经济系统复杂性研究，以及相关领域大数据分析。
阅读原文
2. 全书共10章，分为4部分，章都附有习题和相关阅读材料。
3. 作者谢文杰是华东理工大学商学院金融学系副教授，主要研究金融网络、机器学习、深度强化学习、金融等。
4. 作者周炜星是华东理工大学商学院、数学学院二级教授，导师，金融物理研究中心主任，主要从事金融物理学、经济物理学和社会经济系统复杂性研究，以及相关领域大数据分析。
【机器人】基于深度强化学习的两足机器人行走Matlab实现
文章概要：
1. 作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页：Matlab科研工作室。个人信条：格物致知，求助可私信。
2. 内容介绍：两足机器人行走作为一项极具挑战性的课题，长期以来吸引着机器人学界和人工智能领域的广泛关注。传统的基于模型的控制方法，例如零力矩点（ZMP）控制和线性二次高斯LQG）控制等，虽然在特定环境下能够实现稳定的行走，但其依赖于精确的动力学模型和环境复杂和非结构化的环境。近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）凭借其强大的学习能力和适应性，为解决两足机器人行走问题提供了一种全新的思路，并取得了显著的进展。本文将深入探讨基于深度强化学习的两足机器人行走控制方法，分析其优势、挑战以及未来的发展方向
3. 深度强化学习的核心思想是通过试错学习来优化控制策略。智能体（Agent）在与环境交互的中，不断地尝试不同的动作，并根据收到的奖励信号来调整其策略。在两足机器人行走控制中，机器人充当智能体，环境则包括机器人自身动力学、地面接触以及外部扰动等。奖励函数的设计至关重要，决定了学习的目标和方向，例如，可以设计奖励函数来鼓励机器人行走速度、步态稳定性以及能量效率等。常见的深度强化学习算法包括深度Q网络（DQN）、深度确定性策略梯度（DDPG）、信任区域策略优化（TRPO）以及近端策略优化（PPO）等。这些算法通过神经网络来逼近策略函数或值函数，并利用反向传播算法来更新网络参数。
4. 相比于传统的控制方法，基于深度强化学习的两足机器人行走控制具有适应性强、易于实现、无需精确的动力学模型等显著优势。然而，基于深度强化学习的两足机器人行走控制也面临着样本效率低、奖励函数设计困难、安全性问题等挑战。
5. 未来的研究方向可以集中在提高样本效率、改进奖励函数设计、增强安全性、结合多模态感知、适应复杂地形等方面。总之，基于深度强化学习的两足机器人技术展现了巨大的潜力，为解决这一长期挑战性问题提供了新的途径。虽然目前仍然存在一些挑战，但随着深度强化学习技术的不断发展和研究人员的持续努力，相信基于深度强化学习的两足机器人行走控制技术将会在未来得到更广泛的应用，推动两足机器人技术的进步，并最终实现更加智能、灵活和鲁棒的机器人行走能力。
阅读原文
2. 内容介绍：两足机器人行走作为一项极具挑战性的课题，长期以来吸引着机器人学界和人工智能领域的广泛关注。传统的基于模型的控制方法，例如零力矩点（ZMP）控制和线性二次高斯LQG）控制等，虽然在特定环境下能够实现稳定的行走，但其依赖于精确的动力学模型和环境复杂和非结构化的环境。近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）凭借其强大的学习能力和适应性，为解决两足机器人行走问题提供了一种全新的思路，并取得了显著的进展。本文将深入探讨基于深度强化学习的两足机器人行走控制方法，分析其优势、挑战以及未来的发展方向
3. 深度强化学习的核心思想是通过试错学习来优化控制策略。智能体（Agent）在与环境交互的中，不断地尝试不同的动作，并根据收到的奖励信号来调整其策略。在两足机器人行走控制中，机器人充当智能体，环境则包括机器人自身动力学、地面接触以及外部扰动等。奖励函数的设计至关重要，决定了学习的目标和方向，例如，可以设计奖励函数来鼓励机器人行走速度、步态稳定性以及能量效率等。常见的深度强化学习算法包括深度Q网络（DQN）、深度确定性策略梯度（DDPG）、信任区域策略优化（TRPO）以及近端策略优化（PPO）等。这些算法通过神经网络来逼近策略函数或值函数，并利用反向传播算法来更新网络参数。
4. 相比于传统的控制方法，基于深度强化学习的两足机器人行走控制具有适应性强、易于实现、无需精确的动力学模型等显著优势。然而，基于深度强化学习的两足机器人行走控制也面临着样本效率低、奖励函数设计困难、安全性问题等挑战。
5. 未来的研究方向可以集中在提高样本效率、改进奖励函数设计、增强安全性、结合多模态感知、适应复杂地形等方面。总之，基于深度强化学习的两足机器人技术展现了巨大的潜力，为解决这一长期挑战性问题提供了新的途径。虽然目前仍然存在一些挑战，但随着深度强化学习技术的不断发展和研究人员的持续努力，相信基于深度强化学习的两足机器人行走控制技术将会在未来得到更广泛的应用，推动两足机器人技术的进步，并最终实现更加智能、灵活和鲁棒的机器人行走能力。