Leiden大学Aske Plaat教授《深度强化学习》 深度强化学习近年来备受关注。在自动驾驶、游戏、分子重组和机器人等各种活动中，他们都取得了令人印象深刻的成果。在所有这些领域，计算机程序已经学会了解决困难的问题。他们学会了飞行模型直升机和表演特技动作，如回旋和翻滚。在某些应用中，他们甚至比最优秀的人类还要优秀，比如Atari、Go、扑克和星际争霸。深度强化学习探索复杂环境的方式提醒我们，孩子们是如何学习的，通过开玩笑地尝试东西，获得反馈，然后再尝试。计算机似乎真的拥有人类学习的各个方面; 这是人工智能梦想的核心。教育工作者并没有忽视研究方面的成功，大学已经开始开设这方面的课程。这本书的目的是提供深度强化学习领域的全面概述。这本书是为人工智能的研究生写的，并为希望更好地理解深度强化学习方法和他们的挑战的研究人员和实践者。我们假设学生具备本科水平的计算机科学和人工智能知识;本书的编程语言是Python。我们描述了深度强化学习的基础、算法和应用。我们将介绍已建立的无模型和基于模型的方法，它们构成了该领域的基础。发展很快，我们还涵盖了一些高级主题: 深度多智能体强化学习、深度层次强化学习和深度元学习。

田春伟，徐永，李作勇，左望萌，费伦和刘宏的Atent-guided CNN for图像降噪（ADNet）由神经网络（IF：5.535）于2020年发布（ ），并由Pytorch实现。 这篇论文被推到了Nueral Networks的主页上。 此外，微信公众号还在和 。 本文是第一篇通过深度网络属性解决复杂背景图像降噪的论文。 抽象 深度卷积神经网络（CNN）在低级计算机视觉中引起了相当大的兴趣。 研究通常致力于通过非常深的CNN来提高性能。 但是，随着深度的增加，浅层对深层的影响会减弱。 受这一事实的启发，我们提出了一种注意力导向的去噪卷积神经网络（ADNet），主要包括稀疏块（SB），特征增强块（FEB），注意块（AB）和重构块（RB）图像降噪。 具体而言，SB通过使用膨胀的和普通的卷积来去除噪声，从而在性能和效率之间进行权衡。 FEB通过很长的路途整合了全球和局部特征信息，以增强去噪

GAM ⠀ ⠀ 使用结构化注意的图分类的PyTorch实现（KDD 2018）。 抽象的 图分类是许多不同领域中实际应用中的问题。 为了解决这个问题，通常会计算某些图统计信息（即图特征），以帮助区分不同类别的图。 在计算此类特征时，大多数现有方法都会处理整个图形。 例如，在基于图的方法中，处理整个图以获得不同图或子图的总数。 但是，在许多实际应用中，图可能会嘈杂，仅在图的某些区域内会出现区分模式。 在这项工作中，我们研究了基于注意力的图分类问题。 注意的使用使我们可以专注于图表中较小但内容丰富的部分，从而避免在其余图表中产生干扰。 我们提出了一种新颖的RNN模型，称为图注意力模型（GAM），该模型通过自适应选择一系列“信息”节点来仅处理图的一部分。 在多个现实世界数据集上的实验结果表明，即使我们的方法仅局限于部分图形，该方法在图分类中也可以与各种众所周知的方法竞争。 该存储库提供了G

Deep Reinforcement Learning深度强化学习Deep Reinforcement Learning, 2017

我们将深度Q-Learning成功背后的理念与持续的 动作域。我们提出了一种基于确定性模型的无模型算法 可以在连续动作空间上操作的策略梯度。使用 同样的学习算法，网络结构和超参数，我们的算法 稳健地解决20多个模拟物理任务，包括经典 如手推车摆动、灵巧操作、腿部运动等问题 还有开车。我们的算法能够找到性能具有竞争力的策略 与那些发现的规划算法完全访问的动态 域及其衍生物的。我们进一步证明，对于许多 任务算法可以“端到端”学习策略：直接从原始像素输入。

强化学习工具箱(DRLToolbox) 概述 该项目建立了一个集成深度强化学习训练、训练结果可视化、调参、模型版本管理等功能于一体的工具箱，提供小游戏对算法进行测试学习。该工具箱可以帮助大家了解深度强化学习的乐趣以及协助开发者的研究。 配置情况 Python 3 TensorFlow-gpu pygame OpenCV-Python PyQt5 sys threading multiprocessing shelve os sqlite3 socket pyperclip flask glob shutil numpy pandas time importlib 如何运行？ 运行run_window.py可启动窗口 启动界面 主界面 设置界面 其他功能详见项目大报告 什么是强化学习？ 详见报告 最终表现 以贪吃蛇为例，经过超过500万次训练（超过48小时），一共完成36171局，每局分数如

用于软件定义的网络路由优化的深度强化学习方法 ：乔治·（Giorgio Stampa），玛塔·阿里亚斯（Marta Arias），大卫·桑切斯·查尔斯（David Sanchez-Charles），维克多·芒特斯·穆勒（Victor Muntes-Mulero），阿尔伯特·卡贝洛斯（Albert Cabellos） 在本文中，我们设计和评估了可以优化路由的深度强化学习代理。 我们的代理会自动适应当前的流量状况，并提出量身定制的配置，以尽量减少网络延迟。 实验显示非常有前途的性能。 而且，相对于传统的优化算法，该方法具有重要的操作优势。 代码和数据集。 Keras和Deep确定性策略梯度可

增强学习 经典算法 A3C 论文摘要： We propose a conceptually simple and lightweight framework for deep reinforcement learning that uses asynchronous gradient descent for optimization of deep neural network controllers. We present asynchronous variants of four standard reinforcement learning algorithms and show that parallel actor-learners have a stabilizing effect on training allowing all four methods to successfully train neural network controllers. The best performing method, an asynchronous variant of actor-critic, surpasses the current state-of-the-art on the Atari domain while training for half the time on a single multi-core CPU instead of a GPU. Furthermore, we show that asynchronous actor-critic succeeds on a wide variety of continuous motor control problems as well as on a new task of navigating random 3D mazes using a visual input.

PPO-RND 通过在 Tensorflow 2 和 Pytorch 中使用近端策略优化和随机网络蒸馏来演示深度强化学习的简单代码 版本 2 和其他进展 版本 2 将带来代码质量和性能的改进。 我重构了代码，以便它遵循 OpenAI 基线上 PPO 实现中的算法。 我还使用了称为 Truly PPO 的更新版本的 PPO，它比 OpenAI 的 PPO 具有更高的样本效率和性能。 目前，我专注于如何在更困难的环境（Atari 游戏、MuJoCo 等）中实施这个项目。 使用 Pytorch 和 Tensorflow 2 清理代码 使用真正的 PPO 添加更复杂的环境 添加更多说明 入门 该项目使用 Pytorch 和 Tensorflow 2 作为深度学习框架，使用 Gym 作为强化学习环境。 虽然不是必需的，但我建议在具有 GPU 和 8 GB 内存的 PC 上运行此项目 先决

深度SARSA和深度Q学习-LunarLander-v2 环境 在这个项目中，我试图从OpenAI体育馆解决Lunar Lander环境。这是一个二维环境，其目的是教导登月舱模块安全地着陆在固定在点（0,0）的着陆垫上。该代理具有3个推进器：一个在模块的底部，另一个在模块的每一侧。因此，代理人在每个时间步长都有4种可能的动作可供选择：发射每个推进器或什么也不做。给予坐席的奖励取决于许多因素：发射底部推进器会产生-0.3的奖励，而发射侧面推进器会产生-0.03的奖励。如果探员安全地降落在着陆垫上，将获得+100分的奖励，此外，与地面接触的模块的每条腿都将获得+10分的奖励。当代理程序着陆或崩溃时，已达到终端状态。为了检测终端状态，可以提取一个状态向量，该状态向量指示代理的位置，其当前速度和环境着陆标志，以指示腿是否与地面接触。还可以提取代表环境中代理图片的RGB阵列。最后，要解决此问题并确定