•如何设计一个类flappy-bird小游戏：【python实战】使用pygame写一个flappy-bird类小游戏 | 设计思路+项目结构+代码详解|新手向•DFS 算法是怎么回事，我是怎么应用于该小游戏的：【深度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解DFS|DFS与BFS的区别|用DFS自动控制我们的小游戏•BFS 算法是怎么回事，我是怎么应用于该小游戏的：【广度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解BFS|思路+代码详解|用DFS自动控制我们的小游戏•强化学习为什么有用？其基本原理：无需公式或代码，用生活实例谈谈AI自动控制技术“强化学习”算法框架•方案一：构建一个简单的卷积神经网络，使用DRL框架tianshou匹配DQN算法•方案二：构造一个简单的神经网络，以DQN方式实现小游戏的自动控制
上期我们一起学习了强化学习中的时间差分学习和近似Q学习的相关知识， 深度学习算法(第36期)----强化学习之时间差分学习与近似Q学习 今天我们一起用毕生所学来训练一个玩游戏的AI智能体。
选自Open AI Blog 机器之心编译 参与：黄小天、微胖 我们开源了 OpenAI 基准（https://github.com/openai/baselines），努力再现与已发表论文成绩相当的强化学习算法。接下来几个月，我们将发布算法；今天发布的是 DQN 和它的三个变体。 重现强化学习结果非常复杂：性能非常嘈杂，算法有很多活动部分，因此会有微妙漏洞，而且很多论文都没有报告所有必要的技巧。通过发布正确的实现（Know-good）（以及创造这些的最佳实践），我们希望确保强化学习的显著优势与现有算法的错
强化学习是一种机器学习方法，用于训练智能体（agent）在与环境的交互中学习如何做出最优决策。DQN（Deep Q-Network）是强化学习中的一种基于深度神经网络的方法，用于学习最优策略。本文将详细介绍DQN的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是结合深度学习与强化学习的一种方法，用于解决复杂的决策问题。本文将详细介绍如何使用Python实现DQN，主要包括以下几个方面：
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在二十世纪初，数学家 Andrey Markov 研究了没有记忆的随机过程，称为马尔可夫链。这样的过程具有固定数量的状态，并且在每个步骤中随机地从一个状态演化到另一个状态。它从状态S演变为状态S'的概率是固定的，它只依赖于(S, S')对，而不是依赖于过去的状态（系统没有记忆）。
上周那个在DOTA2 TI8赛场上“装逼失败”的OpenAI Five，背后是强化学习的助推。
OpenAI Gym是一个强化学习的标准工具包，可用于解决各种实际问题和进行研究探索。本教程将深入探讨如何利用OpenAI Gym解决实际问题，并进行相关研究。我们将使用代码示例来说明这些概念，帮助您更好地理解和应用。
一个月前，人工智能对我来说都是很陌生的，更不用说神经网络、强化学习、DQN等名词了。疫情期间，经过在家努力学习，我对这些概念越来越清晰了，也越来越喜欢上了它们。
就在今年 9 月，这款从开放公测起便屡次登顶国内外讨论热度和手游吸金榜第一的开放世界冒险游戏更新了版本，添加 / 丰富了地图，并且上线了一款小游戏——钓鱼。游戏中多个水域都有钓鱼点，不同的位置可以钓不同的鱼。
李林 编译整理 量子位 报道 | QbitAI 出品 今天，马斯克和YC总裁Altman等创办的人工智能非营利组织OpenAI，发布了DQN及其三个变体的TensorFlow实现，以及根据复现过程总结的强化学习模型最佳实现方法。 以下是OpenAI博客文章的主要内容，量子位编译： 我们宣布开源OpenAI Baselines，这是我们内部对发表论文的复现，结果能与论文所公布的相媲美。今天要发布的，包括DQN和它的三个变体。接下来的几个月里，我们将继续发布这些算法。 复现强化学习的结果并非易事：模型的性能有很
去年在 B 站看到大佬 UP The CW[1] 的视频：用AI在手游中作弊！内藏干货：神经网络、深度/强化学习讲解[2]，当时觉得很有趣；但代码部分没有开源，于是我便想着复现一下这位 UP 的作品，仅作为学习之用。
是否你也有这样的感觉，成熟 ML 工具的源码很难懂，各种继承与处理关系需要花很多时间一点点理清。在清华大学开源的「天授」项目中，它以极简的代码实现了很多极速的强化学习算法。重点是，天授框架的源码很容易懂，不会有太复杂的逻辑关系。
即使你不喜欢玩游戏，深度强化学习也很重要。只用看当前使用深度强化学习进行研究的各种功能就知道了：
所有的实现都能够快速解决 Cart Pole (离散动作)、 Mountain Car (连续动作)、 Bit Flipping(动态目标的离散动作) 或 Fetch Reach (动态目标的连续动作) 等任务。本 repo 还会添加更多的分层 RL 算法。
本文，将总结一下最近使用tensorflow中遇到的两个小需求：张量排序和字符串拼接，咱们一起来学习一下，嘻嘻！
深度强化学习已经在许多领域取得了瞩目的成就，并且仍是各大领域受热捧的方向之一。本文推荐一个包含了 17 种深度强化学习算法实现的 PyTorch 代码库。
所有的实现都能够快速解决 Cart Pole (离散动作)、 Mountain Car (连续动作)、 Bit Flipping (动态目标的离散动作) 或 Fetch Reach (动态目标的连续动作) 等任务。本 repo 还会添加更多的分层 RL 算法。
被Flappy Bird虐过么？反击的号角吹响了 作为一个曾经风靡一时的游戏，《Flappy Bird》曾经虐过很多的人类玩家。 而过去一段时间以来，好多人类借助AI技术把这款游戏“玩坏了”。量子位粗
这份Pytorch强化学习教程一共有八章，从DQN（Deep Q-Learning）开始，步步深入，最后向你展示Rainbow到底是什么。
这里有一份干货教程，手把手带你入门深度强化学习（Deep Reiforcement Learning），背景理论、代码实现全都有，在线领取无需安装哟！
通过这个实际项目，我们演示了如何在 OpenAI Gym 中使用深度 Q 网络（DQN）来解决经典的 CartPole 问题。我们创建了一个简单的 DQN 模型，实现了经验回放缓冲区，并进行了训练。这个项目为初学者提供了一个实践的起点，同时展示了在强化学习任务中使用 TensorFlow 和 OpenAI Gym 的基本步骤。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和应用强化学习算法。
近日，有开发人员用PyTorch实现了基本的RL算法，比如REINFORCE, vanilla actor-critic, DDPG, A3C, DQN 和PPO。这个帖子在Reddit论坛上获得了195个赞并引发了热议，一起来看一下吧。
虽然没有谷歌强大的集和DeepMind变态的算法的团队，但基于深度强化学习（Deep Q Network DQN ）的自制小游戏AI效果同样很赞。先上效果图：
gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包，在python中安装gym库和其中子场景都较为简便。
OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供了多个环境，包括经典的控制问题和 Atari 游戏。本篇博客将深入介绍 OpenAI Gym 中的强化学习算法，包括深度 Q 网络（Deep Q Network, DQN）和深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）。
AI 科技评论按：强化学习的研究如此火热，但强化学习的研究中又有如此之多的实践上的困难。「工欲善其事，必先利其器」，谷歌就推出了一个强化学习研究专用的框架帮自己减负、加速。 AI 科技评论把谷歌的介绍博客编译如下。
https://github.com/18605973470/rl-with-carla/blob/master/gym_carla.py
This work presents an extension of the initial OpenAI gym for robotics using ROS and Gazebo. A whitepaper about this work is available at https://arxiv.org/abs/1608.05742(论文地址). Please use the following BibTex entry to cite our work:
这是一个我已经断断续续地研究了很长一段时间的项目。在此项目之前我从未尝试过修改游戏，也从未成功训练过“真正的”强化学习代理（智能体）。所以这个项目挑战是：解决钓鱼这个问题的“状态空间”是什么。当使用一些简单的 RL 框架进行编码时，框架本身可以为我们提供代理、环境和奖励，我们不必考虑问题的建模部分。但是在游戏中，必须考虑模型将读取每一帧的状态以及模型将提供给游戏的输入，然后相应地收集合适的奖励，此外还必须确保模型在游戏中具有正确的视角（它只能看到玩家看到的东西），否则它可能只是学会利用错误或者根本不收敛。
↑开局一张图，故事全靠编。我常常会扪心自问，一个连本行工作都干不好的人，还有时间去捣鼓别的领域，去“学习”别的领域的新知识？然鹅，自诩为“Copy攻城狮”的我，膨胀到像 学一波AI，不求结果，为了兴趣愿意去尝试，哪怕到头来竹篮打水一场空。于是，机缘巧合通过齐老师了解到Baidu的AIStuio以及此次飞浆的实战入门课。国际惯例，免费的午餐实际上并非真正的面试，如同HuaweiCloud的AI训练营推广ModelArts，这次的课也是为了推广飞浆。当然，对于AI小白来说，这些 都是非常不错的工具，里面的学习资源也非常丰富，废话不多说，马上开启Copy之路！
DeepHash - An Open-Source Package for Deep Learning to Hash (DeepHash)
地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf
DQN 算法敲开了深度强化学习的大门，但是作为先驱性的工作，其本身存在着一些问题以及一些可以改进的地方。于是，在 DQN 之后，学术界涌现出了非常多的改进算法。本章将介绍其中两个非常著名的算法：Double DQN 和 Dueling DQN，这两个算法的实现非常简单，只需要在 DQN 的基础上稍加修改，它们能在一定程度上改善 DQN 的效果。如果读者想要了解更多、更详细的 DQN 改进方法，可以阅读 Rainbow 模型的论文及其引用文献。
本文中我们将一起创建一个深度Q网络（DQN）。它基于我们系列文章中（0）的单层Q网络，如果你是强化学习的初学者，我推荐你到文末跳转到（0）开始阅读。尽管简单的Q网路已经可以在简单的问题上和Q表表现一样出色，但是深度Q网络可以使其变得更强。要将简单的Q网络转化为深度Q网路，我们需要以下改进：
强化学习研究在过去几年取得了许多重大进展。这些进步使得智能体以超越人类的级别玩游戏，值得注意的例子包括DeepMind的DQN玩Atari游戏，AlphaGo，AlphaGo Zero，以及Open AI Five。具体而言，在DQN中引入重播记忆，智能体可以利用以前的经验，大规模分布式训练，实现跨多个工作分配学习过程，以及分配方法允许智能体模拟完整的分布，而不仅仅是他们的期望值，以便更全面地了解它们所处的情况。这种类型的进展很重要，因为产生这些进步的算法还适用于其他领域，例如机器人技术。
AutoPentest-DRL是一个基于深度强化学习（DRL）技术的自动化渗透测试框架。该框架可以针对给定的网络确定最合适的攻击路径，并可以通过渗透测试工具（如Metasploit）对该网络执行模拟攻击。
Hi,guys.今天我们来介绍一下人工智能下棋，我们将用机械臂来作为对手跟你进行下棋。
（第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 第18章 强化学习 [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
See some examples to learn about the framework:
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本文旨在探究将PyTorch Lightning应用于激动人心的强化学习（RL）领域。在这里，我们将使用经典的倒立摆gym环境来构建一个标准的深度Q网络（DQN）模型，以说明如何开始使用Lightning来构建RL模型。
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