强化学习 - 电子工程专辑

强化学习

清华提出BEV感知和强化学习融合方法：实现感知和决策的无缝衔接

本文来源深蓝AI本文提出了一种基于鸟瞰图和环视摄像头输入的深度强化学习（DRL）特征提取网络，以获得车辆周围完整的环境信息。基于经典的自动驾驶感知任务语义分割，对提出的特征提取网络从环视摄像头中提取的高维环境特征进行解码，并将解码后的信息可视化为环境中的其他车辆，提高了DRL的可解释性。©️【深蓝AI】编译端到端自动驾驶为传统模块化系统提供了一种简化的替代方案，将感知、预测和规划集成在一个框架内。

智能汽车设计 2024-11-14 196浏览
基于模型的自动驾驶汽车端到端深度强化学习策略

--关注、星标、回复“智驾圈子”--↓↓查看：「智驾最前沿」智驾圈子资料目录↓↓真实驾驶场景中，通过观察和互动，使智能驾驶汽车能够积累知识并应对不可预测的情况。我们将智驾汽车的这种对世界运作方式称为“常规认知”，它使智能汽车能够找到自己的方向。对周边环境目标的观察也使自车能够学习并遵守规则。机器学习中的一个类似概念是一种称为模仿学习的方法，它允许模型学习模仿人类在给定任务中的行为。欢迎关注「智驾最

智驾最前沿 2023-08-05 482浏览
IOTE论坛|从深度学习到强化学习，AI市场里没有泡沫

本文来源：物联传媒目前，AI已从深度学习走向强化学习阶段。强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为。如今不少AI产品已落地，从居家到交通，从物流到零售，针对不同人群和不同场景提供多样化的服务，提高了人们的工作效率和生活质量。据IDC最新数据，2022年全球人工智能收入预计同比增长19.6%，达到4328亿美元，包括软件、硬件和服务。在这三个技术类

物联传媒 2022-08-29 448浏览
我的天，强化学习还能用在自动驾驶领域？

随着深度神经网络的兴起，强化学习在许多传统游戏中得到了稳步的发展，并在许多游戏中超越了人类。强化学习研究的场景主要集中在机器人、游戏、棋牌等方面，然而，自动驾驶的强化学习研究却很难在现实场景中进行实车训练。因为强化学习需要试错，迭代训练等，真实路上是经不起测试的。所以，一般自动驾驶都使用仿真训练。但这样出来的模型又比较不适用于真实场景。那么，针对这一问题，本次邀请到一位多伦多大学强化学习、自动

大鱼机器人 2022-03-25 1078浏览
深度强化学习的“丛林”大冒险

DeepMind在AI界是一家神奇的公司，在过去的几年取得了许多令人瞩目的成绩，例如享誉世界的阿法狗打败人类登顶围棋的天花板，Deepmind AlphaStar打败了星际争霸人类高手等。在生命科学领域，AIphaFold2模型，可以将人类98.5%的蛋白质结构全部预测一遍，深入生命信息的深处、解读生命运行的密码。DeepMind在生物、数学、化学、物理等领域中撒下的种子，吸引了许多聪慧大脑纷纷前

脑极体 2022-03-16 525浏览
支持Python3.10，OpenAI强化学习工具包Gym迎来史上最大更新

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权你在用了吗？ OpenAI 创建的 Gym 是开源的 Python 库，通过提供一个用于在学习算法和环境之间通信的标准 API 以及一组符合该 API 的标准环境，来开发和比较强化学习（DL）算法。自推出以来，Gym 的 API 已经成为了领域标准。目前，在 Gym 的项目主页，Star 量已经达到了 26.6k。项目地址：htt

OpenCV学堂 2022-02-28 1314浏览

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