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针对传统Actor-critic (AC) 方法在求解连续空间序贯决策问题时收敛速度较慢、收敛质量不高的问题, 提出一种基于对称扰动采样的AC算法框架. 首先, 框架采用高斯分布作为策略分布, 在每一
Soft Actor-Critic(SAC)算法tensorflow实现,SAC是深度强化学习中对于连续动作控制的又一经典。
Actor-Critic Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) Pathwise Derivative Policy Gradient
提出一种基于模糊RBF网络的自适应模糊Actor-Critic学习.采用一个模糊RBF 神经网络同时逼近Actor动作函数和Critic 的值函数, 解决状态空间泛化中易出现的“维数灾”问题.模糊RB
在皮层神经元放电活动模型的基础上进行单关节自发运动的研究,从控制理论的角度分析闭环脑机接口的工作原理.使用卡尔曼滤波器和人工神经网络设计系统的解码器替代原系统的脊髓电流,并且比较这两种解码器的优劣.由
使用Actor-Critic强化学习在具有混合能源的HetNets中进行功率分配
阿卡努尔项目具有两个重要的教育价值：首先，它帮助用户深入理解神经网络设计、学习动态及其实际应用；其次，通过使用Akka库和Scala语言，用户可以学习基于Actor模型的并发编程。在这里，感知器是一个
异步rl RL的Actor-Critic异步实现包
\"Tile-Game:基于SFML Tile的游戏\"实际上与描述中的信息存在一些冲突。标题中提到了“SFML Tile”，而描述中却提到这是一个“Javascript”项目，使用了HTML5画布来
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