摘要：
https://sites.google.com/view/humanoid-gym/ 阅读全文
摘要：
https://research.nvidia.com/labs/gear/ 阅读全文
摘要：
https://github.com/dragen1860?tab=repositories https://github.com/awjuliani?tab=repositories https://github.com/katerakelly?tab=repositories https://g 阅读全文
摘要：
论文： LEARNING VISION-GUIDED QUADRUPEDAL LOCOMOTION END-TO-END WITH CROSS-MODAL TRANSFORMERS 发表于ICLR2022 相关： https://zhuanlan.zhihu.com/p/581786377 阅读全文
摘要：
论文地址： https://arxiv.org/abs/2010.11929 Github地址： https://github.com/google-research/vision_transformer 阅读全文
摘要：
项目地址： https://openai.com/index/clip Github代码地址： https://github.com/openai/CLIP 阅读全文
摘要：
https://www.understandingai.org/p/large-language-models-explained-with https://arxiv.org/abs/1905.05950 https://arxiv.org/abs/2012.14913 https://arxiv 阅读全文
摘要：
地址： https://github.com/ikostrikov/pytorch-a2c-ppo-acktr-gail 阅读全文
摘要：
GitHub地址： https://github.com/mit-han-lab/efficientvit#usage 相关： https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_efficientvit.html 阅读全文
摘要：
地址： https://developer.nvidia.com/isaac-gym 过期代码库地址：（已不再维护的代码库，现已由isaac gym项目合并到isaac sim项目）(2022年开始停止维护)(强化学习算法代码库) https://github.com/NVIDIA-Omnivers 阅读全文
摘要：
项目地址： https://mobile-aloha.github.io/ 演示视频地址： https://www.youtube.com/watch?v=HaaZ8ss-HP4 论文地址： https://mobile-aloha.github.io/resources/mobile-aloha. 阅读全文
摘要：
地址： https://lucho1.github.io/JumpPointSearch/ 原作者还开发了A* 算法的Windows系统上的小程序：（重点：小程序意义不大，这个综述还是不赖的） 项目地址：https://github.com/lucho1/JumpPointSearch 重点： 这个 阅读全文
摘要：
地址： http://mapf.info/index.php/Main/Publications 与其对应的实验室地址： https://www.movingai.com/ 阅读全文
摘要：
相关： https://www.youtube.com/watch?v=TctNb7DPRtA 人类的真实数据的收集： 人类通过远程控制器实时的控制机器人操作，并且将机器人的操作数据记录下来。 注意： 这里虽然是使用人类的真实操作数据，但是其实是人类操纵机器人执行动作后的数据，这部分真实物理世界下的 阅读全文
摘要：
原文地址： https://mp.weixin.qq.com/s/Z-U4EO6FCF703yMwHXAq5A 随着深度学习和强化学习在机器人学领域的迅猛发展，尤其是大型语言模型的创新进步，具身人工智能系统正以其感知、交互和自主导航的能力，预示着对家庭机器人技术等多个领域的革命性变革。因此我们联合英 阅读全文
摘要：
https://github.com/boulanni/theano-hf https://people.duke.edu/~hpgavin/ExperimentalSystems/lm.pdf https://en.wikipedia.org/wiki/Levenberg%E2%80%93Marq 阅读全文
摘要：
作为reinforcement learning的一个入门学习的项目，spinningup的地址： （英文原版：） https://spinningup.openai.com/en/latest/index.html （中文翻译版：） https://spinningup.readthedocs.i 阅读全文
摘要：
相关： 【转载】 推荐算法之Thompson(汤普森)采样 【转载】 推荐系统 EE 问题与 Bandit 算法 python语言绘图：绘制一组beta分布图 转载： beta分布介绍 python语言绘图：绘制一组以beta分布为先验，以二项分布为似然的贝叶斯后验分布图 深入理解什么是Beta分布 阅读全文
摘要：
源代码地址： https://github.com/tensorflow/agents TensorFlow给出的官方文档说明： https://tensorflow.google.cn/agents 相关视频： https://www.youtube.com/watch?v=U7g7-Jzj9qo 阅读全文
摘要：
相关前文： 面向分布式强化学习的经验回放框架——Reverb: A Framework for Experience Replay 论文题目： Reverb: A Framework for Experience Replay 地址： https://arxiv.org/pdf/2102.04736 阅读全文
2024年12月21日
摘要：
前文： 强化学习算法中的log_det_jacobian —— 概率分布的仿射变换（Bijector） 前文说到概率分布的仿射变换（Bijector）在贝叶斯、变分推断等领域有很重要的作用，但是在强化学习中呢，其实在强化学习中也会用到，但是最为普遍的应用场景其实只是做简单的tanh变换。 在强化学习 阅读全文
摘要：
关于TensorFlow的probability模块的教程： https://tensorflow.google.cn/probability/examples/A_Tour_of_TensorFlow_Probability?hl=zh-cn 相关： https://colab.research. 阅读全文
摘要：
相关： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context={"nid"%3A"news_9588328155434867865"}&n_type=-1&p_from=-1 阅读全文
2024年12月20日
摘要：
高斯分布微分熵的推导 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/73477043 阅读全文
2024年12月19日
摘要：
视频地址： https://www.bilibili.com/video/BV13qBNYqExW/ 阅读全文
2024年12月18日
摘要：
相关视频： https://bizwebcast.smarket.com.cn/b975d6d9969a42cba9626adb7669676b/2a1fc2d76a65403cb76f99acd5b025da-8a7c33851d2f0a4e69aa50fae3038d63-sd.mp4 阅读全文
摘要：
新买域名地址： http://www.angrypanda.top/ 域名管理地址： https://console.huaweicloud.com/ 阅读全文
摘要：
最近几年已经不太在意国内的deep learning的框架发展了，尤其是硬件发展，因为我的华为昇腾的使用权限已经过期了，没有了国产硬件使用权限后我也就自然不太关注国内国产AI硬件的事情了，不过最近看到特朗普又要回来了，然后NVIDIA又要搞什么限制了，于是也就又想起谈谈国内AI硬件和deep lea 阅读全文
摘要：
softlearning原始项目： https://github.com/rail-berkeley/softlearning 国内地址： https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning 相关： 强化学习：人形机器人 —— soft 阅读全文
2024年12月16日
摘要：
项目源码地址： https://github.com/rail-berkeley/softlearning 调试这个代码其实没有什么实际意义，这里只是做了个尝试，纯属“恶趣味”。 安装时候的一个重点就是需要安装gcc-9，不能安装过高版本的GCC，否则报错。 mujoco版本为200，地址： htt 阅读全文
