更新或重新生成compile_commands.json文件：如果你的项目配置发生了更改，例如添加或删除了文件，可能需要更新或重新生成compile_commands.json文件。确保compile_commands.json文件的路径正确：在VSCode中，打开命令面板（Ctrl+Shift+P），输入"C/C++: Edit Configurations (JSON)"并选择该选项。检查C/

**Reeds-Shepp** 算法简称 **RS**，由 **J.A.Reeds** 和 **L.A.Shepp** 于 1990 年发表的论文 [( optimal path for a car that goes both forward and backwards)](https://projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.pjm/110264545

[ROS Projects] – Use OpenAI_ROS with Turtlebot2 Step by Stepopenai_ros教程（ ros gazebo 深度强化学习）

在运行老师给的参考项目时报错：ImportError: No module named openai_ros在网上搜了很多资料都没有介绍说怎么安装openai_ros，fanqiang去了外网才找到答案。在这里可总结一番：首先在终端中cd到在你的工作空间：cd ~/ros_ws/src执行命令：git clone https://bitbucket.org/theconstructcore/ope

强化学习知识点目录

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文章目录参考资料1. 模仿学习概述2. 行为克隆2.1 行为克隆缺点缺点1：观测非常有限缺点2：机器会完全模仿专家的行为缺点3：训练数据跟测试数据不匹配2. 逆强化学习2.1 概述2.2 奖励函数2.2 IRL vs GAN3. 第三人称视角模仿学习4. 练习4.1 keywords参考资料https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter11/c

文章目录参考资料1. 离散动作 vs. 连续动作1.1 随机性策略 vs 确定性策略2. DDPG2.1 介绍2.2 DDPG ： DQN 的扩展。2.3 Exploration vs. Exploitation3. Twin Delayed DDPG(TD3)3.1 TD3的技巧3.2 Exploration vs. Exploitation4. 练习4.1 简答4.2 编程题参考资料https

Soft Actor-Critic (SAC)是面向Maximum Entropy Reinforcement learning 开发的一种off policy算法，和DDPG相比，Soft Actor-Critic使用的是随机策略stochastic policy，相比确定性策略具有一定的优势。Soft Actor-Critic兼具稳定性高和样本利用率高的优点。......

第二章习题习题 2-1 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题．分类问题中的标签，是没有连续的概念的。每个标签之间的距离也是没有实际意义的，所以预测值 和 标签两个向量之间的平方差这个值不能反应分类这个问题的优化程度。假设分类问题的类别是1,2,3那么对于一个真实类别为2的样本X，模型的分类结果是 1 或 3，平方损失函数得到的结果都一样，显然不适合。解：yn维数为1∗1；wn和wn维数为n∗1&