强化学习RL实战 01：RoboCup Rescue simulator

强化学习贝尔曼方程推导愤怒的可乐强化学习人工智能概率论机器学习算法
引言强化学习中贝尔曼方程的重要性就不说了，本文利用高中生都能看懂的数学知识推导贝尔曼方程。回报折扣回报GtG_tGt的定义为：Gt=Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+⋯=∑k=0∞γkRt+k+1(1)G_t=R_{t+1}+\gammaR_{t+2}+\gamma^2R_{t+3}+\cdots=\sum_{k=0}^\infty\gamma^kR_{t+k+1}\tag1Gt=Rt+1+γR
强化学习RLHF详解贝塔西塔强化学习大模型人工智能深度学习机器学习算法语言模型
RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习（ReinforcementLearning,RL）依赖于预定义的奖励函数（RewardFunction），但在复杂任务（如自然语言生成、机器人控制）中，设计精确的奖励函数极为困难。例如：模糊目标：生成“高质量文本”难以量化，无法用简单的指标（如BLEU、R
强化学习【chapter0】-学习路线图明朝百晓生算法人工智能机器学习
前言：主要总结一下西湖大学赵老师的课程【强化学习的数学原理】课程：从零开始到透彻理解（完结）_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段（Ch1-Ch7）：掌握表格型算法，理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段（Ch8-Ch9）：动手实现DQN/策略梯度，熟悉PyTorch/TensorFlow3️⃣前沿阶段（Ch10：阅读论文（OpenAISpinningUp/RLlib文档）Chapter1：基
讯飞星火深度推理模型X1，为教育医疗带来革新
在科技飞速发展的今天，人工智能大模型已经成为推动各行业变革的重要力量。科大讯飞作为人工智能领域的佼佼者，其研发的星火深度推理模型X1，凭借独特的技术优势和强大的功能，为教育和医疗两大关乎国计民生的领域带来了前所未有的革新。技术原理与创新讯飞星火深度推理模型X1基于Transformer架构，并在此基础上进行了一系列创新。它通过大规模多阶段强化学习训练方法，在复杂推理、数学、代码、语言理解等场景全面
DeepSeek打破AI天花板：MoE架构+RL推理，效率提升5倍的底层逻辑 m0_74825409 面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
文章目录一、引言二、MoE架构：高效计算的核心支撑（一）MoE架构概述（二）DeepSeekMoE架构的创新点（三）MoE架构的代码实现示例三、RL推理：智能提升的关键驱动（一）RL推理概述（二）R1的训练流程（三）RL推理中的关键技术（四）RL推理的代码实现示例四、MoE架构与RL推理的结合：效率提升的奥秘（一）计算效率的提升（二）推理能力的增强（三）整体性能的飞跃五、结论与展望《DeepSee
Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解 John_今天务必休息一天 2_大语言模型基础 #2.2 生成式预训练语言模型GPT gpt log4j 语言模型人工智能自然语言处理算法
Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质：共享上下文的比较对捆绑（1）为什么同一prompt的比较对必须捆绑？（2）InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造（1）输入输出示例（2）人工标注数据的处理（3）损失函数的计算过程（4）反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值？（1）排序数据的天然属性（2）避
人工智能-基础篇-2-什么是机器学习？（ML，监督学习，半监督学习，零监督学习，强化学习，深度学习，机器学习步骤等） weisian151 人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据，自动学习规律并构建模型，从而对未知数据进行预测或决策，而无需依赖显式的程序指令。基本思想：通过数据驱动的方式，使系统能够从经验（数据）中改进性能，形成对数据模式的抽象化表达。基本概念：模型：模型是对现实世界现
Keras环境复现代码（三） yanyiche_ keras 深度学习人工智能
DQN雅达利Breakout强化学习实验要求明确实验目的：学习和实现深度Q学习（DQN），这是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习算法，用于解决复杂的决策问题。清楚实验原理：1、深度Q学习（DeepQ-Network）将卷积神经网络与Q学习结合，解决高维视觉输入的强化学习问题：2、经验回放：将状态转换存储到缓冲区，打破数据相关性，稳定训练。3、目标网络：定期更新目标Q值计算网络，减少训练中的目
Keras环境复现代码（二） yanyiche_ Keras 机器学习人工智能
PPOCartPole控制算法实践实验要求明确实验目的：学习和实现PPO算法，这是一种改进的策略梯度方法，通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性。清楚实验原理：PPO算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，它旨在解决传统策略梯度方法（如REINFORCE算法）在训练过程中可能出现的策略更新不稳定问题。PPO算法通过引入一种新的策略更新机制，限制每次更新的幅度，从而提高训练的稳定性和效率。PPO算法
行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
离线多智能体强化学习（MARL）是一个新兴领域，目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展，多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战，仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战，中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目，并取得了一些的成果，希望分享
利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架三谷秋水智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能计算机视觉机器学习
25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要，但由于演示收集和高维控制的挑战，其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈，但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数，这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
常见的强化学习算法分类及其特点 ywfwyht 人工智能算法分类人工智能
强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点：1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式：Q(s,a)←Q(s,a)
星际争霸多智能体挑战赛（SMAC）资源存储库多智能体强化学习人工智能
目录TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3多智能体强化学习Dec-POMDPs12-POMDPs（十二月-POMDP）Centralisedtrainingwithdecentralisedexec
AlphaStar 星际首秀，人工智能走向星辰大海谷歌开发者
文/王晶，资深工程师，GoogleBrain团队作者王晶，现为GoogleBrain团队的资深工程师，主要致力深度强化学习的研发，和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。北京时间1月25日凌晨2点，DeepMind直播了他们的AIAlphaStar和人类顶尖的职业电竞选手对战星际争霸2。根据DeepMind介绍，AlphaStar在2018年12月10日和19日先后以5：0全胜的战绩击
Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化 Deepoch 自动化运维人工智能机器人单片机 ai 科技
大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透，其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析：参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型（如PINNs）将器件物理方程嵌入神经网络架构，实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架（如PPO算法）动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数，在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
【行云流水a】淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL OpenRL/openrl PPO-for-Beginners: 从零开始实现强化学习算法PPO 强化学习框架verl 港大等开源GoT-R1 行云流水AI笔记开源算法
以下是DQN（DeepQ-Network）和PPO（ProximalPolicyOptimization）的全面对比流程图及文字解析。两者是强化学习的核心算法，但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异：graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式]A-->G[稳定性]A-->H[样本效率]A-->I[关键
PettingZoo:多智能体强化学习的标准API 资源存储库多智能体强化学习人工智能深度学习
PettingZoo:AStandardAPIforMulti-AgentReinforcementLearningPettingZoo:多智能体强化学习的标准API目录Abstract摘要1Introduction1介绍2BackgroundandRelatedWorks2背景及相关工作2.1PartiallyObservableStochasticGamesandRLlib2.1部分可观察随机
神经网络架构搜索 IJCAST主编进化计算神经网络架构人工智能
InternationalJournalofComplexityinAppliedScienceandTechnology，投稿网址:https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijcast,发表论文不收取任何费用，论文平均审稿25天内即可录用。1.神经网络架构搜索方法分类当前，神经网络架构搜索的方法主要可以归纳为以下三类：a.基于强化学习的NAS方法
强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】行云流水AI笔记开源人工智能
根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5）PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1 Gravity! 大模型笔记大模型 LLM 算法机器学习强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action）：在环境中可以采取的行为策略（Policy）：定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作，目标是最大化智能体的长期累积奖
LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）汤姆和佩琦 NLP 学习 Actor-Critic 算法
LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）文章目录LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）Actor-Critic算法基础原理算法流程细节算法优缺点分析算法核心总结视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1MQo4YGEmq/?spm_id_from=333.1387.upload.video_card.click&vd_source=57e4865932ea6c
强化学习-双臂老虎机 transuperb 强化学习人工智能
本篇文章模拟AI玩两个老虎机，AI需要判断出哪个老虎机收益更大，然后根据反馈调整对于不同老虎机的价值判断，如果把这个看作一个简单的强化学习的话，那么AI就是agent，两个老虎机就是environment，AI首先会对两台老虎机有一个预测值Q，预测哪一个的价值高，然后AI通过策略函数判断应该选择哪个老虎机，进行Action后根据Reward更新每个老虎机的价值Value，然后再进行下一次判断，直到
ROS2 强化学习：案例与代码实战芯动大师 ROS2学习目标检测人工智能
一、引言在机器人技术不断发展的今天，强化学习（RL）作为一种强大的机器学习范式，为机器人的智能决策和自主控制提供了新的途径。ROS2（RobotOperatingSystem2）作为新一代机器人操作系统，具有更好的实时性、分布式性能和安全性，为强化学习在机器人领域的应用提供了更坚实的基础。本文将通过一个具体案例，深入探讨ROS2与强化学习的结合应用，并提供相关代码实现。二、案例背景本案例以移动机器
解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法 AI算力网络与通信 AI人工智能与大数据技术 AI算力网络与通信原理 AI人工智能大数据架构人工智能网络算法 ai
解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法：从"快递员找路"到"智能网络大脑"关键词：AI算力网络、通信领域、强化学习、马尔可夫决策、资源调度摘要：本文将用"快递物流系统"的类比，带您理解AI算力网络与通信领域如何通过强化学习实现智能决策。我们会从核心概念讲起，逐步拆解强化学习在网络资源调度中的算法原理，结合Python代码实战，最后探索其在5G/6G、边缘计算等场景的应用。即使您没学过复杂数学，也
AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化 QuantumWalker 人工智能自动驾驶机器学习
```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中，人工智能（AI）的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中，AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中，深度强化学习作为AI的一个重要分支，在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
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强化学习实战：从 Q-Learning 到 PPO 全流程荣华富贵8 程序员的知识储备2 程序员的知识储备3 人工智能算法机器学习
1引言随着人工智能的快速发展，强化学习（ReinforcementLearning,RL）凭借其在复杂决策与控制问题上的卓越表现，已成为研究与应用的前沿热点。本文旨在从经典的Q-Learning算法入手，系统梳理从值迭代到策略优化的全流程技术细节，直至最具代表性的ProximalPolicyOptimization（PPO）算法，结合理论推导、代码实现与案例分析，深入探讨强化学习的核心原理、算法演
基于CTDE MAPPO的无线通信资源分配强化学习实现 pk_xz123456 仿真模型深度学习算法 lstm 人工智能 rnn 深度学习开发语言
基于CTDEMAPPO的无线通信资源分配强化学习实现摘要本文提出了一种基于集中训练分散执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法，用于解决无线通信网络中的资源分配问题。我们设计了一个多基站协作环境，其中每个基站作为独立智能体，通过分布式决策实现网络吞吐量最大化。实验结果表明，MAPPO算法在频谱效率和用户公平性方面显著优于传统启发式算法。1.引言1.1研究背景随着5G/6G通信技
强化学习系列——PPO算法 lqjun0827 算法深度学习算法人工智能
强化学习系列——PPO算法PPO算法一、背景知识：策略梯度&Advantage二、引入重要性采样（ImportanceSampling）三、PPO-Clip目标函数推导✅四、总结公式（一图总览）参考文献PPO示例代码实现补充内容：重要性采样一、问题背景：我们想估计某个期望❗问题：二、引入重要性采样（ImportanceSampling）三、离散采样形式（蒙特卡洛估计）四、标准化的重要性采样五、在强
人工神经网络：架构原理与技术解析 weixin_47233946 架构
##引言在深度学习和人工智能领域，人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）作为模拟人脑认知机制的核心技术，已在图像识别、自然语言处理和强化学习等领域实现了革命性突破。从AlphaGo击败人类顶尖棋手到ChatGPT的对话生成能力，ANN的进化持续推动技术边界的扩展。本文将深入剖析人工神经网络的核心原理、技术实现与发展趋势。##一、基础概念与数学模型###1.1生物启发
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面向对象：把要完成的一件事，通过对象间的协作实现。面向过程：把要完成的一件事，通过循序依次调用各个模块实现。我把大象装进冰箱这件事为例，用面向对象和面向过程实现，都是用java代码完成。 1、面向对象 package bigDemo.ObjectOriented; /** * 大象类 * * @Description * @author FuJian
Java Hotspot: Remove the Permanent Generation bookjovi HotSpot
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一.自动生成Mock类在需要Mock的属性上标记@Mock注解，然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
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----------------------------剧透请原谅，有兴趣的朋友可以自己看看电影，互相讨论哦！！！从厦门回来的动车上，无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然，这几部电影可能会另大家失望，并不是类似小鬼当家的电影，而是关于“坏小孩”的电影！自己挑了两部先看了看，但是发现看完之后，心里久久不能平
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我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别.... 但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
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小学5年级英语单词背诵第一课 dcj3sjt126com english word
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