【强化学习】第11页

Starling-LM-7B与GPT-4：开源AI的新纪录

模型特点Starling-LM-7B，一个由人工智能反馈强化学习（RLAIF）训练的开源LLM，使用了新的GPT-4标记排名数据集Nectar和全新的奖励训练及策略调整流程。在

努力犯错·2023-12-29 15:03

GPT系列综述

InstructGPT在GPT-3上用强化学习做微调，内核模型为PPO-ptx，下面的论文会详细分析。ChatGPT沿用了InstructGPT，但是数据大了好几个量级。G

AmberlikeNLP·2023-12-29 13:16

2024 人工智能与大数据专业毕业设计(论文)选题推荐

目录前言毕设选题2.1目标检测与图像分类2.2自然语言处理与文本生成2.3时间序列分析与预测2.4强化学习与智能决策3.选题迷茫4.选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研

Krin_IT·2023-12-29 09:10

具身智能主流方法：模仿学习，和强化学习

强化学习：强调在与现实世界交互过程中持续学习，这让强化学习具有不断重新学习新的技能的可能。模仿学习：需要人为构造复杂数据集，数据利用率高，但数据难强化学习：需

笑傲江湖2023·2023-12-29 02:33

随机网络中通过Hebbian可塑性进行元学习(Meta-Learning through Hebbian Plasticity in Random Networks)

现代强化学习（RL）方法已显示出在解决复杂任务方面的重大进步，但是，一旦训练结束，找到的解决方案通常是静态的，并且无法适应新的信息或应对干扰。尽管仍不能完全理解生物大脑如何从经

Man in Himself·2023-12-28 21:16

Python深度学习技术进阶篇|Transformer模型详解

VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络（GCN、GAT、GIN等）、强化学习

zmjia111·2023-12-28 19:21

《硅谷来信》读书笔记88

第245封信：AlphaGo的关键方法：强化学习强化学习，就是在有正确反馈的前提下，做自主的学习。

老无杂谈·2023-12-28 04:44

01强化学习基础以及马尔可夫决策过程

文章目录前言一、关于强化学习特点基本要素奖励-reward决策序列智能体与环境状态完全可观测环境与部分可观测环境智能体组成策略价值函数模型方法分类基于策略更新与优化是否依赖模型环境返回的回报函数强化学习中的问题学习与规划探索与利用预测与控制二

爱宇小菜涛·2023-12-28 01:17

价值函数近似-prediction\control（DQN）

IncrementalVFAPredictionAlgorithmsMCpredictionVFATDpredictionVFA二、IncrementalVFAControlAlgorithm基于MC、TD优化批量强化学习收敛性三

爱宇小菜涛·2023-12-28 01:46

策略梯度方法

文章目录前言一、基于梯度策略的强化学习policyandvalueRL基于策略梯度的优劣势目标函数添加基线考虑时序因果关系二、蒙特卡洛策略梯度方法实现流程加入基线降低方差三、Actor-CriticAlgorithm

爱宇小菜涛·2023-12-28 01:46

马尔科夫决策过程-策略迭代与值迭代(基于动态规划)

文章目录前言一、基础概念RL基础关键词马尔可夫决策过程关键词二、马尔科夫决策过程1.策略评估2.策略迭代3.值迭代4.策略迭代与值迭代的区别前言强化学习入门笔记，基于easyRL一、基础概念RL基础关键词强化学习

爱宇小菜涛·2023-12-28 01:16

8.1 有监督学习算法

有监督学习算法0.机器学习理论基础根据酒精浓度、颜色深度判断红酒类别常用机器学习算法体系有监督学习无监督学习半监督学习强化学习输入/输出空间、特征空间过拟合与欠拟合1.KNN/K近邻算法1.1算法原理1.2

adamlay·2023-12-27 15:44

办公室副主任述职述廉述学报告

一年来，在办公室的正确领导和同事们的大力支持下，我团结带领秘书科、信息科、机要室人员，克服人手少、任务重等困难，强化学习、提升素质，兢兢业业，较好地完成了各项任务。

写作文稿·2023-12-26 17:51

【伤寒强化学习训练】打卡第九十五天

阳明病的形成必须是一个阴虚而阳不虚的体质，才容易转归到阳明病。可是我们今天的人，通常是阳虚而阴实的居多，并不容易转化成一个标准的阳明病。阳明病是年轻人的特权阳明篇归类：按经腑分：一、阳明经证：阳明病最浅的病1、身大热（不恶寒反恶热）2、汗大出3、口大渴4、面赤心烦5、舌苔黄燥治法：清热生津——白虎汤配方：石膏一斤，知母六两，炙甘草二两，粳米六合临床使用：1、以高热为主证，乙脑、流脑、大叶性肺炎、流

A卐炏澬焚·2023-12-26 17:27

1 监督学习-概述

1.1统计学习统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习及强化学习。

奋斗的喵儿·2023-12-26 14:36

Pytorch深度强化学习2-1：基于价值的强化学习——DQN算法

目录0专栏介绍1基于价值的强化学习2深度Q网络与Q-learning3DQN原理分析4DQN训练实例0专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现

Mr.Winter`·2023-12-26 14:40

强化学习------Policy Gradient算法公式推导

目录一、前言二、公式推导基线三、代码实现四、参考一、前言PolicyGradient算法是一种基于策略的强化学习算法，与基于值的方法（如Q-learning和DQN）不同。

韭菜盖饭·2023-12-25 17:04

边缘服务器

提出了一种基于人工智能深度强化学习算法的扩展性及智能性较高的智能选择模式。

Mindtechnist·2023-12-25 13:08

【强化学习】PPO：近端策略优化算法

近端策略优化算法《ProximalPolicyOptimizationAlgorithms》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf一、置信域方法(TrustRegionMethods)设πθold\pi_{\theta_{old}}πθold是先前参数为θold\theta_{old}θold的策略网络，πθ\pi_{\theta}πθ则是当前待优化的策

BQW_·2023-12-25 11:32

强化学习_06_pytorch-TD3实践(CarRacing-v2)

0、TD3算法原理简介详见笔者前一篇实践强化学习_06_pytorch-TD3实践(BipedalWalkerHardcore-v3)1、CarRacing环境观察及调整ActionSpaceBox([

Scc_hy·2023-12-25 10:08

运动重定向：C-3PO-v1

Three-phaselearningframeworkforroboticmotionimitationbasedoninteractiveteachingandreinforcementlearning解析摘要1.简介2.相关工作2.1基于编码器-解码器的架构2.2强化学习

AIRV_Gao·2023-12-25 00:08

【个人记录】Ubuntu做网络路由+强化学习项目debug

本篇并不介绍做整个项目的过程，仅仅是个人在科研过程中的debug记录和心得。希望某个部分是你正需要的解决方案。第一部分：在服务器上安装mininetmininet是一个在安装过程中比较容易出问题的包。一定要好好看看官方INSTALL文档。Download/GetStartedWithMininet最简单的方式是下载Mininet镜像虚拟机，但是一开始我使用的实验室的服务器，所以选择clone再安装

老熊软糖·2023-12-24 17:52

强化学习（五）-Deterministic Policy Gradient (DPG) 算法及公式推导

针对连续动作空间，策略函数没法预测出每个动作选择的概率。因此使用确定性策略梯度方法。0概览1actor输出确定动作2模型目标：actor目标：使critic值最大critic目标：使TDerror最大3改进：使用两个target网络减少TDerror自举估计。1actor和critic网络确定性策略网络actor:a=π(s;θ)\pi(s;\theta)π(s;θ)输出为确定性的动作a动作价值网

晚点吧·2023-12-24 09:44

Ubuntu20.04 Linux系统安装mujoco和mujoco_py

Ubuntu20.04Linux系统安装mujuco200和mujoco_pymujoco的功能就不介绍了，熟悉强化学习的同学应该都知道，这个一个功能非常强大的物理引擎，通过mujoco生成强化学习环境

唯唯诺诺王德发·2023-12-23 23:42

AI中的强化学习是怎么做的呢？

1.什么是强化学习其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做，而强化学习（ReinforcementLearning,RL）是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。

人工智能小豪·2023-12-23 15:11

【论文解读】：大模型免微调的上下文对齐方法

本文通过对alignmenttuning的深入研究揭示了其“表面性质”，即通过监督微调和强化学习调整LLMs的方式可能仅仅影响模型的语言风格，而对模型解码性能的影响相对较小。

深度人工智能·2023-12-23 14:52

强化学习--免模型预测与控制

免模型预测与控制强化学习免模型预测与控制免模型预测蒙特卡洛估计时序差分估计时序产分与蒙特卡洛的比较免模型控制Q-learning免模型预测蒙特卡洛估计蒙特卡洛估计方法在强化学习中是免模型预测价值函数的方式之一

无盐薯片·2023-12-23 13:33

强化学习--DQN

DQN强化学习DQN深度网络经验回放目标网络深度网络一个神经网络能够将输入向量映射到输出向量，这个映射过程可以用下式表示。

无盐薯片·2023-12-23 13:33

强化学习--DDPG

DDPG强化学习DDPGDPGDDPGDPGDQN算法的一个主要缺点就是不能用于连续动作空间，这是因为在DQN算法中动作是通过贪心策略或者说argmax的方式来从Q函数间接得到，这里Q函数就相当于DDPG

无盐薯片·2023-12-23 13:01

大数据、知识图谱和强化学习的综合应用

大数据、知识图谱和强化学习各自在不同的方面都发挥了重要作用，它们分别涉及了大规模数据的处理和挖掘、基于图的数据结构和信息提取，以及基于奖励反馈的决策制定。

道亦无名·2023-12-23 13:36

【大模型实践】基于文心一言的对话模型设计

文心一言从数万亿数据和数千亿知识中融合学习，得到预训练大模型，在此基础上采用有监督精调、人类反馈强化学习、提示等技术，具备知识增强、检索增强和对话增强的技术优势。

justld·2023-12-23 12:09

乌梅丸证及乌梅的药性–90天强化学习–周丹

乌梅丸证伤寒，脉微而厥，至七八日，肤冷，其人躁、无暂安时者，此为脏厥，非蚘厥也。蚘厥者，其人当吐蚘。今病者静，而复时烦，此为脏寒，蚘上入其膈，故烦。须臾复止，得食而呕又烦者，蚘闻食臭出，其人当自吐蚘。蚘厥者，乌梅丸主之。又主久利。乌梅丸方乌梅三百枚细辛六两干姜十两黄连十六两当归四两附子六两（炮去皮）蜀椒四两（出汗）桂枝六两（去皮）人参六两黄柏六两右十味，异捣筛，合治之，以苦酒渍乌梅一宿，去核，蒸之

经方临证经验录·2023-12-23 09:57

人工智能，什么是强化学习？

强化学习已成为机器学习中一个很有前途的领域，可以解决通常处于不确定性状态的顺序决策问题。

人工智能MOS·2023-12-23 08:44

智能游戏设计：发展历程、问题与解决、未来展望

1.2强化学习

鳗小鱼·2023-12-22 22:34

第一章：马尔科夫决策过程（不可能看不懂）

目录一、预备知识二、马尔可夫决策过程三、马尔可夫性质四、回报五、状态转移矩阵六、小结一、预备知识本节主要介绍强化学习最基本的问题模型，马尔科夫决策过程（Markovdecisionprocess，MDP

代码kobe·2023-12-22 19:28

ChatGPT一周年：开源语言大模型的冲击

通过有监督微调和人类反馈的强化学习，模型可以回答人类问题，并在广泛的任务范围内遵循指令。

OneFlow深度学习框架·2023-12-22 13:46

行为心理学的认识-操作性条件作用

这就是操作条件作用的正强化学习，当然有正的就有反的。基本的意思是，有一个事物可以刺激到你，是你感兴趣或者使你厌恶，但是你要想得到或者远离这个刺激

两点半的早晨·2023-12-22 03:37

RLHF介绍及实践测试

介绍RLHF（ReinforcementLearningHyperparameterOptimizationFramework）是一种用于强化学习模型的超参数优化框架。

Charles_yy·2023-12-21 21:32

马尔可夫链蒙特卡罗方法，变分贝叶斯推断和巴纳赫不动点在强化学习中的应用

1.马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法和变分贝叶斯推断方法马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法和变分贝叶斯推断方法在强化学习中的应用具有重要意义。

笑傲江湖2023·2023-12-21 16:54

全新「机械手」算法：辅助花式抓杯子，GTX 1650实现150fps推断

新方法结合扩散模型和强化学习，将抓取问题分解为「如何抓」以及「何时抓」，平价显卡即可实现实时交互。手是人类与世界交互的重要部分，手的缺失（如上肢残障）会大大影响人类的正常生活。

xwz小王子·2023-12-21 14:17

腾讯多任务强化学习算法登上顶刊TPAMI

一、概要编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）论文标题：Curriculum-basedAsymmetricMulti-taskReinforcementLearning论文链接：https://arxiv.org/pdf/2211.03352.pdf代码链接：https://github.com/huanghanchi/CAMRL这是一篇2022年被IEEETransactionso

一阙词·2023-12-21 13:43

TPAMI: 基于强化学习的灵巧双手操作技能学习

最近，强化学习（RL）算法在许多需要决策领域的表现都优于人类专家。

xwz小王子·2023-12-21 13:10

AI百模大战：引领行业变革与开启人才黄金时代

个人博客：个人主页个人专栏：Linux学习⛳️功不唐捐，玉汝于成目录前言技术进步：AI的飞速发展1.深度学习的多领域应用2.自然语言处理的语境理解提升3.计算机视觉的实时处理能力提高4.强化学习在决策制定中的广泛应用

还在路上的秃头·2023-12-21 12:37

[ToolsChains CPP] Osqp的使用之二：MPCdemo-自动驾驶纵向mpc控制

135070489本文将先解读官网mpc的例子，然后实现一个自己设计的mpc的控制器；不远的未来的目标是成为我闭环仿真器（轨迹处理、规划、控制接入基于学习的车辆模型）的一环（目前是pp控制），遥远的未来实现强化学习自动调整参数

HERR_QQ·2023-12-21 09:48

MATLAB - 最优控制（Optimal Control）

一些广泛使用的最优控制方法有：线性二次调节器(LQR)/线性二次高斯(LQG)控制模型预测控制强化学习极值搜索控制H无穷综合一、线性二次调节器(LQR)/线性二次高斯(LQG)控制线性二次调节器(LQR

kuan_li_lyg·2023-12-21 08:59

「65页PDF」让 PM 全面理解深度学习

访问「easyAI-产品经理的AI知识库」下载PDF下面是内容结构和长图：深度学习全景图深度学习概要卷积神经网络-CNN循环神经网络-RNN长短期记忆网络–LSTM生成对抗网络–GANs强化学习-Reinforcementlearning

easyAI人工智能知识库·2023-12-21 04:13

Course3-Week3-强化学习

Course3-Week3-强化学习文章目录Course3-Week3-强化学习1.强化学习的问题引入1.1什么是强化学习1.2强化学习示例1.3数学符号2.离散状态空间的强化学习2.1回报2.2策略2.3

虎慕·2023-12-20 19:30

NLP论文阅读记录 - AAAI-23 | 01 Cogito Ergo Summ：通过语义解析图和一致性奖励对生物医学论文进行抽象总结

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1抽象概括2.2图增强摘要2.3抽象概括的强化学习三.本文方法COGITOERGOSUMM

yuyuyu_xxx·2023-12-20 18:41

Pytorch深度强化学习案例：基于Q-Learning的机器人走迷宫

目录0专栏介绍1Q-Learning算法原理2强化学习基本框架3机器人走迷宫算法3.1迷宫环境3.2状态、动作和奖励3.3Q-Learning算法实现3.4完成训练4算法分析4.1Q-Table4.2奖励曲线

Mr.Winter`·2023-12-20 12:43

【强化学习】Deep Q Learning

DeepQLearning在前两篇文章中，我们发现RL模型的目标是基于观察空间(observations)和最大化奖励和(maximumizesumrewards)的。如果我们能够拟合出一个函数(function)来解决上述问题，那就可以避免存储一个(在DoubleQ-Learning中甚至是两个)巨大的Q_table。Tabular->FunctionContinousObservation:函

Hellespontus·2023-12-20 06:12

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