多智能体强化学习MARL 第14页

强化学习-赵世钰（二）：贝尔曼/Bellman方程【用于计算给定π下的State Value：①线性方程组法、②迭代法】、Action Value【根据状态值求解得到；用来评价action优劣】

StateValue：theaverageReturnthatanagentcanobtainifitfollowsagivenpolicy/π【给定一个policy/π，所有可能的trajectorys得到的所有return的平均值/期望值：vπ(s)≐E[Gt∣St=s]v_\pi(s)\doteq\mathbb{E}[G_t|S_t=s]vπ(s)≐E[Gt∣St=s]】.Return：th

u013250861·2023-12-06 06:26

张同斌考研数学如何利用暑期黄金时间，安排好考研数学第一轮强化?

如何做好考研数学的第一波强化学习呢？

文都考神干货·2023-12-06 05:07

状态空间的定义

在系统理论、控制论、计算机科学、强化学习等领域，状态空间是一种常见的概念。状态空间框架是一种用于描述和分析系统的方法，它包括系统的状态、状态之间的转移关系以及与状态相关的行为。

summer_west_fish·2023-12-06 02:56

NeurIPS 2023｜AI Agents先行者CAMEL：第一个基于大模型的多智能体框架

AIAgents是当下大模型领域备受关注的话题，用户可以引入多个扮演不同角色的LLMAgents参与到实际的任务中，Agents之间会进行竞争和协作等多种形式的动态交互，进而产生惊人的群体智能效果。本文介绍了来自KAUST研究团队的大模型心智交互CAMEL框架（“骆驼”），CAMEL框架是最早基于ChatGPT的autonomousagents知名项目，目前已被顶级人工智能会议NeurIPS202

TechBeat人工智能社区·2023-12-06 00:13

RLHF：强化学习结合大预言模型的训练方式

RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。

_刘文凯_·2023-12-05 17:08

一文搞懂 chatGPT 原理

pretrain)GPT-3概述GPT3模型的理念GPT-3如何学习数据集指令微调(InstructionFine-Tuning，IFT)有监督微调(SupervisedFine-tuning,SFT)人类反馈强化学习

Python算法实战·2023-12-05 11:34

人工智能算法

人工智能算法包括以下几类：机器学习算法：这些算法利用数据和统计技术让计算机学习并改善其性能，包括监督学习、无监督学习和强化学习。

不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

强化学习算法TRPO的理解

角度一：off-policy通常在强化学习策略梯度训练中，智能体每跟环境做一次完整的交互得到一条蒙特卡洛采样轨迹，策略网络的

北山杉林·2023-12-05 03:15

强化学习Markov重要公式推导过程

Markov决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）Markov过程是一种用于描述决策问题的数学框架，是强化学习的基础。

幻影123！·2023-12-05 00:02

深入理解强化学习——马尔可夫决策过程：蒙特卡洛方法-[基础知识]

分类目录：《深入理解强化学习》总目录蒙特卡洛方法（Monte-CarloMethods）也被称为统计模拟方法，是一种基于概率统计的数值计算方法。

von Neumann·2023-12-04 22:25

Pytorch深度强化学习1-5：详解蒙特卡洛强化学习原理

目录0专栏介绍1蒙特卡洛强化学习2策略评估原理3策略改进原理3.1同轨蒙特卡洛强化学习3.2离轨蒙特卡洛强化学习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

Mr.Winter`·2023-12-04 15:54

强化学习------贝尔曼方程

回报(Return)折扣回报(DiscountedReturn)StateValue（状态价值函数）贝尔曼方程的推导贝尔曼方程的矩阵形式ActionValue（动作价值函数）贝尔曼最优公式前言最近在学习强化学习的内容

韭菜盖饭·2023-12-04 15:42

强化学习------时序差分（Temporal-Difference Learning）

简介时序差分方法（Temporal-DifferenceLearning）简称TD算法是强化学习中非常经典的一种方法，Sarsa算法和Q-learning算法都是基于时序差分这种方法的。

韭菜盖饭·2023-12-04 15:38

全球大模型发展整体态势，暗流涌动下的机遇

在技术层面上，大模型的实现采用“预训练+指令微调+人类反馈的强化学习”的训练范式。

BFT白芙堂·2023-12-04 12:36

上游任务和下游任务

起源多任务学习中的定义理解结合定义分析例子示例1：计算机视觉示例2：自然语言处理示例3：语音处理示例4：强化学习总结起源"上游任务"和"下游任务"这两个术语在深度学习领域中通常用来描述一种多任务学习的框架

一杯水果茶！·2023-12-04 08:36

ChatGPT的总体技术路线

采用自然语言处理+搜索引擎集成的架构，构建GPT3.5+大型语言模型（LLM）+强化学习微调训练模型（RLHF），通过连接大量的语料库，在效果强大、基于自注意力机制的GPT3.5架构的大型语言模型（LLM

AIGC方案·2023-12-04 07:55

【 ChatGPT作者LilianWeng博客总结】智能体=LLM(大语言模型)+记忆+规划技巧+工具使用...

来源：深度强化学习实验室 Lii’Log的博客https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/本文约7500字，建议阅读15分钟LLM的潜力不仅仅限于生成写得好的副本

数据派THU·2023-12-04 07:21

【个人笔记】-python-强化学习-类-在内存中的值

{int}数值{int}200{float}数值{float}0.9{narray:维度}数值{narray:(1,)}[2.]{bool}True{bool}False{类名}对象1{类名}对象2

资源存储库·2023-12-03 23:08

强化学习中的 AC（Actor-Critic）、A2C（Advantage Actor-Critic）和A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

文章目录AC算法A2C算法A3C算法AC算法AC（Actor-Critic）算法是强化学习中的一种基本方法，它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点。

智能建造小硕·2023-12-03 22:54

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第3天，一期目标90天

2021年1月3日学习《少阴不可汗》学习总结：1.少阴病的人，手脚冰冷，且没有汗，硬要发汗的话，血会很被动，四肢冰凉的人血到不了末梢，再用汗法，人的血都会受伤，就像牙龈出血就要用附子剂才能够收拾，但不是发汗，出血了就用止血凉血。而且要看这个人是什么体质，要用阳药为主，就像经方就用桂枝救逆汤。2.一个人忽然之间狂咳嗽、拉肚子，谵语，寒热满分，这是一个标准的真武汤证，用真武汤就是治疗心衰竭和肾衰竭造成

最闪亮的那颗星_b02d·2023-12-03 20:21

强化学习（一）——基本概念及DQN

1基本概念智能体agent，做动作的主体，（大模型中的AIagent）环境environment：与智能体交互的对象状态state；当前所处状态，如围棋棋局动作action：执行的动作，如围棋可落子点奖励reward：执行当前动作得到的奖励,(大模型中的奖励模型)策略policy:π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)当前状态如何选择action,如当前棋局，落子每个点的策略回报(累计奖励)re

晚点吧·2023-12-03 06:33

【20230416】

老师又在讲深度学习和强化学习强化学习强化学习做的事情策略今日任务完成任务下周党课课表论文阅读论文标题论文作者Introduction图形模型和结果No-promisespeedTwo-daypromisespeedOne-daypromisespeed

limuqing_134·2023-12-03 04:39

强化学习简明教程

到目前为止，我们主要关注监督学习问题（主要是分类）。在监督学习中，我们得到某种由输入/输出对组成的训练数据，目标是能够在学习模型后根据一些新输入来预测输出。例如，我们之前研究过MNIST的卷积神经网络(CNN)分类模型；给定60000个数字图像和相应数字标签（例如“5”）的训练集，我们学习了一个能够预测新MNIST图像的数字标签的模型。换句话说，类似于（但不完全是）这样的东西：NSDT工具推荐：T

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

DQN原理及PyTorch实现【强化学习】

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

强化学习Q-Learning算法和简单迷宫代码

使用到的符号：agent代理reward奖励state(s)状态action(a)行为Rreward矩阵Q矩阵：表示从经验中学到的知识episode：表示初始→目标一整个流程贝尔曼方程（迭代公式）：Q(s,a)←Q(s,a)+α[R(s,a)+γmax⁡a′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s,a)\leftarrowQ(s,a)+\alpha[R(s,a)+\gamma\mathop{\max

今我来思雨霏霏_JYF·2023-12-03 01:33

机械臂运动规划、抓取末端执行器、抓取开源项目

主要有三种方法，如传统的基于DMP的方法、模仿学习的方法和基于强化学习的方法。基于DMP的方法：主要包括DMP算法。形式化为稳定的非线性吸引子系统。基于模仿学习的方法：

cocapop·2023-12-02 17:35

【原文翻译】An Improved Ant Colony Optimization Algorithm for Multi-Agent Path Planning

AnImprovedAntColonyOptimizationAlgorithmforMulti-AgentPathPlanning（用于多智能体路径规划的改进型蚁群优化算法）文章目录AnImprovedAntColonyOptimizationAlgorithmforMulti-AgentPathPlanning

SUNX-T·2023-12-02 14:00

[PyTorch][chapter 1][李宏毅深度学习-AI 简介]

前言：李宏毅深度学习从2017-2023的系列课程总结内容章节强化学习11李宏毅机器学习【2017】40李宏毅机器学习深度学习(完整版)国语【2020】119李宏毅大佬的深度学习与机器学【2022】90

明朝百晓生·2023-12-02 10:07

强化学习：原理与Python实战||一分钟秒懂人工智能对齐

文章目录1.什么是人工智能对齐2.为什么要研究人工智能对齐3.人工智能对齐的常见方法延伸阅读1.什么是人工智能对齐人工智能对齐（AIAlignment）指让人工智能的行为符合人的意图和价值观。人工智能系统可能会出现“不对齐”（misalign）的问题。以ChatGPT这样的问答系统为例，ChatGPT的回答可能会含有危害祖国统一、侮辱先烈、丑化中华民族、教唆暴力、出口成“脏”等违法或不符合社会主义

雪碧有白泡泡·2023-12-02 10:56

ethz（苏黎世联邦理工学院）机器人系统实验室开源库

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、开源库1.1OCS2-OptimalControlforSwitchedSystems1.2RSLGym-强化学习框架1.3ELMOEthercatSDK1.4Kindr

kuan_li_lyg·2023-12-02 10:38

深度学习实战62-强化学习在简单游戏领域的应用，利用强化学习训练Agent程序的代码和步骤

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战62-强化学习在简单游戏领域的应用，利用强化学习训练Agent程序的代码和步骤。本文介绍了如何利用强化学习构建智能体程序，而无需使用启发式算法。

微学AI·2023-12-02 00:03

【论文阅读】1 SkyChain：一个深度强化学习的动态区块链分片系统

SkyChain一、文献简介二、引言及重要信息2.1研究背景2.2研究目的和意义2.3文献的创新点三、研究内容3.1模型3.2自适应分类账协议3.2.1状态块创建3.2.2合并过程3.2.3拆分过程3.3评价框架3.3.1性能3.3.1.1共识延迟3.3.1.2重新分片延迟3.3.1.3处理事务数3.3.1.4约束3.3.2安全性3.3.3问题介绍四、基于DRL的动态分片框架4.1模型设计4.2训

Camina hacia ti·2023-12-01 20:17

《如何高效记忆》- 如何记住几乎所有东西：更多基本原则

从而超出刚好掌握或单纯记忆的程度，这已经被证明能有效的强化学习和提高

MrTrying·2023-12-01 15:10

文章解读与仿真程序复现思路——电力系统保护与控制EI\CSCD\北大核心《基于深度强化学习的城市配电网多级动态重构优化运行方法》

这个标题涉及到城市配电网（UrbanPowerDistributionNetwork）的优化运行方法，其中使用了深度强化学习（DeepReinforcementLearning）技术，并且特别强调了多级动态重构

电网论文源程序·2023-12-01 09:47

重温强化学习之策略梯度算法

1、介绍这里仍考虑无模型的方法：策略是从值函数中导出的，使用贪婪的方法导出最优策略，使用e贪婪策略导出行为策略，直接参数化策略考虑之前强化学习分类：基于值函数的方法：学习值函数、用值函数导出策略基于策略的方法

BUPT-WT·2023-12-01 01:10

DDPG深度确定性策略梯度算法概述

目录1.Critic网络2.Actor网络3.主要技巧4.补充说明DDPG(DeepDeterministicPolicyGradient)是连续控制领域的经典强化学习算法，是结合PG和DQN的一种off-policy

北极与幽蓝·2023-12-01 01:10

深度强化学习-策略梯度算法深入理解

1引言在深度强化学习-策略梯度算法推导博文中，采用了两种方法推导策略梯度算法，并给出了Reinforce算法的伪代码。

indigo love·2023-12-01 01:40

表格型方法

表格型方法概念强化学习是一个与时间相关的序列决策的问题。概率函数与奖励函数概率函数定量地表达状态转移的概率，其可以表现环境的随机性。

数分虐我千百遍·2023-12-01 01:38

策略算法与Actor-Critic网络

策略算法教程链接DataWhale强化学习课程JoyRLhttps://johnjim0816.com/joyrl-book/#/ch7/main策略梯度与前面的基于价值的算法不同，这类算法直接对策略本身进行近似优化

数分虐我千百遍·2023-12-01 01:38

Policy Gradient策略梯度算法详解

1.基本思想PolicyGradient策略梯度（PG），是一种基于策略的强化学习算法，不少帖子会讲到从基于值的算法（Q-learning/DQN/Saras）到基于策略的算法难以理解，我的理解是两者是完全两套思路

好程序不脱发·2023-12-01 01:08

分布式机器学习、联邦学习、多智能体的区别和联系——一文进行详细解释

1分布式机器学习、联邦学习、多智能体介绍最近这三个方面的论文都读过，这里写一篇博客归纳一下，以方便搞这几个领域的其他童鞋入门。我们先来介绍以下这三种机器学习范式的基本概念。

别出BUG求求了·2023-11-30 18:28

PyTorch学习笔记

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录学习目标学习内容：一pytorch深度学习方法二构建一个简单神经网络三深度学习工作流和pytorch生态系统四基于pytorch构建CNN五RNN以及序列数据处理六生成对抗网络七强化学习八将

欢桑·2023-11-30 09:14

强化学习小笔记 —— 如何选择合适的更新步长

在强化学习中，动作价值函数的更新可以使用增量法，如下所示：Qk=1k∑i=1kri=1k(rk+∑i=1k−1ri)=1k(rk+(k−1)Qk−1)=1k(rk+kQk−1−Qk−1)=Qk−1+1k

然后就去远行吧·2023-11-30 05:16

强化学习基础-马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）

马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）是一种数学框架，用于建模和求解序贯决策问题。它基于马尔可夫性质，通过定义状态、行动、转移概率函数和奖励函数来描述决策过程，并通过最优化方法来求解最优策略。本文将详细介绍马尔可夫决策过程的原理和数学公式。第一部分：马尔可夫决策过程的原理1.1马尔可夫性质马尔可夫性质是马尔可夫决策过程的核心概念。它指的是在给定当前状态下，未来状态的

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

强化学习算法（二）DDPG

姓名：张轩学号：20011214440【嵌牛导读】在强化学习算法（一）这篇文章中我给大家介绍了A3C这一算法，讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题。

嚸蕶·2023-11-29 10:23

NeurIPS 2023 | AI Agents先行者CAMEL：首个基于大模型的多智能体框架

来自：PaperWeeklyAIAgents是当下大模型领域备受关注的话题，用户可以引入多个扮演不同角色的LLMAgents参与到实际的任务中，Agents之间会进行竞争和协作等多种形式的动态交互，进而产生惊人的群体智能效果。本文介绍了来自KAUST研究团队的大模型心智交互CAMEL框架（“骆驼”），CAMEL框架是最早基于ChatGPT的autonomousagents知名项目，目前已被顶级人工

zenRRan·2023-11-29 07:01

耶鲁、交大提出“专家会诊”多智能体框架, 使用ChatGPT解决临床推理问题

近来，来自耶鲁和交大的研究者借鉴并受医院专家会诊模式的启发，提出了一个名为多学科协作(Multi-disciplinaryCollaboration,MC)的临床领域框架，目标是以无需训练、具有可解释性的方式来揭示医学智能模型的内在临床知识并提升其推理能力。论文：MEDAGENTS:LargeLanguageModelsasCollaboratorsforZero-shotMedicalReaso