强化学习· 第30页

先来看看强化学习（RL）+语言模型（LM）吧（附源码）

使用强化学习（而非监督学习）的方式更新语言模型，最大的优势是在于能够使得「模型更加自由的探索更新方向，从而突破监督学习的性能天花板」。

汀、人工智能·2023-08-15 08:34

强化学习代码从零开始学习-1

知识点：gym的核心接口是environment。环境中提供一下几种核心的方法：①reset()：重置环境状态，回到初始环境，方便开始下一回合训练。②step(action)：推进一个时间步长，粗俗的理解就是，你把这个动作action，作用到环境中，然后这个方法返回环境被作用后的一些状态啥玩意等东西。传入的参数是一个要执行到环境中的动作action，返回的参数有四个：observation（这是一

海木石·2023-08-14 21:15

Local Map-Based DQN Navigation and a Transferability Metric Using Scene Similarity 论文阅读

虽然深度强化学习（DRL）因其泛化能力而引起了人们对解决此类自主导航问题的

玛卡巴卡_qin·2023-08-14 20:48

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第26天，一期目标90天

一、【6.11】病人身大热，反欲得衣者，热在皮肤，寒在骨髓也。【6.12】病人身大寒，反不欲近衣者，寒在皮肤，热在骨髓也。以上两条条文就是我们常说的医生临床诊断失误，误治后病人所出现的问题。判断一个人的寒热体质的特点：①虽然发着高烧或者是平时很怕热，流着汗，但是却想着多穿一件衣服或是多盖一床棉被，这就是寒的体质。②另一种就是虽然有的时候全身都是凉凉的，可是棉被盖不住，一盖就踢，说明他体内的阳气是比

最闪亮的那颗星_b02d·2023-08-14 20:16

ModaHub魔搭社区：从OpenAI实践看分工必要性，核心关注工作流相关的基础软件工具栈

一方面，OpenAI在《GPT-4TechnicalReport》论文中[1]中披露了参与GPT4开发的人员分工，共249人，角色分工明确，预训练、强化学习和对齐、部署等6个大方向下又拆分成不同小组，其中数据集

LCHub低代码社区·2023-08-14 13:09

《机器学习系统：设计与实现》读书笔记一

机器学习分类按学习模式分监督学习无监督学习强化学习按应用领域分图像语言（nlp、语音等）智能决策设计目标（功能）机器学习框架屏蔽了大量底层细节，可以帮助开发者高效、

crookie·2023-08-14 07:58

【伤寒强化学习训练】打卡第八天一期90天

11.3.2少阴咽痛与白通汤少阴咽痛六方概述甘草汤跟桔梗汤，任何一种喉咙痛，甘草汤跟桔梗汤都有效（不归经）桔梗汤：喉咙痛肿（有痰），刚开始喉咙刺刺的，喉咙发炎、喉咙痛，白白黏黏的痰开始出来。发炎越来越严重的黏液，从白白透明变成黄而浓（像化脓的脓），桔梗汤像扭抹布一样，把脏东西挤掉，喉咙痛就会好；桔梗汤可以做汤剂，方剂的比例是生甘草二、桔梗一再加上蔷薇花一，也可以做成药粉，喉咙红、破可以用；甘草要用

A卐炏澬焚·2023-08-14 07:35

【NLP】训练LLM的不同方式

在本文中，我想概述一些最重要的训练机制，它们是预训练、微调、从人类反馈中强化学习（RLHF）和适配器。

无水先生·2023-08-14 05:54

强化学习之蒙特卡洛学习,时序差分学习理论与实战(四)

前言上一讲讲解了如果应用动态规划算法对一个已知状态转移概率的MDP进行策略评估或通过策略迭代或直接的价值迭代来寻找最优策略和最优价值函数,同时也指出了动态规划算法的一些缺点.从本讲开始的连续两讲将讲解如何解决一个可以被认为是MDP,但却不掌握MDP具体细节的问题,也就是讲述个体如何在没有对环境动力学认识的模型的条件下如何直接通过个体与环境的实际交互来评估一个策略的好坏或者寻找到最优价值函数和最优策

CristianoC·2023-08-14 04:14

【强化学习】Q-learning训练AI走迷宫

最简单的强化学习算法！不需要深度学习网络的算法！带有概率性的穷举特性！

如果皮卡会coding·2023-08-14 03:33

置信域策略优化Trust Region Policy Optimization (TRPO)

1.置信域方法(TrustRegionMethods)[1]将置信域方法用到强化学习中，并取到了非常好的结果.1.1优化问题1.2置信域1.3置信域方法的过程References[1]SchulmanJ

Tancenter·2023-08-14 02:40

插画线稿（7）

五官位置和比例还是得继续强化学习，让人物看起来更加灵动。原创作品，请勿二改商用。原图仅供临摹学习之用，侵删。

龍佑·2023-08-14 01:02

基于注意力神经网络的深度强化学习探索方法：ARiADNE

ARiADNE:AReinforcementlearningapproachusingAttention-basedDeepNetworksforExploration文章目录ARiADNE:AReinforcementlearningapproachusingAttention-basedDeepNetworksforExploration机器人自主探索(ARE)ARE的传统边界法非短视路径深度

Moresweet猫甜·2023-08-13 19:18

【王树森】深度强化学习(DRL)课程笔记：P2 价值学习

Value-BasedRL试图找出能预测最优action的Q*函数DeepQNetwork(DQN)TemporalDifference(TD)LearningExample如果在只到半路DC能不能更新模型？TD在这种情况下也可以学习的原因TDlearningforDQN使用TDLearning训练DQNSummary

玛卡巴卡_qin·2023-08-13 05:18

遗传算法概述_经典强化学习算法概述第1部分

Reinforcementlearninghasgainedtremendouspopularityinthelastdecadewithaseriesofsuccessfulreal-worldapplicationsinrobotics,gamesandmanyotherfields.在过去的十年中，强化学习在机器人技术

weixin_26630173·2023-08-13 01:13

强化学习(3)：DQN及其变式

本章内容主要参考了UCBerkeleyDeepRLBootcamp的内容，由作者按照自己的理解整理而成本讲讨论著名的DQN算法（DeepQ-NetworksAlgorithm）一、对Q-Learning的简单复习对于参数化后的Q函数Qθ(s,a)Q_\theta(s,a)Qθ(s,a)，其自变量是当前所在的状态与进行的动作的组合，函数值代表这种组合对应的奖励值的大小。在进行学习迭代更新的时候采用逐

免点口几·2023-08-13 01:42

【强化学习】值函数算法DQNs详解【Vanilla DQN & Double DQN & Dueling DQN】

DQNs【VanillaDQN&DoubleDQN&DuelingDQN】文章目录DQNs【VanillaDQN&DoubleDQN&DuelingDQN】1.DQN及其变种介绍1.1VanillaDQN1.2DoubleDQN1.3DuelingDQN2.Gym环境介绍2.1ObseravtionSpace2.2RewardFunction2.3ActionSpace3.DQNsCode3.1V

木心·2023-08-13 01:11

【伤寒强化学习训练】打卡第十七天一期90天

11.8.1厥阴篇条文11.80-11.90讲解《伤寒杂病论》中“下利”的归类从太阳篇、阳明篇一路学到现在，张仲景的六经传变里学过的“下利”有很多种：1）太阳篇中比较典型的就是葛根芩连汤证，它的确是在一个太阳病的框架下面，葛根汤证2）少阳病的框架之下发生的下利，必须要调畅少阳的气机，才能够让这个肠胃的情报恢复正常3）太阴的下利，理中汤4）少阴的下利，要温脾阳，温肾阳，要驱寒，四逆汤、白通汤，越拉手

A卐炏澬焚·2023-08-12 15:22

2019-11-01 机器学习的基础概念

还有强化学习，半监督学习。监督学习：D计为数据，X表示为一个样本的特征，y表示为标签，在监督学习下，既有特征也有标签。就是给定了X，能否得出y，学出X和y的映射关系（线性关系与非线性关系）。

LingSmart·2023-08-12 14:55

ChatGpt发展历程

ChatGPT基于GPT-3.5系列，并使用强化学习算法来训练。它以对话的方式与用户进行交互，通过模仿从互联网整理的庞大文本数据库中的语言统计模式来生成回答。2023年1月末，ChatGP

耀南.·2023-08-12 09:37

机器学习与深度学习目录

机器学习：线性回归逻辑回归决策树贝叶斯分类随机森林集成算法支持向量机kmeans聚类k近邻算法深度学习感知器自编码器受限玻尔兹曼机卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络深度强化学习深度学习项目实战YOLOSSDMTCNNFasterRCNN

计算机视觉__掉队选手·2023-08-12 03:14

模仿学习(行为克隆，逆强化学习，生成式对抗模仿学习）

目录1.模仿学习1.1先说强化学习1.2再说逆强化学习1.3最后说生成对抗模仿学习1.3.1先说GAN1.3.2再说生成对抗模仿学习1.4逆强化学习常用方法参考文献1.模仿学习定义：当我们想训练机器人时

笑傲江湖2023·2023-08-11 22:20

强化学习基础

强化学习策略网络输入状态s，输出动作a的概率分布如下：π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)多次训练轨迹如下r表示回报横轴为T,1个回合的步骤数纵轴为N,回合数，1行代表1条轨迹，符合概率分布P[s11a11r11

码狂☆·2023-08-11 17:47

【深入了解pytorch】PyTorch强化学习：强化学习的基本概念、马尔可夫决策过程（MDP）和常见的强化学习算法

【深入了解pytorch】PyTorch强化学习：强化学习的基本概念、马尔可夫决策过程（MDP）和常见的强化学习算法PyTorch强化学习：介绍强化学习的基本概念、马尔可夫决策过程（MDP）和常见的强化学习算法引言强化学习的基本概念状态

prince_zxill·2023-08-11 09:52

小试牛刀：应用深度强化学习优化文本摘要思路及在裁判文书摘要上的实践效果

一、引言近期，随着大模型的出现，强化学习再一次的引起了本人的兴趣，本文将应用深度强化学习来优化文本摘要模型，使生成的摘要更加的流畅。

余俊晖·2023-08-11 06:45

初识滴滴交易策略之三：供需调节

供需的动态性供需的相互作用2.滴滴业务场景涉及的供需调节技术供需感知和供需预测时序预测供需调节以提升市场匹配程度，保持供需平衡整数规划为司机规划更好的出车方式模仿学习（ImitationLearning）离线强化学习

滴滴技术·2023-08-10 20:14

马尔可夫性质、马尔可夫链和马尔可夫过程

现在非常热门的强化学习都是基于马尔可夫过程方法建立的。

九三智能控v·2023-08-10 19:22

基于Qlearning强化学习的路径规划算法matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1Q值更新规则4.2基于Q-learning的路径规划算法设计4.3Q-learning路径规划流程5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022A3.部分核心程序...................................................[T,crowd

简简单单做算法·2023-08-10 16:40

深度学习的发展

目录神经网络的复兴图像识别和物体检测自然语言处理和机器翻译强化学习生成模型和生成对抗网络（GAN）迁移学习和预训练模型基础设施和算力的提升在过去的十年中，深度学习经历了巨大的发展和突破，以至于被广泛认为是人工智能领域最具革命性和有影响力的技术之一

码上有前·2023-08-10 14:35

AI Deep Reinforcement Learning Autonomous Driving（深度强化学习自动驾驶）

AIDeepReinforcementLearningAutonomousDriving（深度强化学习自动驾驶）背景介绍研究背景研究目的及意义项目设计内容算法介绍马尔可夫链及马尔可夫决策过程强化学习神经网络仿真平台

心清似水淡若云、·2023-08-10 12:58

8月2日预告 | ICCV 2023预讲会

哔哩哔哩直播通道扫码关注AITIME哔哩哔哩官方账号预约直播议程介绍8月2日10:30-11:3014:30-17:1010:30-10:50国珺峰强化学习的后门检测10:50--11:10宋子扬ActFormer

AITIME论道·2023-08-10 08:50

无人驾驶实战-第十二课（强化学习自动驾驶系统）（完）

—————————————————————————————————————————强化学习：通过和环境交互学习到如何在相应环境中采取最优策略的行为。

pzb19841116·2023-08-10 08:02

LLM日报-6.27-ChatPaperDaily-(1)

文章目录P106-26大型多模态模型：CVPR2023教程笔记P:206-26在强化学习中学习调节预训练模型P:306-26通过算术操作组合参数高效模块P:406-26KOSMOS-2:将多模态大型语言模型与世界联系起来

hehedadaq·2023-08-09 10:32

论文笔记【Recurrent Attentional Reinforcement Learning for Multi-label Image Recognition】

作者在该论文中提出了一个循环注意强化学习框架，迭代地发现与不同语义对象相关的注意区域（含有信息的图像区域），并对这些区域预测相关标签

左灯右行_d493·2023-08-09 04:16

论文阅读---《Snippet Policy Network for Multi-classVaried-length ECG Early Classification》

为了解决这个问题，我们提出了一种基于深度强化学习的框架，即片段策略网络（SPN）

末世灯光·2023-08-09 01:02

机器学习---监督学习和非监督学习

根据训练期间接受的监督数量和监督类型，可以将机器学习分为以下四种类型：监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习在监督学习中，提供给算法的包含所需解决方案的训练数据，成为标签或标记。

末世灯光·2023-08-08 13:46

RLHF不是万金油！MIT哈佛等32人研究天团揭露最大弱点，囊括250+论文成果，挑战大模型机制

来源|新智元当前，不论是GPT-4，还是Llama2等大语言模型，背后的机制都是人类反馈强化学习（RLHF）。RLHF就像是大模型的「万金油」，能够指导智能体学习并提升性能。

夕小瑶·2023-08-08 11:15

GPU显存泄露/显存溢出/显存爆炸解决方案

问题描述最近在跑一个基于pytorch的强化学习代码，在训练过程中显存增大非常明显，迭代不到200个iteration就可以占据70G+的显存。

行业边缘的摸鱼怪·2023-08-08 10:40

Llama 2：开放基础和微调聊天模型

自回归变压器在广泛的自监督数据语料库上进行预训练，然后通过强化学习(ReinforcementLearningwithhuma

TD程序员·2023-08-08 10:02

强化学习快餐教程(1) - gym环境搭建

强化学习快餐教程(1)-gym环境搭建欲练强化学习神功，首先得找一个可以操练的场地。

Jtag特工·2023-08-08 07:36

Benchmarking Augmentation Methods for Learning Robust Navigation Agents 论文阅读

BenchmarkingAugmentationMethodsforLearningRobustNavigationAgents:theWinningEntryofthe2021iGibsonChallenge作者：NaokiYokoyama,QianLuo来源：arXiv时间：2022Abstract深度强化学习和可扩展的真实感模拟的最新进展使得用于各种视觉任务

玛卡巴卡_qin·2023-08-08 07:46

Meta开源Llama 2免费大语言模型，媲美ChatGPT，可在线试玩

但最激动人心的还是其发布的微调模型(Llama2-Chat)，该模型已使用基于人类反馈的强化学习(RLHF)技术针对

人工智能研究所·2023-08-08 03:41

训练强化学习的经验回放策略：experience replay

经验回放：ExperienceReplay（训练DQN的一种策略）优点：可以重复利用离线经验数据；连续的经验具有相关性，经验回放可以在离线经验BUFFER随机抽样，减少相关性；超参数：ReplayBuffer的长度；∙FindwbyminimizingL(w)=1T∑t=1Tδt22.∙Stochasticgradientdescent(SGD):∙Randomlysampleatransitio

KPer_Yang·2023-08-08 03:58

人工智能研究的主流方法

符号主义人工智能（SymbolicAI）为核心的逻辑推理数据驱动（data-driven）为核心的机器学习探索与利用（explorationandexploitation）为核心的强化学习人工智能主流三种方法区别学习模式优势不足用规则教与人类逻辑推理相似

迎风布阵x·2023-08-08 01:22

编织人工智能：机器学习发展历史与关键技术全解析

早期突破支持向量机神经网络初探3.21世纪初期的发展3.1集成学习方法随机森林XGBoost3.2深度学习的崛起卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）4.当代机器学习4.1迁移学习Fine-Tuning预训练模型4.2强化学习

TechLead KrisChang·2023-08-07 11:20

这就是ChatGPT阅读有感

ChatGPT是由OpenAI于2022年11月推出的一个人工智能聊天机器人程序，该程序基于大型语言模型GPT-3.5，使用指令微调（InstructionTuning）和基于人类反馈的强化学习技术（RLHF

zheng823602·2023-08-07 11:16

强化学习——价值学习

价值学习首先引入折扣回报的概念，Ut=Rt+γRt+1+γ2Rt+2+...U_t=R_t+\gammaR_{t+1}+\gamma^2R_{t+2}+...Ut=Rt+γRt+1+γ2Rt+2+...，因此它依赖于action序列At,At+1,At+2,...A_t,A_{t+1},A_{t+2},...At,At+1,At+2,...以及状态序列St,St+1,St+2,...S_t,S_{

u小鬼·2023-08-07 08:35

强化学习算法总结（一）——从零到DQN变体

这是新开的一个系列，将结合理论和部分代码（byElegantRL）介绍强化学习中的算法，将从基础理论总结到现在常用的SAC,TD3等算法，希望能帮助大家重温知识点。

CristianoC·2023-08-06 18:20

使用强化学习破解迷宫实战

大家好，本文将实现一种强化学习算法来解决迷宫问题，并完成以下步骤：创建迷宫环境、定义迷宫类，以及使用值迭代算法（ValueIterationalgorithm）找到穿越迷宫的最优策略。

python156·2023-08-06 15:21

【伤寒强化学习训练】打卡第六十五天一期90天

太阳病方证总结一、太阳病经证1.太阳病中风表虚证：桂枝汤证、桂枝汤兼证（1）桂枝汤证：组成：桂枝3两（去皮），芍药3两，甘草2两（炙），生姜3两（切），大枣12枚。桂枝汤煎煮法：用七碗水煮成四五碗这样，去渣后就大概是三碗了，分三次喝；桂枝汤要及时服用，所以煮之前可以不泡。桂枝汤是发散的药，不是补药，发散的药煮久了辛辣的东西会蒸发掉，药性变弱，所以煮二三十分钟即可（有大黄的承气汤也不能煮太久）桂枝汤

A卐炏澬焚·2023-08-06 11:19

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