强化学习Sarsa

机器学习强基计划9-2：图解字典学习KSVD算法(附Python实战)

“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
Mr.Winter`·2023-07-16 15:46

Seaborn 可视化学习

Abstract主要讲述绘制强化学习结果时遇到的seaborn操作。
最適当承诺·2023-07-16 14:11

强化学习中Ornstein-Uhlenbeck噪声什么使用最合理以及效果如何

由于大部分回答都没有说清楚甚至**完全相反地解释**该部分，本文会尝试从噪声在强化学习中的应用背景、Ornstein-Uhlenbeck过程的定义、产生作用的原因、实验四部分阐述原因。
汀、人工智能·2023-07-16 14:10

强化学习从基础到进阶--案例与实践[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理
汀、人工智能·2023-07-16 14:02

干货！机器学习遇上运筹优化，助力企业降本增效：一种双层优化方法

在这篇NeurlPS21论文中，本文提出了一种将最新的机器学习技术(强化学习、图神经网络)与传统优化算法结合的框架，弥补了现有机器学习框架难收敛、模型
AITIME论道·2023-07-16 14:49

MOSS-RLHF实现大模型和人类价值观对齐

该团队深入研究了大模型的基于人类反馈的强化学习(Reinf
sam5198·2023-07-16 13:26

TensorFlow Reinforcement Learning

TF-RL（TensorFlowReinforcementLearning）指的是由TensorFlow提供的用于开发和训练强化学习（ReinforcementLearning）模型的工具、库和资源集合
奋进的大脑袋·2023-07-16 12:52

强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：

1.训练环境如何正确编写强化学习里的env.reset()env.step()就是训练环境。其编写流程如下：1.1初始阶段：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。
汀、人工智能·2023-07-16 10:31

python随机种子seed的作用（强化学习常用到）

先上代码importmathimportgymfromgymimportspaces,loggerfromgym.utilsimportseedingimportnumpyasnpclassCartPoleEnv(gym.Env):def__init__(self):super().__init__()self.seed()defseed(self,seed=None):#seed设置为任意整数后
汀、人工智能·2023-07-16 10:31

【九】强化学习之TD3算法四轴飞行器仿真---PaddlePaddlle【PARL】框架

相关文章：【一】飞桨paddle【GPU、CPU】安装以及环境配置+python入门教学【二】-Parl基础命令【三】-Notebook、&pdb、ipdb调试【四】-强化学习入门简介【五】-Sarsa
汀、人工智能·2023-07-16 10:30

强化学习调参技巧一： DDPG算法训练动作选择边界值_分析解决

1.原因：选择动作值只在-11之间取值actor网络输出用tanh，将动作规范在[-1,1]，然后线性变换到具体的动作范围。其次，tanh激活区是有范围的，你的预激活变量（输入tanh的）范围太大，进入了tanh的饱和区，会导致梯度消失，而且tanh输出的自然就靠近边界了2.解决方案：1、网络的输入输出都是归一化之后的，buffer里的{s,a,r,s_}都是同一个数量级的，2、修改reward能
汀、人工智能·2023-07-16 10:30

深度强化学习落地方法论训练篇：PPO、DQN、DDPG、学习率、折扣因子等

为了保证DRL算法能够顺利收敛，policy性能达标并具有实用价值，结果有说服力且能复现，需要算法工作者在训练前、训练中和训练后提供全方位一条龙服务。我记得GANs刚火起来的时候，因为训练难度高，有人在GitHub上专门开了repository，总结来自学术界和工业界的最新训练经验，各种经过或未经验证的tricks被堆砌在一起，吸引了全世界AI爱好者的热烈讨论，可谓盛况空前。在玄学方面，DRL算法
汀、人工智能·2023-07-16 10:53

强化学习从基础到进阶–案例与实践[11]：AlphaStar论文解读、监督学习、强化学习、模仿学习、多智能体学习、消融实验

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理
汀、人工智能·2023-07-16 08:21

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理
汀、人工智能·2023-07-16 07:46

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP
community_301·2023-07-16 00:19

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:19

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:19

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo
community_301·2023-07-16 00:49

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:48

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo
community_301·2023-07-16 00:48

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战，看这篇就够了

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:48

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战，看这篇就够了

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:18

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战，看这篇就够了

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:18

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战，看这篇就够了

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:17

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:47

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战，看这篇就够了

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:47

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)3总结团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。
community_301·2023-07-16 00:47

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机
community_301·2023-07-16 00:47

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:17

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:16

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:16

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:46

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:46

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:46

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:46

强化学习算法TD3论文的翻译与解读：延迟学习、软更新、策略噪声、梯度截取

强化学习算法TD3论文：AddressingFunctionApproximationErrorinActor-CriticMethods2018.10.
汀、人工智能·2023-07-15 22:03

详解DDPG算法：解决对大量的超参数、随机重启、任务环境敏感问题，完成月球着陆器，双足机器人demo、以及超参数调优教学

0.demo展示当我复现强化学习算法DDPG时，我发现论文中缺少必要的实现细节，例如：Gamma、噪声方差、最大训练步数等参数的取值。
汀、人工智能·2023-07-15 22:03

深度强化学习经验回放(Experience Replay Buffer)的三点高性能修改建议：随机采样、减少保存的数据量、简化计算等

高性能的ReplayBuffer应该满足以下三点：随机采样randomsample的速度要快，尽可能加快读取速度（最为重要）减少保存的数据量，增加吞吐效率（对分布式而言重要）保存能简化计算的变量（对特定算法而言重要）为了达成以上要求，我建议做出以下修改：把ReplayBuffer的数据都放在连续的内存里，加快读取速度按trajectory的顺序保存envtransition，避免重复保存nexts
汀、人工智能·2023-07-15 22:03

【深度学习】深度强化学习初学者指南

一、说明GAN（GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，它由两个神经网络组成：一个生成网络和一个判别网络。生成网络学习如何生成类似于给定数据集的新数据，而判别网络则学习如何区分生成网络生成的数据和原始数据。这两个网络相互竞争，使得生成器越来越接近于生成真实数据，判别器越来越接近于准确地识别真实数据和生成数据。GAN已经在许多领域中取得了成功，如图像处理、自然
无水先生·2023-07-15 22:27

机器学习可信域策略优化（TRPO）笔记

可信域策略优化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）是一种用于强化学习的优化算法，用于训练策略函数以最大化累积奖励。
Aresiii·2023-07-15 11:16

Python深度强化学习实战 ——OpenAI Gym-CarRacing自动驾驶项目

写在前面：本篇是关于OpenAIGym-CarRacing自动驾驶项目的博客，面向掌握Python并有一定的深度强化学习基础的读者。
柠檬叶子C·2023-07-15 11:42

用 GPU 并行环境 Isaac Gym + 强化学习库 ElegantRL：训练机器人Ant，3小时6000分，最高12000分

前排提醒，目前我们能“用ppo四分钟训练ant到6000分”，比本文的3小时快了很多很多，有空会更新代码https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/131724602介绍了IsaacGym库如何使用GPU做大规模并行仿真，对环境模块提速。这篇帖子，我们使用1张A100GPU在3个小时之内，把Ant机器人训练到6000分以上，并开源了代码
汀、人工智能·2023-07-15 09:51

机器学习概述（自用）

目录概念工作流程特征工程模型评估拟合欠拟合过拟合算法分类监督学习回归问题分类问题无监督学习半监督学习强化学习深度学习概念机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测工作流程获取数据，
醋酸洋红就是我·2023-07-15 08:59

深入阐述人工智能AI与机器学习的关系

监督学习、无监督学习、强化学习等均属于机器学习的范畴。2.深度学习（DeepLearning）：深度学习是机器学习的一个
醉心编码·2023-07-15 08:26

机器学习深度确定性策略梯度（DDPG）笔记

深度确定性策略梯度（DeepDeterministicPolicyGradient，DDPG）是一种用于解决连续动作空间的强化学习算法。它结合了确定性策略梯度方法和深度神经网络。
Aresiii·2023-07-15 08:54

AIGC浪潮席卷，亚马逊云科技携手海尔设计、Nolibox加速工业设计转型

从机器学习算法到深度学习再到强化学习，AI创新浪潮奔流不息。
静观事态·2023-07-15 08:44

亚马逊云科技联合Nolibox定制工业设计AIGC解决方案

从机器学习算法到深度学习再到强化学习，AI创新浪潮奔流不息。
Discovering_·2023-07-15 08:38

AlphaZero：自我对弈下的深度强化学习突破

AlphaZero：自我对弈下的深度强化学习突破引言AlphaZero是DeepMind团队提出的一种通用的强化学习算法，它能够通过自我对弈的方式从零开始学习并掌握多种棋类游戏，包括围棋、国际象棋和将棋
人生彷徨何处寻觅·2023-07-15 07:06

体验式学习的力量（31）体验学习在企业组织中的应用

与此相对的是，有些时候，企业组织中的个体往往没有意识到自身学习的发生，错失了巩固和强化学习成果的机会，在企业组织中应用体验学习，可以从个体、团队、组织3个层面展开。一、个体层面。
周溪乔_体验学习培训师·2023-07-15 05:14

强化学习之DQN超级进化版Rainbow

阅读本文前可以先了解我前三篇文章《强化学习之DQN》《强化学习之DDQN》、《强化学习之DuelingDQN》。
微笑小星·2023-07-15 05:18
上一页 33 34 35 36 37 38 39 40 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他