ADP&RL

Fine-Tuning Language Models from Human Preferences

Abstract奖励学习（rewardlearning）可以将强化学习（RL）应用到由人类判断定义奖励的任务中，通过询问人类问题来构建奖励模型。
chansonzhang·2023-12-31 07:54

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习的算法又分很多种，比较典型的四种：卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的
向着光噜噜·2023-12-31 06:53

偏好对齐RLHF-OpenAI·DeepMind·Anthropic对比分析

LearningtosummarizefromhumanfeedbackIntroducingChatGPT解密Prompt系列4介绍了InstructGPT指令微调的部分，这里只看偏好对齐的部分样本构建RL
人工智能小豪·2023-12-30 21:08

自学瑞典语，每天5个新单词（51-55）

第五十一天：Repetition:ijagdetfinnsmångajaglärmigsvenskaminbokbästamerochenordbokdåförstårordperendagdetärlärasignyttmanlärsigettspråke
北欧慢时光·2023-12-30 21:17

GNN+RL：Flexible Job-Shop Scheduling via Graph Neural Network and Deep Reinforcement Learning

读paper的目的：看懂GNN如何和RL结合的方法。本文的GNN是HGNN，RL用的PPO算法。主要是看懂GNN和RL如何连接起来以及如何训练的。
qq_38480311·2023-12-30 13:46

DPO讲解

DPO是斯坦福团队基于PPO推导出的优化算法，去掉了RW训练和RL环节，只需要加载一个推理模型和一个训练模型，直接在偏好数据上进行训练即可：损失函数如下：LDPO(πθ;πref)=−E(x,yw,yl
transformer_WSZ·2023-12-29 17:45

1221. 分割平衡字符串 23.12.11（一）补

示例1：输入：s="RLRRLLRLRL"输出：4解释：s可以分割为"RL"、"RRLL"、"RL"、"RL"，每个子字符串中都包含相同数量的'L'和'R'。
路灯与猫·2023-12-29 16:36

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

【持续学习系列(四)】《Lifelong-RL》

一、论文信息1标题Lifelong-RL:LifelongRelaxationLabelingforSeparatingEntitiesandAspectsinOpinionTargets2作者LeiShu
ZedKingCarry·2023-12-28 20:10

linux下基于指定目录及子目录下所有文件中指定字符串进行替换

path/to/directory-typef-execsed-i's/old_string/new_string/g'{}+使用grep命令找到包含指定字符串的文件，再使用sed进行替换:grep-rl'old_string
小果运维·2023-12-28 16:35

model free Temporal-Difference Learning-prediction

文章目录前言Temporal-DifferenceLearning1.特点2.MC与TD3.MC与TD优缺点：（1）整体看（2）偏差与方差平衡（3）AB状态的例子MC、TD、DP比较4.TD总结前言RL
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

model-free：Monte Carlo Methods-prediction

文章目录前言MonteCarloMethods（MC）1.特点2.策略评估3.first-visitMC策略评估4.every-visitMC策略评估5.价值函数更新方式总结前言RL学习笔记——蒙特卡洛算法
爱宇小菜涛·2023-12-28 01:16

model free TD-control（Sarsa、Q-learning）

文章目录前言On-policyTD-Sarsa1.TDvsMC2.SarsaOff-policyQ-learning行为策略与目标策略Q-learningvsSarsa悬崖行走的例子总结前言RL学习、基于
爱宇小菜涛·2023-12-28 01:15

数据结构学习笔记（七）搜索结构

搜索二叉树的插入4.4搜索二叉树的删除5AVL树5.1平衡化旋转5.1.1右旋：LL型状态5.1.2左旋：RR型状态5.1.3右旋(LL)的例子5.1.4先左旋再右旋(LR)的操作5.1.5先右旋再左旋(RL
千殃sama·2023-12-27 12:58

数据结构-汇总

时间复杂度-汇总一、二叉树1、树的结构-初期2、二叉树的分类-平衡树-红黑树二叉树的旋转-LL\RR\RL\LR3、二叉树的旋转-高级一步到位4、红黑树特征、删除、插入
信仰_273993243·2023-12-27 10:31

数据结构之平衡二叉树

平衡二叉树（AVL树）一、定义二、平衡二叉树不平衡的情形三、AVL树插入时的失衡与调整（1）左旋（RR）（2）右旋（LL）（3）先左旋再右旋（LR）（4）先右旋再左旋（RL）四、AVL树的四种删除节点方式五
故明所以·2023-12-26 03:52

平衡二叉树的java递归实现

平衡二叉树的操作难点在于如何调整平衡，根据情况可以分为LL、RR、LR、RL旋转四种方法，这是java的递归版本，后面打算用非递归实现一下，此博客是根据博客：https://blog.csdn.net/
qiuxinfa123·2023-12-26 03:20

codeforces D.In Love

思路用两个multisetmultisetmultiset分别存l,rl,rl,r。你也可以写平衡树在lll的multisetmultisetmultiset里去查询是否存在比最小的rrr大的lll。
天黑之后才拥有光彩·2023-12-24 20:48

josef约瑟 电流继电器 RL-D1 电压AC220V 整定范围0-9.99AAC

系列型号RL-D1型电流继电器；RL-D2型电流继电器；基本参数RL-D系列电流继电器用于发电机、变压器和输电线的过负荷和短路保护装置中作为启动元件。
上海约瑟电器有限公司 综合运营·2023-12-24 06:13

低功耗16位MCU：R7F100GLL3CFA、R7F100GLN2DLA、R7F100GLN3CFA、R7F100GLN2DFA是新一代RL78微控制器

产品介绍：RL78/G23低功耗MCU可在41μA/MHzCPU运行频率下工作，功耗低，停止4KBSRAM保持时为210nA。该MCU设有snooze模式排序器，可显著降低间歇工作时的功耗。
Mandy_明佳达电子·2023-12-23 19:01

具有超低功耗性能的R7F102GAC3CSP、R7F102GAC2DSP、R7F102G6C3CSP RL78/G22微控制器 16-bit MCU

RL78/G22简介：除了具有低电流消耗（CPU工作时：37.5μA/MHz；STOP时：200nA）外，RL78/G22微控制器还配备了丰富的电容触摸通道。
Summer-明佳达电子·2023-12-23 18:42

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

硬件基础-DC-DC

状态一：当S1闭合时，输入的能量从电容C1，通过S1→电感器LI→电容器C2→负载RL供电，此时电感器L1同时也在储存能量，可以得到加在L1上的电压为：Vin-Vo=L*di/dton。
若忘即安·2023-12-22 11:27

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

「65页PDF」让 PM 全面理解深度学习

」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|RL
easyAI人工智能知识库·2023-12-21 04:13

HuatuoGPT模型介绍

文章目录HuatuoGPT模型介绍LLM4Med（医疗大模型）的作用ChatGPT存在的问题HuatuoGPT的特点ChatGPT与真实医生的区别解决方案用于SFT阶段的混合数据基于AI反馈的RL评估单轮问答多轮问答人工评估
dzysunshine·2023-12-20 07:25

【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。
Hellespontus·2023-12-20 06:12

数学方法转化限制条件（使大于小于等于号左右互为相反数，变成绝对值）+加减交错法构造博弈论下界推出最优解再用限制代入：AT_agc056_d

https://vj.imken.moe/contest/600552#problem/G考虑对题目进行转化L≤Sa≤RL\leS_a\leRL≤Sa≤R2L≤2Sa≤2R2L\le2S_a\le2R2L
Qres821·2023-12-20 00:04

python Markov马尔科夫网络节点状态预测并筛选小样本

之前写的基于马尔科夫的小样本节点检测文章里的内容~~马尔科夫决策过程是在随机过程的基础上提出来的，是对强化学习(RL)问题的数学描述。
JerryLoveCoding·2023-12-19 05:02

ubuntu14.04 怎么查看哪个串口才是有效的

比如图中的，cp210x对应的ttyUSB0,FT232RL对应ttyUSB1.
modingfa·2023-12-19 03:38

Linux 常用命令汇总

pgsql/pg_db_backup.log2>&1配置定时任务：crontab-e2linux内核版本查询cat/etc/redhat-release3查找关键字在哪个文件中出现批量查询关键字grep-rl
爷一隐居青楼·2023-12-18 18:28

深度强化学习（DRL）简介与常见算法（DQN，DDPG，PPO，TRPO，SAC）分类

1.强化学习ReinforcementLearning（RL）：强化学习强化学习属于机器学习的一种，不同于监督学习和无监督学习，通过智能体与环境的不断交互（即采取动作），进
行至为成·2023-12-18 12:44

图数据库｜如何从零到一构建一个企业股权图谱系统

本文首发于NebulaGraphCommunity公众号corp-rl.png我们知道无论是监管部门、企业还是个人，都有需求去针对一个企业、法人做一些背景调查，这些调查可以是法律诉讼、公开持股、企业任职等等多种多样的信息
NebulaGraph·2023-12-18 11:13

基于人工智能 RL 算法的边缘服务器智能选择 模式研究

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。在人工智能深度强化学习算法的基础上，引入了动作抑制、四重Q学习(QQL)及归一化Q-value等机制，研究并实现了在满足业务延迟要求及公平性的原则下，物联终端更智能地选择其接入或切换边缘服务器。该方案减少了业务延迟，提高了响应效率，有助于提高业务安全及运营管理水平。关键词人工智能；云边端；深度强化学习算法；边缘服务器；配电站
Mindtechnist·2023-12-17 23:32

子串回文 I. Barbecue

每次博弈给出l,rl,rl,r表示字符串左右边界，每次一个人可以从该子串的首或尾删除一个字符，如果操作前后是回文串则操作的人输。询问谁会赢，Putata先手。
golemon.·2023-12-17 17:16

RLlib七：github上的代码示例

attention_net将RL代理（默认值：PPO）与AttentionNet模型结合使用的示例，这对于状态很重要但不明确属于观察的一部分的环境非常有用。
星行夜空·2023-12-17 02:01

通用大模型训练过程必须经历的四个阶段！

Pretraining—预训练阶段SupervisedFinetuning（SFT）—监督微调，也叫指令微调阶段RewardModeling—奖励模型训练阶段ReinforcementLearning（RL
Python算法实战·2023-12-16 11:03

学习深度强化学习---第1部分----RL介绍、基本模型、Gym介绍

文章目录1.1节强化学习简介1.2节强化学习的模型1.3节Gym介绍视频所在地址：深度强化学习的理论与实践经典的强化学习有三种：1、基于动态规划的强化学习、2、基于蒙特卡洛算法的强化学习、3、基于时序差分的强化学习，以上3种方法分为第2、3、4章进行介绍1.1节强化学习简介控制问题包含：动作（也称为控制）和状态。一个系统处于某个状态，当我们给它一个控制，这个控制就会使得这个系统发生变化，此时这个系
饿了就干饭·2023-12-16 00:41

学习深度强化学习---第3部分----RL蒙特卡罗相关算法

文章目录3.1节蒙特卡罗法简介3.2节蒙特卡罗策略评估3.3节蒙特卡罗强化学习3.4节异策略蒙特卡罗法本部分视频所在地址：深度强化学习的理论与实践3.1节蒙特卡罗法简介在其他学科中的蒙特卡罗法是一种抽样的方法。如果状态转移概率是已知的，则是基于模型的方法。如果状态转移概率是未知的，则是免模型的方法。动态规划方法无法求解倒立摆问题，即无法处理没有状态转移概率的问题。蒙特卡罗法可以求解。无偏估计量的理
饿了就干饭·2023-12-16 00:11

学习深度强化学习---第2部分----RL动态规划相关算法

文章目录2.1节动态规划简介2.2节值函数与贝尔曼方程2.3节策略评估2.4节策略改进2.5节最优值函数与最优策略2.6节值迭代与策略迭代2.7节动态规划求解最优策略本部分视频所在地址：深度强化学习的理论与实践2.1节动态规划简介态规划有两种思路：分治法和动态规划，目的是求解一个大问题。分治法分治法是将一个大问题分解成多个相互独立的子问题。然后再逐个解决每个子问题，最后将多个问题的计算结果c1、c
饿了就干饭·2023-12-16 00:06

金沙滩单片机完成通过串口控制流水灯的流动和停止

sbitADDR1=P1^1;sbitADDR2=P1^2;sbitADDR3=P1^3;sbitENLED=P1^4;unsignedcharT0RH=0;//T0重载值的高字节unsignedcharT0RL
乌拉_乌拉_乌拉·2023-12-16 00:21

RL_第二章学习笔记

笔记用。。。参考了很多大手的博客，简书，第一次写博客，不知道怎么编排，很多地方都是截图的Typora欢迎阅读，批评，指正。也有很多地方没有理解，希望可以有大手留言，也可以留联系方式一起交流、进步。。。编程在学后续可能会更新。Part-one:TabularSolutionMethodsSecondchapter:多臂老虎机(Multi-armedBandits)强化学习与其他学习方式区分的最重要特
Mr Humor·2023-12-15 21:53

强化学习RL学习笔记2-概述（2）

强化学习笔记专栏传送上一篇：强化学习RL学习笔记1-概述（1）下一篇：强化学习RL学习笔记3-gym了解与coding实践目录强化学习笔记专栏传送前言MajorComponentsofanRLAgent
liaojq2020·2023-12-15 21:48

普通策略梯度算法原理及PyTorch实现【VPG】

有没有想过强化学习(RL)是如何工作的？在本文中，我们将从头开始构建最简单的强化学习形式之一—普通策略梯度（VPG）算法。
新缸中之脑·2023-12-06 08:39

从入门到精通38万字超详细的Java面试题&八股文&知识点全面汇总

tk=Rl12WcNmo2SCZ3457Java基础面试题1.什么是Java虚拟机（JVM）？为什么Java被称作是“平台无关的编程语言”？2.JDK、JRE、JVM分别是什么关系？
骑鱼~过海·2023-12-06 08:17

A3C 笔记

异步RL框架论文中，作者展示了one-stepSarsa,one-stepQ-learning,n-stepQ-learning和actor-critic的多线程异步版本。
Junr_0926·2023-12-06 02:12

【坚持每日一题5.22】1221. 分割平衡字符串

示例1：输入：s="RLRRLLRLRL"输出：4解释：s可以分割为"RL"、"RRLL"、"RL"、"RL"，每个子字符串中都包含相同数量的'L'和'R'。示例2：输入：s="RLLLLRRRLR
程序员小2·2023-12-05 20:21

CNN,DNN,RNN,GAN,RL+图像处理常规算法(未完待续)

好的，让我们先介绍一些常见的神经网络模型，然后再讨论图像处理的常规算法。神经网络模型：1.CNN（卷积神经网络）原理：CNN主要用于处理图像数据。它包含卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过卷积操作提取图像的特征，池化层降低特征图的维度（缩小特征图尺寸并保留关键信息），全连接层用于分类（将提取的特征映射到输出层进行分类或回归）。计算过程：卷积层通过卷积核与输入图像进行卷积操作，（卷积核在图像上滑动并
不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:08

Centos7下安装和配置SonarQube7.7

上安装SonarQube运行环境，首先准备sonarQube的安装包,不方便下载的可以使用百度云提供的安装包SonarQube:https://pan.baidu.com/s/1vJYHJKF5Hrhr6rL4MXVSkw
AmosZhu·2023-12-04 18:28
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