GAN-强化学习第47页

Unreal Engine角色涌现行为开发教程

在本文中，我将讨论如何使用虚幻引擎、强化学习和免费的机器学习插件MindMaker在AI角色中生成涌现行为。目的是感兴趣的读者可以使用它作为在他们自己的游戏项目或具体的AI角色中创建涌现行为的指南。

新缸中之脑·2023-02-17 07:29

先来看看强化学习+语言模型吧（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

zenRRan·2023-02-17 07:55

chatgpt的一些思考

谁愿意手上有高性能的显卡可以支持文章评论处聊（审核不允许通讯方式）代码中，6B参数模型调试中，现在受显卡影响进度很严重结论国内同行对chatgpt的认识是不够的，太轻视这个模式的颠覆性认知chatgpt是对思维过程的仿真，rlhf过程就是通过强化学习方式在利用人思维过程训练模型

远洋之帆·2023-02-17 07:23

想训练ChatGPT？得先弄明白Reward Model怎么训（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」。关于为什么使用RL技术能够达到更好的效果，可以参考下面这个视频中

PaperWeekly·2023-02-17 07:51

强化学习极简入门：通俗理解MDP、DP MC TC和Q学习、策略梯度、PPO

前言22年底/23年初ChatGPT大火，在写《ChatGPT通俗导论》的过程中，发现ChatGPT背后技术涉及到了RL/RLHF，于是又深入研究RL，研究RL的过程中又发现里面的数学公式相比ML/DL更多，于此激发我一边深入RL，一边重修微积分、概率统计、最优化，前者成就了本篇RL极简入门，后者成就了另两篇数学笔记：概率统计极简入门(23修订版)、一文通透优化算法(23修订版)如上篇ChatGP

v_JULY_v·2023-02-16 22:17

哪本python入门书内容最详细-重磅 | 由浅入深的 AI 学习路线，最详细的资源整理！...

【导读】本文由知名开源平台，AI技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper

weixin_37988176·2023-02-16 22:47

综合LSTM、transformer优势，DeepMind强化学习智能体提高数据效率

来自DeepMind的研究者提出了用于强化学习的CoBERL智能体，它结合了新的对比损失以及混合LSTM-transformer架构，可以提高处理数据效率。

机器学习社区·2023-02-16 22:17

InstructGPT

然后，我们对模型输出进行排名，构成新的数据集，我们利用强化学习来进一步微调这个监督模型。我们把产生的模型称为InstructGPT。

阿正的梦工坊·2023-02-16 21:03

电子科技大学人工智能期末复习笔记（二）：MDP与强化学习

价值迭代（ValueIteration）例题固定策略（FixedPolicies）策略提取（PolicyExtraction）策略迭代（PolicyIteration）策略迭代和价值迭代的比较强化学习（

Vec_Kun·2023-02-16 21:50

ChatGPT简要解读(一) - 原理分析与性能提升篇

三、ChatGPT性能提升1、性能表现2、实现路径2.1Transformer结构区别2.2模型量级提升2.3基于人类反馈的强化学习四、OpenAI追求特点一、ChatGPT简要介绍ChatGPT是美国

同学来啦·2023-02-16 21:13

【CSDN-NLP】ChatGPT 简介

目录1背景与发展历程1.1背景1.2发展历程2技术原理2.1第一阶段：训练监督策略模型2.2第二阶段：训练奖励模型2.3第三阶段：采用强化学习来增强模型的能力。

Alexxinlu·2023-02-16 21:24

ChatGPT低成本复现流程开源！任意单张消费级显卡可体验，显存需求低至1.62GB

预训练、奖励模型训练、强化学习训练，一次性打通。最小demo训练流程仅需1.62GB显存，随便一张消费级显卡都能满足了。单卡模型容量最多提升10.3倍。

QbitAl·2023-02-16 20:16

让ChatGPT介绍一下ChatGPT

它是基于OpenAI的GPT-3系列的大型语言模型，经过了监督学习和强化学习的微调，可

鹤冲天Pro·2023-02-16 20:33

ChatGPT的前身：InstructGPT

ChatGPT的论文目前还没有发布，在其官方博客（https://openai.com/blog/chatgpt/）中对方法有这样的简述：我们使用来自人类反馈的强化学习（RLHF）来训练这个模型，使用与

Valar_Morghulis·2023-02-09 10:10

关于机器学习方面的名词解释

然后对真实世界中的时间做出决策和预测机器学习使用大量的数据来‘训练’，通过各种算法从数据中学习如何完成任务从学习方法上来分，机器学习算法可以分为：监督学习、无监督学习、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习深度学习是一种实现机器学习的技术深度学习

洛水卿卿·2023-02-07 11:27

强化学习的学习之路（二十）_2021-01-20：Priority Replay Buffer

作为一个新手，写这个强化学习-基础知识专栏是想和大家分享一下自己学习强化学习的学习历程，希望对大家能有所帮助。

Chou_pijiang·2023-02-07 10:10

百度NLP：强化学习之原理与应用

强化学习之原理与应用强化学习特别是深度强化学习近年来取得了令人瞩目的成就，除了应用于模拟器和游戏领域，在工业领域也正取得长足的进步。百度是较早布局强化学习的公司之一。

百度NLP·2023-02-07 10:09

强化学习个人学习总结

强化学习ReinforceLearning，简称RL。

MindAndHand·2023-02-07 10:38

强化学习在美团“猜你喜欢”的实践

美团技术团队·2023-02-07 10:36

《强化学习周刊》第32期：上海交大&华为 | 可解释强化学习研究综述

No.32智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之一，其研究进展与成果也引发了众多关注。

智源社区·2023-02-07 10:06

零基础机器学习做游戏辅助第十课--强化学习DQN（二）

一、经验池我们的神经网络在初期并不能很好的预测Q，所以前期我们是随机做出选择，然后将经验存放起来。因为智能体去探索环境时采集到的样本是一个时间序列，样本之间具有连续性，所以需要打破时间相关性，解决的办法是在训练的时候存储当前训练的状态到记忆体M，更新参数的时候随机从M中抽样mini-batch进行更新。defmemorize(self,state,action,reward,next_state,

kfyzjd2008·2023-02-07 10:06

零基础机器学习做游戏辅助第九课--强化学习DQN（一）

一、强化学习简介强化学习（英语：Reinforcementlearning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。

kfyzjd2008·2023-02-07 10:06

Deep Reinforcement Learning 文献综述

转载地址：http://blog.csdn.net/lqfarmer/article/details/72868471目录值函数策略离散控制连续控制多智能体文本处理计算机视觉机器人游戏蒙特卡洛逆强化学习多任务和迁移学习搜索优化层次化学习相关的文章值函数

vivimiu·2023-02-07 09:57

【第一章】机器学习概述

TraditionalSupervisedLearning)分类回归传统监督学习算法非监督学习(UnsupervisedLearning)无监督学习算法半监督学习(Semi-supervisedLearning)强化学习

暖焱·2023-02-07 09:22

【论文笔记】强化学习论文阅读-Model-Based RL 9篇

简要介绍了一下Model-BasedRL领域的经典论文（2018年以前）。文章目录引子a.ModelislearnedImagination-AugmentedAgentsforDeepReinforcementLearning,Weber,etal,2017.Algorithm:I2A.（deepmind）NeuralNetworkDynamicsforModel-BasedDeepReinfo

邵政道·2023-02-07 09:51

最牛人工智能 ChatGPT，进一步的应用心得和感受，提升10倍工作效率？

ChatGPT是该OpenAI于2022年11月推出的实验产品，该产品是基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习来实

唐城·2023-02-07 07:10

基于深度强化学习的绘画智能体代码分析（五）

GIthub源码wgan.pyimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpfromtorch.optimimportAdam,SGDfromtorchimportautogradfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportgrada

夸克喵·2023-02-06 13:42

多示例学习（Multi Instance Learning）的概念

多示例学习(MultiInstanceLearning)的概念根据训练数据的歧义性大小，大致可以把在该领域进行的研究划分为三种学习框架：监督学习、非监督学习和强化学习。

TRTK·2023-02-06 08:40

【强化学习纲要】学习笔记之Markov Decision Processes

【强化学习纲要】学习笔记系列MarkovChain→MarkovRewardProcess（MRP）→MarkovDecisionProcesses（MDP）MDP基本假设：环境是完全可观测的MDP可以用于处理最优控制问题

洌泉_就这样吧·2023-02-06 08:08

【强化学习纲要】学习笔记之Model-free Prediction and Control

【强化学习纲要】学习笔记系列引入model-free模型可以针对未知的MDP问题已知的MDPPolicy和Reward都是exposetoagent，因此，可以方便地进行policyiteration和

洌泉_就这样吧·2023-02-06 08:08

【强化学习纲要】学习笔记之Overview

【强化学习纲要】学习笔记系列定义与应用场景Prerequisite学习RL之前需要学习的知识：线性代数、概率、机器学习相关（数据挖掘、模式识别、深度学习等）编程能力：Python，PyTorchRL定义

洌泉_就这样吧·2023-02-06 08:38

【论文】AMC:AutoML用于移动设备上的模型压缩和加速

在本文中，我们提出了用于模型压缩的AutoML（AMC），它利用强化学习来有效地采样设计空间，并可以提高模型压缩质量。我们以完全自动化的方式实现了最先进的模型压缩结果，无需任何人力。在

weixin_50862344·2023-02-05 23:07

机器学习名称解释

目录监督学习非监督学习半监督学习强化学习假设空间模型策略1.经验风险函数：常用的损失函数（代价函数）：2.结构风险函数：算法：训练误差：测试误差：过拟合：正则化：Lp范数泛化能力泛化误差泛化误差上界模型评估方法留出法分层采样

lcvcl·2023-02-05 18:34

数据挖掘复习

第一章-统计学习基本分类监督学习无监督学习强化学习半监督，主动学习（接近监督）三要素方法=模型+策略+方法监督学习分类问题输入可以离散或连续，输出是有限个离散值准确率：分类器正确分类与样本总数之比精确率

Jason 20·2023-02-05 18:57

OpenMMLab第一天学习_计算机视觉算法

突出人工智能领域优势和交叉融合，特色的MMLab主要研究方向：机器学习、强化学习、半监督/弱监督/自监督学习等方向的前沿方法和理论长视频理解、3D视觉、生成模型等的计算机视觉新兴方向物体检测、动作识别等核心方向的性能突破深度学习的创新应用探索

shuxinfriend·2023-02-05 10:03

V-rep机器人仿真(Win10)：UR5+RG2+Kinect+YOLOV3+DDPG+Pytorch(第三部分：在V-rep中用python控制机械臂)

实验涉及的内容有：V-rep机器人仿真，YOLOV3图像识别，强化学习DDPG，UR5机械臂及RG2机械手，Kinect摄像头。使用环境：Win10，Pytorch0.4，V-rep整个

北木.·2023-02-05 09:13

OpenMMLab Day01

算法体系统一的先进底层架构、提供各个方向的经典算法复现、开箱即用MMDetection3D、MMSegmentation机器学习与神经网络简介机器学习自然语言处理、语音识别、机器视觉监督学习、无监督学习、自监督学习、强化学习机器学习中的

kongqi404·2023-02-05 09:08

多目标、多阶段、多层次的强化学习合作方法

1文章信息COOPERATIVEMULTI-GOALMULTI-STAGEMULTI-AGENTREINFORCEMENTLEARNING。这是佐治亚理工学院发表在计算机顶级会议ICLR2020上的一篇文章。2摘要不同的多智能体合作控制问题需要智能体实现各自的目标的同时为全局的成功做贡献。这种多目标多智能体的设置给目前针对单一的全局奖励设置的算法带来两个挑战：1、需要高效的学习探索，既要实现个人目

当交通遇上机器学习·2023-02-05 08:04

《强化学习周刊》第13期：强化学习应用之金融

No.13智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之一，它在金融领域中的应用研究进展与成果也引发了众多关注。

智源社区·2023-02-05 08:56

《强化学习周刊》第53期：Depth-CUPRL、DistSPECTRL&Double Deep Q-Network

No.53智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动周刊订阅告诉大家一个好消息，《强化学习周刊》已经开启“订阅功能”，以后我们会向您自动推送最新版的《强化学习周刊》。

智源社区·2023-02-05 08:56

基于深度强化学习的进化多目标优化自适应算子选择

为了解决操作算子选择中的探索与开发困境，本文提出了一种基于强化学习的新算子选择方法。在该方法中，决策变量被视为状态，候选算子被视为动作。通过使用深度神经网络学

kininee·2023-02-05 08:26

OpenMMLabAI实战营2 图像分类基础笔记

3GoogleNet加层不如不加（反直觉）(同一层不同大小的卷积核)ResNet残差网络跨层连接5级结构basicblock->bottleneckblock解释等同多模型集成使损失函数曲面更光滑借助强化学习搜索表现最佳的网络

披着影子的狼·2023-02-05 07:00

作文班的潭笔记㉟为什么必须写作文

但当学习遇上考试，需要强化学习的方向与目标，在天性对信息输入的喜好中，加了一个反刍与输出，这就好比在畅通无阻的路上设置了栅栏，学习成了检测成果，要调整意志的行为，当然就有压力了。一堂作文课的设置

潭客的语文生活·2023-02-05 02:55

强化学习论文研读（四）——Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning

doubleQlearning+DQN的合成算法。论文主要有5点贡献：一是DQN会对动作的价值过估计。二是过估计是有害的。三是doubleQlearning可以减少过估计。通过评估网络和动作选择网络解耦实现的。四是提出了三层卷积+FC的DoubleDQN算法结构和参数更新公式。五是证明了DoubleDQN是有效的。相比于DQN主要改进在一点：看到里边的两个Q中的θ是不一样的。一个是target的n

星之所望·2023-02-04 22:07

机器学习-52-RL-04-Tips of Q-Learning(强化学习-Q学习的一些技巧:Double DQN&Dueling DQN&Prioritized Reply&Multi-step等)

文章目录TipsofQ-LearningDoubleDQNDuelingDQNPrioritizedReplyMulti-step(BalancebetweenMCandTD)NoisyNet(onActionvsonQ-function)DistributionalQ-functionRainbowTipsofQ-Learning接下来要讲的是训练Q-learning的一些tips。Double

迷雾总会解·2023-02-04 22:37

Deep Q-learning的发展及相关论文汇总(DQN、DDQN，Priority experience replay 等)

在DQN提出之前，强化学习与神经网络的结合遭受着不稳定和发散等问题的困扰。

码丽莲梦露·2023-02-04 22:06

强化学习DQN（Deep Q-Learning）、DDQN（Double DQN）

强化学习DQN（DeepQ-Learning）、DDQN（DoubleDQN）_学习记录…有错误感谢指出DeepQ-Learning的主要目的在于最小化以下目标函数：J(ω)=E[(R+γmax⁡a∈A

不会爬树的小研·2023-02-04 22:06

2018-11-04

那么我们当如何助力记忆，强化学习呢？一、可以通过刻意营造类似环境的方法，即营造线索提示的熟悉感。当然由于刻意营造本身也算一种特定记忆，这样也可能会因为偏差而起到反作用的。

记忆流逝的时光·2023-02-04 21:39

深度强化学习-A3C算法

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1602.01783v1.pdfA3C（异步优势演员评论家）算法，设计该算法的目的是找到能够可靠的训练深度神经网络，且不需要大量资源的RL算法。在DQN算法中，为了方便收敛使用了经验回放的技巧。A3C更进一步，并克服了一些经验回放的问题。如，回放池经验数据相关性太强，用于训练的时候效果很可能不佳。举个例子，我们学习下棋，总是和同一个人下，期望能

athrunsunny·2023-02-04 21:59

openMMLab AI实战训练营 CLASS1

目录机器学习及神经网络基础分类问题线性分类器机器学习训练步骤神经网络神经元衡量神经网络的性能：损失函数机器学习及神经网络基础机器学习就是通过海量数据驱动机器去学习、识别、拟合、归纳、挖掘监督学习：有标签自监督学习：AI自行进行标注非监督学习：无标签强化学习

方青然·2023-02-04 21:55

推荐频道

GAN-强化学习