PPO深度强化学习第4页

RLHF讲解

RLHF包含了两个至关重要的步骤：训练RewardModel用RewardModel和SFTModel构造RewardFunction，基于PPO算法来训练LLMfrozenRMfrozenSFTModelActorπΦRL

transformer_WSZ·2023-11-13 06:55

DoorGym：开源的可拓展的开门仿真环境，用于域随机化的强化学习、深度强化学习

0.概述目的：创建一个可以改变门把手形状、类型、位置、环境颜色、照明条件、机械臂结构的仿真环境，以训练出鲁棒性更高、更能关注到任务本质特征、容易迁移到现实的模型网址：环境下载，1.领域随机化DR假设很难对目标域进行完美建模，但很容易创建许多不同的模拟来近似目标域2.引擎Unity：用来为视觉提供渲染画面Mujoco：使用对应框架和接口3.环境组成：机械臂、门、门把手、门框、墙；其中前三者的物理特性

阿航626·2023-11-12 04:57

机器学习之深度强化学习

机器学习之深度强化学习机器学习最酷的分支应该算是深度学习（Deeplearning）和强化学习（Reinforcementlearning）。

丫头片子不懂事·2023-11-11 06:11

【深度强化学习】1. 基础部分

文章目录强化学习纲要-基础部分强化学习应用案例强化学习在做什么？基本要素分类1.按照Agent有没有对环境建模来分类2.按照Agent的决策方式来分类时序决策过程动作空间智能体主要组成部分1.Policy2.ValueFunction3.ModelExplorationandExploitation知识点补充致谢参考内容强化学习纲要-基础部分【DataWhale打卡】第一天：学习周博磊讲的强化学习

*pprp*·2023-11-10 13:22

【强化学习】结合Python实战深入分析原理

秋说·2023-11-10 10:09

PPO算法是什么？

ppo称作近邻策略优化算法，是典型的Actor-critic算法，即以两个网络为输入，并可以同时更新两者参数；在RLHF中我们更关注actor网络的更新方式，其损失函数由三部分构成，分别是：1，新旧状态输出比

张牧之的AI课·2023-11-09 06:17

Jupyter Notebook：内核似乎挂掉

梦断紫丁香·2023-11-09 04:25

具有非线性动态行为的多车辆列队行驶问题的基于强化学习的方法

研究人员专注于通过传统控制策略以及最先进的深度强化学习(RL)方法解决自动驾驶车辆控制的各种方法。在这项研究中，除了提出基于RL的最优间隙控制器之

龙晨天·2023-11-07 20:21

利用深度强化学习求解车辆调度问题时的框架该怎么样设计？

设计一个深度强化学习框架来解决车辆调度问题是一个复杂而有挑战性的任务。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-06 01:06

Google DeepMind研究员杨梦娇：基础模型与顺序决策的问题、方法、及应用

她的研究兴趣包括模仿学习、深度强化学习(RL)、顺序决策、和基础模型。她的工作涵盖了离线强化学习、顺序决策的表示学习，以及控制、规划和RL的生成建模。

智源社区·2023-11-05 22:21

强化学习路线规划之深度强化学习代码

虽然说很多代码都有问题，但是不管它们，我不是为了去debug，紧盯住自己的目标，目标是整理出一条通常的强化学习之路，让自己以及看到这些博客的大家在学习的时候能够少走一些弯路。所以从q-learning和Sarsa开始，这些基础代码不需要借助框架，所以没什么太大问题。但是深度学习的话就要借助TensorFlow或者pytorch框架，而这两个框架都分别出了两个版本，就导致前后的兼容性较差，前人的经验

eyexin2018·2023-11-05 20:16

【强化学习】16 ——PPO（Proximal Policy Optimization）

文章目录前言TRPO的不足PPO特点PPO-惩罚PPO-截断优势函数估计算法伪代码PPO代码实践参考前言TRPO算法在很多场景上的应用都很成功，但是我们也发现它的计算过程非常复杂，每一步更新的运算量非常大

yuan〇·2023-11-05 13:25

【强化学习】17 ——DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）

文章目录前言DDPG特点随机策略与确定性策略DDPG：深度确定性策略梯度伪代码代码实践前言之前的章节介绍了基于策略梯度的算法REINFORCE、Actor-Critic以及两个改进算法——TRPO和PPO

yuan〇·2023-11-05 13:46

强化学习（RL）的学习笔记

1.前言（1）PPO的优点PPO（ProximalPolicyOptimization）算法相比其他强化学习方法有几个显著优点：稳定性和鲁棒性：PPO通过限制策略更新的幅度来避免训练过程中的大幅波动，这增加了算法的稳定性和鲁棒性

songyuc·2023-11-04 03:25

【强化学习】14 —— A3C（Asynchronous Advantage Actor Critic）

A3C是一种非常有效的深度强化学习算法，在围棋、星际争霸等复杂任务上已经取得了很好的效果。接下来，我们先从A3C的名称入手，去解析这个算法。

yuan〇·2023-11-04 00:53

小郁同学·2023-11-03 16:02

深度强化学习

深度强化学习14.1强化学习问题14.1.1强化学习定义14.1.2马尔可夫决策过程14.1.3强化学习的目标函数14.1.4值函数14.1.5深度强化学习14.2基于值函数的学习方法14.2.1动态规划算法

爱蹦跶的小贺·2023-11-03 04:20

强化学习简单介绍

2.动作值函数（Q函数）3.贝尔曼方程的表达式状态值函数的贝尔曼方程：动作值函数的贝尔曼方程：4.贝尔曼方程的应用策略迭代和值迭代策略迭代值迭代Q学习Q学习的基本原理Q学习的优缺点优点：缺点：应用领域深度强化学习深度强化学习的主要组成部分

百年孤独百年·2023-11-01 12:33

强化学习 DQN 速成

强化学习DQN速成这是对《深度强化学习》王树森张志华中DQN部分的缩写以及部分内容的个人解读书中的DQN是一个相对终极版本的存在，相信体量会比网络上其他资料要大很多基本概念我们通过贪吃蛇来引入几个基本概念符号中文说明

Jarden_·2023-11-01 05:21

1. 强化学习篇: Dyna-Q

像之前我们讨论的大量强化学习方法（DQN,DoubleDQN,PriorizedDQN,PolicyGradient,PPO等等）都是基于model-free的，这也是RL学习的主要优势之一，因为大部分情况下

DeepBrainWH·2023-11-01 03:24

深度强化学习中的神经网络部分的作用是什么？一般如何选择合适的神经网络呢？

在深度强化学习中，神经网络部分通常用于实现值函数近似或策略近似，以帮助智能体学习如何在一个环境中做出决策以获得最大的累积奖励。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-10-31 13:20

强化学习--Prioritised Replay DQN

二、核心算法(深度强化学习)PrioritisedReplayDQN总结前言强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，

百度pkq·2023-10-31 03:14

深度强化学习用于博弈类游戏-基础测试与说明【1】

深度强化学习用于博弈类游戏-基础【1】1.强化学习方法2.强化学习在LOL中的应⽤2.1环境搭建2.2游戏特征元素提取1)小地图人物位置：2)人物血量等信息3)在整个图像上寻找小兵、防御塔的位置4）自编码器提取

cnjs1994·2023-10-29 17:56

【强化学习】10 —— DQN算法

文章目录深度强化学习价值和策略近似RL与DL结合产生的问题深度强化学习的分类Q-learning回顾深度Q网络（DQN）经验回放优先经验回放目标网络算法流程代码实践CartPole环境代码结果参考深度强化学习价值和策略近似我们可以利用深度神经网络建立这些近似函数深度强化学习使强化学习算法能够以端到端的方式解决复杂问题

yuan〇·2023-10-29 08:56

关于我自学基于深度强化学习后课评

随着科技的发展和社会的进步，这个世界变得越来越神奇，我们大家看到了围棋高手和“阿尔法围棋”的人机大战，我们也见识到了人工智能、无人驾驶、语音识别、移动支付等等各种各样最新的技术和概念，这一切都是创造精神带给我们的，也让我们对未来充满了更多的`期待欢迎大家和我一起探讨自动驾驶相关技术，没学习之前我也很好奇这种无人驾驶是怎样实现的？我目前也发过上百个无人驾驶相关数据，大家有需要可以下载来看，下载都是免

面试题库test·2023-10-28 21:28

读懂蛋白质PDB文件

如HETATM460PPO4100-2.5027.5874.2251.0024.59

_illusion_·2023-10-28 03:24

强化学习------PPO算法

目录简介一、PPO原理1、由On-policy转化为Off-policy2、ImportanceSampling（重要性采样）3、off-policy下的梯度公式推导二、PPO算法两种形式1、PPO-Penalty2

韭菜盖饭·2023-10-27 23:36

RNN and Transformer理解

RNN:参考：https://github.com/AntoineTheb/RNN-RL/blob/master/algos/PPO.pyhttps://blog.csdn.net/baishuiniyaonulia

qq_478377515·2023-10-27 22:50

在Win10上安装Pytorch0.4.0及其他相关安装包（基于《深度强化学习入门与实践指南》）

最近在学习《深度强化学习入门与实践指南》，书中给出了其所有代码所用的安装包及版本如下图：但是这些版本代码比较老了，特别是Pytorch的0.4.0版本在官网上一直没找到，折腾了好一段时间。

CGEFAstro·2023-10-25 04:31

深度增强学习：走向通用人工智能之路

深度增强学习：走向通用人工智能之路本文是系列文章中的第一篇，是对深度增强学习/深度强化学习的基本介绍以及对实现通用人工智能的探讨。现在但凡写人工智能的文章，必提AlphaGo。

isuccess88·2023-10-23 15:37

深度强化学习第 5 章 SARSA 算法

上一章介绍了Q学习的表格形式和神经网络形式（即DQN）。TD算法是一大类算法的总称。上一章用的Q学习是一种TD算法，Q学习的目的是学习最优动作价值函数Q⋆Q_⋆Q⋆本章介绍SARSA，它也是一种TD算法，SARSA的目的是学习动作价值函数Qπ(s,a)Q_π(s,a)Qπ(s,a)。5.1表格形式的SARSA5.1.1推导表格形式的SARSA学习算法5.2神经网络形式的SARSA5.3多步TD目标

Chen_Chance·2023-10-21 16:42

深度 | David Silver全面解读深度强化学习：从基础概念到AlphaGo

2017-03-25机器之心原创作者：DukeLee参与：马亚雄、吴攀、吴沁桐、AracWu强化学习在与之相关的研究者中变得越来越流行，尤其是在DeepMind被Google收购以及DeepMind团队在之后的AlphaGo上大获成功之后。在本文中，我要回顾一下DavidSilver的演讲。DavidSilver目前任职于GoogleDeepMind团队。他的演讲可以帮助我们获得对强化学习（RL）

舍得叔叔·2023-10-21 05:47

ML-Agents与自己的强化学习算法通讯——PPO篇

介绍这里我利用了强化学习库PARL来训练ML-Agents的3DBall，使用的是PPO算法。关于PPO的具体代码细节可以参考我

微笑小星·2023-10-21 01:06

深度强化学习第 4 章 DQN 与 Q 学习

4.1DQN最优动作价值函数的用途假如我们知道Q⋆Q_⋆Q⋆，我们就能用它做控制。我们希望知道Q⋆Q_⋆Q⋆，因为它就像是先知一般，可以预见未来，在t时刻就预见t到n时刻之间的累计奖励的期望。假如我们有Q⋆Q_⋆Q⋆这位先知，我们就遵照先知的指导，最大化未来的累计奖励。然而在实践中我们不知道Q⋆Q_⋆Q⋆的函数表达式。是否有可能近似出Q⋆Q_⋆Q⋆这位先知呢？对于超级玛丽这样的游戏，学出来一个“先

Chen_Chance·2023-10-20 22:52

Pytorch训练深度强化学习时CPU内存占用一直在快速增加

最近在用MATD3算法解决多机器人任务，但是在训练过程中，CPU内存一直在增加（注意，不是GPU显存）。我很头疼，以为是算法代码出了问题，导致了内存泄漏，折腾了1天也没解决。后来用memory_profiler对代码分析，才发现是这个函数占用的内存一直在增加：defstore_transition()说白了，就是经验池的存储函数，也就是因为一直往经验池里加数据导致内存增加。那为啥以前我没感觉到内存

Coder_Jh·2023-10-20 12:25

virtualenv使用说明

用PPO要用tensorflow_proballity自己电脑是tf1.x没法顺利安装所以要用虚拟环境一般就是进入venv的bin目录下sourceactivate激活即可要注意venv/bin目录下的

CristianoC·2023-10-19 16:26

《Reinforcement Learning: An Introduction》强化学习导论原文翻译 17.6 人工智能的未来

在我们写第二版时，人工智能中一些最显著的发展涉及强化学习，最明显的是“深度强化学习”——通过深度人工神经网络进行函

oni小涛·2023-10-19 13:31

AutoPentest-DRL-使用深度强化学习的自动渗透测试

AutoPentest-DRL是基于深度强化学习（DRL）技术的自动渗透测试框架。

GuiltyFet·2023-10-18 11:32

深度强化学习发展现状及展望：万字总结解读83篇文献

深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。

Coder_Jh·2023-10-18 04:52

深度强化学习领域值得一读的论文列表

参考自：https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/keypapers.html强烈建议直接去看原文，每一篇文献都有链接以下是深度强化学习（DeepReinforcementLearning

超级超级小天才·2023-10-17 19:40

gym原来是这样用的

今天down了一个深度强化学习的程序，但是试来试去总是跑不成功，第一句就出问题了env=gym.make("clusterEnv-v0").unwrapped总是报没有该环境，思想半天，然后发现这是自己写的环境

eyexin2018·2023-10-16 16:48

Proximal Policy Optimization(PPO)和文本生成

ChatGPT的RLHF步使用了强化学习PPO算法。PPO是一种策略梯度方法，其交替地进行与环境交互采样数据和使用随机梯度上升优化“代理”目标函数。

冰冰冰泠泠泠·2023-10-16 12:28

DRL--算法合集

强化学习中确定性策略和随机策略的区别6、A3C1）异步、并发、多线程2）算法原理3）具体更新过程--[参考链接](https://zhuanlan.zhihu.com/p/148492887)7、DDPG8、PPO9

还有你Y·2023-10-15 16:27

深度强化学习第 1 章机器学习基础

1.1线性模型线性模型（linearmodels）是一类最简单的有监督机器学习模型，常被用于简单的机器学习任务。可以将线性模型视为单层的神经网络。本节讨论线性回归、逻辑斯蒂回归（logisticregression）、softmax分类器等三种模型。1.1.1线性回归1.1.2逻辑斯蒂回归sigmoid是个激活函数（activationfunction）交叉熵（crossentropy），它常被用

Chen_Chance·2023-10-15 15:58

深度强化学习DRL训练指南和现存问题（D3QN（Dueling Double DQN））

目录参数iterationepisodeepochBatch_SizeExperimenceReplayBuffer经验回放缓存Rewarddiscountfactor或gamma折扣因子Agent神经网络batchnormalization批归一化dropout随机失活lr(learningrate)学习率/步长weightdecay权重衰减离散动作探索策略（以epslion-Greedy为例）

参宿7·2023-10-14 09:32

深度强化学习中的episode、epoch、batch-size、iteration

深度强化学习中的episode、epoch、batch-size、iterationbatch_sizeiterationepochepisodebatch_size即批大小，如果把全部数据放入内存后再加载到显存中

L0_L0·2023-10-14 09:55

深度强化学习——机械臂

趁暑假有空，在实验室机械臂上复现OpenAIFetch中的一项任务：FetchPickAndPlace-v0根据原论文的提示，在原DDPG算法的基础上引入HER机制，解决了在探索环境（step>40）中奖励稀疏，难以收敛的问题，但是原任务默认是以初始几步抓中小方块为开始在此基础上引入先验经验，即将任务完整：先抓随机小方块，再到随机终点处因此，结合DDPG+HER+模仿学习（行为克隆，BC）成功在x

Cedric.·2023-10-12 21:18

深入理解强化学习——标准强化学习和深度强化学习

最近业界把强化学习与深度学习结合起来，就形成了深度强化学习（DeepReinforcemetLearning）。因此，深度强化学习是深度学习和强化学习的组合。

von Neumann·2023-10-12 21:01

论文阅读--深度学习基础文献

etal.Masteringthegameofgowithouthumanknowledge[J].nature,2017,550(7676):354-359.参考文章：深入浅析AlphaGoZero与深度强化学习

伊丽莎白鹅·2023-10-10 21:09

深度强化学习——强化学习到深度强化学习

从事深度强化学习有一段时间了，整理了网上的一些资料，写几篇博客作为知识的梳理和总结。

不吃香菇666·2023-10-10 00:32

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