PPO深度强化学习

InstructGPT论文解读

介绍上图可以看出InstructGPT(PPO-ptx)及变体（varianttrainedwithoutpretrainingmix）(PPO)显著优于GPT，1.3B的InstructGPT优于175B
sunghosts·2023-06-24 09:58

强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning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+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为
汀、人工智能·2023-06-23 21:00

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战

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汀、人工智能·2023-06-23 21:30

MEC相关论文笔记

论文名称：基于深度强化学习的车辆边缘计算调度DeepReinforcementLearning-BasedOffloadingSchedulingforVehicularEdgeComputing前言VEC
照旧的你好·2023-06-23 03:52

ChatGPT 精简总结：Chat Generative Pre-trained Transformer

在训练时，InstructGPT使用了带有指令或约束条件的数据来训练模型（指令微调SFT，奖励模型RM，强化学习PPO）。
#苦行僧·2023-06-22 20:55

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[2]：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代

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汀、人工智能·2023-06-21 04:16

强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验

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汀、人工智能·2023-06-21 04:15

供应链 | 基于图神经网络和深度强化学习的柔性车间调度方法

编者按本次解读的文章发表于IEEETRANSACTIONSONINDUSTRIALINFORMATICS，原文摘要总结如下：本文考虑了众所周知的灵活作业车间调度问题，并通过提出一种新颖的深度强化学习（DRL
运筹OR帷幄·2023-06-21 04:42

强化学习从基础到进阶-案例与实践[2]：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代

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+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为
汀、人工智能·2023-06-20 14:35

张校捷《深度强化学习算法与实践：基于PyTorch的实践》| 代码整理

这些突破背后的关键技术便是深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)。
·2023-06-20 12:59

AI 大战 AI，一个深度强化学习多智能体竞赛系统

这是一款全新打造的⚔️AIvs.AI⚔️——深度强化学习多智能体竞赛系统。这个工具托管在Space上，允许我们创建多智能体竞赛。它包含三个元素:一个带匹配算法的Space，使用后台任务运行模型战斗。
·2023-06-20 09:04

深度强化学习引导的脑网络分析图神经网络

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608022002507#fig1https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608022002507#fig1论文地址图1所示。说明我们提出的脑网络表征学习框架BN-GNN。虚线的左侧说明了一个MDP进程的示例。首先，我们
小蜗子·2023-06-20 06:00

ChatGPT之深度强化学习DRL理解

参考文献:Part1:KeyConceptsinRL—SpinningUpdocumentationInanutshell,RListhestudyofagentsandhowtheylearnbytrialanderror.（RL是对agent如何试错的一个研究）Itformalizestheideathatrewardingorpunishinganagentforitsbehaviormak
gridlayout·2023-06-20 04:07

LLVM 标准 C++ 排序算法

Nature官网发表《深度强化学习发现更快的排序算法》。排序或散列这样的基本算法在任何一天都会被使用数万亿次1。
ejinxian·2023-06-20 01:10

【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

【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、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学
汀、人工智能·2023-06-18 11:18

强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法

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汀、人工智能·2023-06-18 11:45

深度学习实战——强化学习与王者荣耀（腾讯开悟）

忆如完整项目/代码详见github：https://github.com/yiru1225（转载标明出处勿白嫖starforprojectsthanks）目录系列文章目录一、强化学习综述与PPO算法解析
@李忆如·2023-06-17 04:26

upyter Notebook：内核似乎挂掉

项目场景：提示：这里简述项目相关背景：项目场景：深度强化学习在中国股票量化交易上的应用，要求跑赢大盘问题描述提示：这里描述项目中遇到的问题：使用JupyterNotebook运行时，跑到绘图部分，崩溃了
手把手教你学AI·2023-06-17 03:24

续上一节【图神经网络 & 文献精读】针对SARS-CoV-2大流行的改进和优化的药物再利用方案（2）| 附：深度强化学习；复杂网络分析 | 附：图神经网络在自然语言处理中的应用

谁说我没有死过？出生以前，太阳已无数次起落，悠久的时光被悠久的虚无吞并。又以我生日的名义，卷土重来。--------史铁生《病隙碎笔》作者主页：追光者♂个人简介：计算机专业硕士研究生、2022年CSDN博客之星人工智能领域TOP4、阿里云社区特邀专家博主、CSDN-人工智能领域新星创作者、预期2023年10月份·准CSDN博客专家【无限进步，一起追光！】欢迎大家点赞收藏⭐留言附：【图神经网络&文献
追光者♂·2023-06-16 18:28

实现一个 AI 驱动的马里奥（使用双重深度 Q 网络），它可以自己玩游戏

训练玩马里奥的RL智能体本教程将向您介绍深度强化学习的基础知识。最后，您将实现一个AI驱动的马里奥（使用双重深度Q网络），它可以自己玩游戏。#!
yanglamei1962·2023-06-16 10:33

强化学习路线规划之深度强化学习

学到如今，我实在明白了一个至关重要的东西，那就是目标很重要，有了清晰的目标我们就知道该做什么，不至于迷茫，否则每天都在寻找道路。所以我一直在规划这样一条道路，让想学习的人可以抛下不知道该怎么做的顾虑，不至于每天迷茫在该怎么做当中。力量是宝贵的，应该被花在真正知识的学习上，而不是被消耗在寻找道路的迷惘上。所以，我自己也一直在探索学习方法，如何不偏离主线。其次，学习一样东西，一定要先弄清楚其本源，要搞
eyexin2018·2023-06-15 20:04

强化学习PPO：Proximal Policy Optimization Algorithms解读

PPO算法是一类PolicyGradient强化学习方法，经典的PolicyGradient通过一个参数化决策模型来根据状态确定动作，其参数更新是通过下式进行的：用于衡量决策模型的优劣目标，决策模型的优化目标为寻找最优决策
tostq·2023-06-15 18:17

从TRPO到PPO（理论分析与数学证明）

本文首发于行者AI引言一篇关于强化学习算法的理论推导，或许可以帮助你理解PPO算法背后的原理，从而找到改进PPO算法的灵感...马尔可夫决策过程由六个元素构成。
行者AI·2023-06-15 13:11

【送书福利-第十二期】机工社Python与AI好书来袭！~

本文目录一、前言二、书籍介绍1、认识AI2、Python程序设计：人工智能案例实践3、机器学习Python版4、深度强化学习5、机器学习实践三、抽奖方式总结一、前言近来，人工智能聊天机器人ChatGPT
程序员洲洲·2023-06-15 01:44

基于多动作深度强化学习的柔性车间调度研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3文献来源4Python代码实现1概述灵活作业车间调度问题（FJSP）在现代制造业中起着至关重要的作用，广泛用于各种制造工艺，例如半导体制造，汽车和纺织品制造（Brucker和Schlie，1990，Garey等人，1976，Jain和Meeran，19
紫极星光·2023-06-15 01:13

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，
·2023-06-14 22:25

或许是一个新的算法方向？

今日谷歌DeepMind使用深度强化学习发现更快的排序算法，相关论文[1]成果已经发表在Nature上。据报道：该算法可以提速70％，相比之下，快了3倍之多。
冷冻工厂·2023-06-12 15:29

或许是一个新的算法方向？

今日谷歌DeepMind使用深度强化学习发现更快的排序算法，相关论文成果已经发表在Nature上。据报道：该算法可以提速70％，相比之下，快了3倍之多。
·2023-06-11 11:05

自学大语言模型之GPT

GPT火爆的发展史2017年6月OpenAI联合DeepMind首次正式提出的：DeepReinforcementLearningfromHumanPreferences，即基于人类偏好的深度强化学习，
深度学习的学习僧·2023-06-11 07:14

大语言模型之人类反馈学习RLHF

在2017年左右，深度强化学习（DeepReinforcementLearning）逐渐兴起并引起广泛关注。
深度学习的学习僧·2023-06-11 07:42

Pytorch深度强化学习：Gym安装与环境搭建教程(附基本指令表)

目录1Gym介绍2Gym安装3基本指令3.1`make()`3.2`reset()`3.3`step()`3.4`close()`4常见问题参考资料1Gym介绍强化学习是在潜在的不确定复杂环境中，训练一个最优决策指导一系列行动实现目标最优化的机器学习方法。自从AlphaGo的横空出世之后，确定了强化学习在人工智能领域的重要地位，越来越多的人加入到强化学习的研究和学习中。OpenAIGym是一个研究
Mr.Winter`·2023-06-10 20:29

100余行代码带你入门强化学习DQN算法

.关键要点2.1replaybuffer存储及采样数据2.2DQN网络2.3主函数3.完整代码4.关于NatureDQN图像输入的处理手段1.简介DQN算法是经典的强化学习算法，作为一个入门级的算法，深度强化学习领域的
ReEchooo·2023-06-08 09:34

深度学习知识点总结（持续更新中）

文章目录知识点总结1.神经网络2.卷积神经网络(CNNs)3.循环神经网络(RNNs)4.深度强化学习(DRL)5.生成对抗网络(GANs)6.自编码器(Autoencoders)7.深度学习框架8.超参数调优
旧言.·2023-06-08 01:01

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，
·2023-06-07 22:27

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，
亚马逊云开发者·2023-06-07 08:03

Generative AI 新世界：大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，
亚马逊云开发者·2023-06-07 08:32

基于深度强化学习的目标驱动型视觉导航泛化模型

深度强化学习在目标驱动型视觉导航的泛化参考论文《TowardsGeneralizationinTarget-DrivenVisualNavigationbyUsingDeepReinforcementLearning
Moresweet猫甜·2023-06-07 00:55

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
Alexxinlu·2023-04-21 21:55

Pytorch 深度强化学习模型训练速度慢

最近一直在用Pytorch来训练深度强化学习模型，但是速度一直很慢，Gpu利用率也很低。
Xxwl.·2023-04-21 17:26

大语言模型浅探一

目录1前言2GPT模型解码3InstructGPT4基于RWKV微调模型4.1RWKV简介4.2增量预训练4.3SFT微调4.4RM和PPO5测试6总结1前言近来，人工智能异常火热，ChatGPT的出现极大的推动了自然语言处理的发展
行走的人偶·2023-04-21 09:09

深度学习和强化学习（刘）深度强化学习.PolicyBased

这时我们对策略进行近似表示。此时策略π可以被被描述为一个包含参数θ的函数,即：将策略表示成一个连续的函数后，我们就可以用连续函数的优化方法来寻找最优的策略了。而最常用的方法就是梯度上升法要用梯度上升来寻找最优的梯度，首先就要找到一个可以优化的函数目标优化目标：最简单的优化目标就是初始状态收获的期望，即优化目标为有的问题是没有明确的初始状态的，那么我们的优化目标可以定义平均价值或者定义为每一时间步的
循梦渡·2023-04-20 19:25

深度强化学习-DDPG代码阅读-AandC.py(2)

目录1.编写AandC.py1.1导入包1.2定义权重和偏置初始化器1.3定义ActorNetwork类1.3.1代码总括1.3.2代码分解1.4定义self.update_target_network_params1.4.1代码总括1.4.2代码分解1.5使用Adam优化1.6定义create_actor_network()函数1.6.1代码总括1.6.2代码分解1.7定义Actor函数1.7.
天寒心亦热·2023-04-20 13:01

深度强化学习-DDPG代码阅读-ddpg.py(1)

目录1.编写ddpg.py1.1导入需要的包和其他的python文件1.2定义训练函数train()1.2.1代码总括1.2.2代码分解1.3定义测试函数test()1.3.1代码总括1.3.2代码分解1.4定义主函数1.4.1代码总括1.4.2代码分解1.5根据需要调用训练函数或者测试函数1.6问题1.编写ddpg.py首先编写ddpg.py文件，其中包含的步骤如下：1.1导入需要的包和其他的p
天寒心亦热·2023-04-20 13:00

深度强化学习（1） 什么是深度强化学习？

本文主要内容来源于BerkeleyCS285DeepReinforcementLearning强化学习一般来说机器学习模式可以分为三类：有监督学习：SupervisedLearning无监督学习:UnsupervisedLearning强化学习：ReinforcementLearningimage.png强化学习与其他两种机器学习模式差距很大，解决的问题也有很大不同。由于强化学习涉及概念比较多，而
数科每日·2023-04-20 08:31

基于深度强化学习训练《街头霸王·二：冠军特别版》通关关底 BOSS -智能 AI 代理项目上手

文章目录SFighterAI项目简介实现软件环境项目文件结构运行指南环境配置验证及调整gym环境：gym-retro游戏文件夹错误提示及解决CouldnotinitializeNNPACK!错误提示：libGLerror:MESA-LOADER:failedtoopenswrast运行测试训练模型查看曲线鸣谢Tips:更换系统源Tips:更换pip源主要命令常用国内源列表windows下更改pip
打酱油的工程师·2023-04-20 01:35

GPT/ChatGPT相关资料

创建于：2023.03.20修改于：2023.03.20ChaGPTChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT
条件漫步·2023-04-18 20:09

2021-11-12

一会儿机器学习，一会儿深度学习，一会儿强化学习，一会儿深度强化学习，晕头转向Allofasuddeneveryoneistalkingaboutthem–irrespectiveofwhethertheyunderstandthedifferencesornot
queen坤坤女王·2023-04-18 17:37

深度强化学习（五）：策略梯度的方法

一、理论思想在此之前，我们讨论了值函数的方法，把优化的重点放在了值函数上，得到了最优值函数，即可得到最优策略。事实上，策略梯度方法的思想则更加简单和直接，即将值函数表示为策略参数的某个函数，便可以求出值函数关于策略参数的梯度，并使参数沿着梯度上升的方向更新。其数学实现和推导过程如下：强化学习的目标是找到最大化长期回报期望的策略：其中表示轨迹的回报。用表示前面提到的目标函数，将轨迹的期望回报展开，可
fromeast·2023-04-18 11:43

深度强化学习-背景

在本篇中，我们简要介绍人工智能的概念和基本原理（Russell和Norvig，2009），机器学习，深度学习（Goodfellow等人，2016），和强化学习（Sutton和Barto，2018年）。同时我们也不打算在这里详细介绍人工智能、机器学习和深度学习的背景，这些内容太宽泛，无法在这里详细讨论。因此，我们推荐些近年来比较有代表性的papers供大家参阅。如下（待添加）：JordanandMi
寒山叟·2023-04-18 08:42

ChatGPT 速通手册——开源社区的进展

根据科学人员推测，很重要的一部分原因是缺失了RLHF(ReinforcementLearningwithHumanFeedback，人类反馈强化学习)和PPO(ProximalPolicyOptimization
云哲-吉吉2021·2023-04-17 22:56
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