ReinForcement

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

I.引言强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互来学习最优策略。

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

推测未来Agentic形态：Dynamic Cognitive Contextual Agent with Reinforcement Learning (DCCA-RL)

在AIAgent设计模式领域，我们见证了从简单的ReAct到复杂的LATS的演进，这些模式通过反思、工具使用、规划和多代理协作，极大地提升了AI的自主性和智能性。然而，随着任务复杂度和动态性需求的增加，现有模式逐渐显现出局限性——多Agent协作带来的联合误差和单Agent设计的适应性不足。为此，我们基于对现有模式的全面分析，提出了一个更先进的单Agent框架：DynamicCognitiveCo

weixin_40941102·2025-03-20 21:40

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。

AI天才研究院·2025-03-20 18:45

人工智能机器学习算法分类全解析

目录一、引言二、机器学习算法分类概述（一）基于学习方式的分类1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning

power-辰南·2025-03-12 07:08

【大模型学习】第八章深入理解机器学习技术细节

SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：客户细分三、强化学习（ReinforcementLearning

好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

强化学习是否能够在完全不确定的环境中找到一个合理的策略，还是说它只能在已知规则下生效？

强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏策略和金融决策等领域。

concisedistinct·2025-03-05 12:58

PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案

结合迁移学习（TransferLearning）和强化学习（ReinforcementLearning,RL）是解决复杂任务的有效方法。

小赖同学啊·2025-03-05 07:54

【机器学习】Reinforcement Learning-强化学习基本概念

1、Q值与V值1.1Q值和V值的定义Q值：也称为动作价值函数，评估动作的价值，它代表了智能体选择这个动作后，一直到最终状态奖励总和的期望，表示为Q(s,a)，其中s是状态，a是动作。V值：评估状态的价值，也称为状态价值函数，表示为V(s)，其中s是状态。它代表了智能体在这个状态下，一直到最终状态的奖励总和的期望。V值与动作无关只与状态有关。Q值和V值的概念是一致的，都是衡量在马可洛夫树上某一个节点

长相忆兮长相忆·2025-03-05 02:42

强化学习与网络安全资源-论文和环境

TableofContentsRL-EnvironmentsPapersBooksBlogpostsTalksMiscellaneous↑EnvironmentsPentestingTrainingFrameworkforReinforcementLearningAgents

AI拉呱·2025-03-03 14:03

强化学习——基本概念

何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。

AI大模型探索者·2025-03-01 17:06

深入详解人工智能机器学习：强化学习

目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习（ReinforcementLearning

猿享天开·2025-02-28 15:58

机器学习：强化学习的epsilon贪心算法

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。

田乐蒙·2025-02-28 15:25

【人工智能算法】人工智能算法都包括什么？请详细列出和解释

请详细列出和解释1.机器学习算法（MachineLearningAlgorithms）监督学习算法（SupervisedLearning）无监督学习算法（UnsupervisedLearning）强化学习算法（ReinforcementLearning

资源存储库·2025-02-27 22:08

ThinkJSON:通过强化学习让大型语言模型（LLM）严格遵守JSON模式

标题：ThinkInsidetheJSON:ReinforcementStrategyforStrictLLMSchemaAdherence作者：BhavikAgarwal,IshanJoshi,ViktoriaRojkova

AI仙人掌·2025-02-26 20:17

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

深入浅出机器学习：概念、算法与实践

目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning

倔强的小石头_·2025-02-23 11:43

强化学习：原理、概念与代码实践

一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。

AndrewHZ·2025-02-19 01:07

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别STF（SupervisedFine-Tuning）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）

钟小宇·2025-02-18 18:11

强化学习原理与代码实战案例讲解

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。

AI天才研究院·2025-02-18 05:53

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态

AI天才研究院·2025-02-18 00:02

【deepseek】论文笔记--DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

DeepSeek-R1论文解析1.论文基本信息标题：DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning作者

大表哥汽车人·2025-02-15 02:40

书籍-《强化学习数学基础》

书籍：MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者：赵世钰出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《强化学习数学基础

·2025-02-13 20:48

强化学习算法：蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解

强化学习算法：蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词：蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习（ReinforcementLearning

杭州大厂Java程序媛·2025-02-13 07:02

deepseek学习笔记

1、deepseek的论文deepseek的论文《DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》于

wsnzou·2025-02-11 10:40

一切皆是映射：域适应在DQN中的研究进展与挑战

1.背景介绍1.1深度强化学习与域适应的邂逅深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在近年来取得了瞩目的成就，从Atari游戏到围棋，再到机器人控制，其强大的学习能力令人惊叹

AI天才研究院·2025-02-10 00:33

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读

贡献后训练：基础模型的大规模强化学习蒸馏：较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2.DeepSeek-R1-Zero:ReinforcementLearningontheBaseModelReinforcementLearningAlgorithm

tangjunjun-owen·2025-02-09 23:54

Deepseek成功启示：从 TRPO 到 GRPO训练LLM

本文将深入探讨LLMs的训练过程，特别是强化学习（ReinforcementLearning，RL）（深度解析DeepSeekR1：强化学习与知识蒸馏的协同力量）在这一领域的应用，从TRP

大模型之路·2025-02-08 20:03

【论文阅读】DeepSeek-R1：通过强化学习激励LLMs的推理能力 | DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL

DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearningDeepSeek-R1：通过强化学习激励LLMs的推理能力

AI天才研究院·2025-02-07 22:05

gym-anytrading

参考：https://github.com/upb-lea/gym-electric-motorAnyTrading是一组基于reinforcementlearning(RL)的tradingalgorithms

AAA客服小高·2025-02-06 07:16

LLM 算法工程师的速成指南：微调、强化学习微调与偏好微调

OpenAI近期在直播中，提到了两个新的概念：①强化学习微调（ReinforcementFine-Tuning）：仅需少量高质量数据（数十到数千个），模型即可通过强化学习处理复杂任务。

大模型玩家·2025-02-05 16:24

Reinforcement Learning 通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

论文链接：[2501.12948]DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning实在太长，自行扔到Model

davenian·2025-02-03 18:56

AI模型升级版0.02

pps-key·2025-02-03 02:51

【GAE】《High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation》译读笔记

High-DimensionalContinuousControlUsingGeneralizedAdvantageEstimation摘要Policygradientmethods在reinforcementlearning

songyuc·2025-02-02 06:50

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。

·2025-02-01 16:49

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。

Echo_Wish·2025-01-31 20:55

AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战

强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具

一键难忘·2025-01-31 20:24

论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）

DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1

墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

Rust中奖励函数的实现与应用

禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：Rust,奖励函数,强化学习,机器学习,状态空间1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习领域，特别是在强化学习（ReinforcementLearning

AI天才研究院·2025-01-30 07:45

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习（SupervisedLearning）：分类，回归无监督学习（UnsupervisedLearning）：聚类，降维强化学习（ReinforcementLearn

MengWoods·2025-01-30 01:01

强化学习中，为什么用AC架构

AC架构的工作原理AC架构的优缺点优点：缺点：相关算法：基于AC架构的算法总结强化学习中，为什么用AC架构在强化学习（ReinforcementLearning,RL）中，AC架构（即Actor-Critic

资源存储库·2025-01-29 01:25

【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF

一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法，它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward

kakaZhui·2025-01-28 00:47

智能推理的革命：DeepSeek-R1 深度解析其算法与实现

DeepSeek-R1的出现，正是为了解决这一问题，通过强化学习（ReinforcementLearning,RL）赋予语言模型更强大的推理能力，开创了LLMs

步子哥·2025-01-26 04:26

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.2强化学习：智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward

KeyPan·2025-01-19 09:19

学习日志6

关于量子强化学习：论文Variational_Quantum_Circuits_for_Deep_Reinforcement_Learning：变分量子电路在深度强化学习中的应用论文主要内容：将经典深度强化学习算法

Simon#0209·2024-09-02 22:21

探索智能边缘计算：Game-Theoretic-Deep-Reinforcement-Learning

探索智能边缘计算：Game-Theoretic-Deep-Reinforcement-LearningGame-Theoretic-Deep-Reinforcement-LearningCodeofPaper"JointTaskOffloadingandResourceOptimizationinNOMA-basedVehicularEdgeComputing

瞿旺晟·2024-09-02 06:41

深度学习学习经验——强化学习（rl）

强化学习强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，主要用于让智能体（agent）通过与环境的互动，逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动，以最大化其获得的累积回报。

Linductor·2024-08-27 06:32

你的DDPG/RDPG为何不收敛？

去年11月份左右，因为研究需要，了解了一下强化学习（Reinforcementlea

Mario-Chao·2024-03-22 23:00

强化学习笔记

强化学习笔记-简介本文是根据Sutton的经典书籍«ReinforcementLearning:AnIntroduction»前三章内容整理的笔记。

小新0077·2024-02-20 03:10

交通流优化的一种强化学习方法

‍文章信息《Trafficflowoptimization:Areinforcementlearningapproach》是2016年发表在EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence

当交通遇上机器学习·2024-02-13 14:40

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