通过构建自研的文生图语言模型，SolidUI利用RLHF(ReinforcementLearningHumanFeedback)流程实现从文本描述到图形生成的过

机器学习分为监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning）、强化学习（ReinforcementLearning

在本文中，我们将介绍强化学习(ReinforcementLearning)的原理、常见算法和应用领域。

文章目录1.简介2.实验分析超参数网络架构RewardScaleRandomSeedsandTrailsEnvironmentCodebases3.ReportingEvaluationMetricsOnlineviewvs.PolicyOptimizationConfidenceBoundsPowerAnalysisSignificance4.结论5.参考资料1.简介这篇2017年的论文是强化学

标题：ConservativeQ-LearningforOfflineReinforcementLearning文章链接：ConservativeQ-LearningforOfflineReinforcementLearning

该论文的全称为“InternetCongestionControlviaDeepReinforcementLearning”，收录于NIPS2018。

强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一个非常重要的分支，其核心思想是实验者构建一个完整的实验环境，在该环境中通过给予被实验者一定的观测值和回报等方法来强化或鼓励被实验者的一些行动

目录DQN2013——PlayingAtariwithDeepReinforcementLearningDQN2015——Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearningDoubleDQN

论文原文标题 AlphaStock：ABuying-Winners-and-Selling-LosersInvestmentStrategyusingInterpretableDeepReinforcementAttentionNetworks

ChatGPT的机器学习模型的简要介绍，将从大型语言模型(LLM)开始，进而探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意力机制(self-attentionmechanism)，之后研究人类反馈强化学习(ReinforcementLearningFromHu

最近一直在看分层强化学习，今天看了一篇HierarchicalReinforcementLearningforRelaySelectionandPowerOptimizationinTwo-HopCooperativeRelayNetwork

我们搭配TensorLayer2.0实现了全套深度强化学习（DeepReinforcementLearning）算法教程供大家参考。如果你有什么需要，欢迎在Slack中给我们留言。

训练（Training）预测（Prediction）泛化（Generalization）监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning

强化学习的构成要素2.3.工作过程2.4.强化学习的主要特点2.5.与其他机器学习方法的区别3.估值方法3.1.估值的方式3.2.依据更新方式1.强化学习的发展及应用现状1.1.强化学习的由来目前，大家认为强化学习（ReinforcementLearning

Regressionproblems如房价预测2.Classificationproblems如肿瘤是否良性二、LearningTheory三、UnsupervisedLearning如分隔两个声源的声音四、ReinforcementLearnin

使得学术界开始更多的关注于大模型背后的一些关键新技术，例如与ChatGPT高度相关的In-ContextLearning（情景学习，也可以称为上下文学习）、Chain-of-thoughts（思维链推理）以及ReinforcementLearningfromHumanFee

1.Value-basedRL深度强化学习基础(2/5)：价值学习Value-BasedReinforcementLearning(2/5)_哔哩哔哩_bilibili2.Policy-gradientRL

二、准备bib文件文件名命名为ref.bib，添加如下内容(作为demo)@article{kaelbling1996survey4rl,title={Reinforcementlearning

通过构建自研的文生图语言模型，SolidUI利用RLHF(ReinforcementLearningHumanFeedback)流程实现从文本描述到图形生成

TF-RL（TensorFlowReinforcementLearning）指的是由TensorFlow提供的用于开发和训练强化学习（ReinforcementLearning）模型的工具、库和资源集合

Automaticallydescribingthecontentofanimagedomain:CV+NLPCategory:(bymyself,youcanreadthesurveyfordetail.)CNN+RNN,withattentionmechanismsReinforcementLearningGANCompositionalArchitecture

深度强化学习DeepReinforcementLearning简称为DRL运行DRL算法代码（实际使用+调整参数），需要更多DL基础阅读DRL算法论文（理解原理+改进算法），需要更多RL基础深度强化学习算法能训练能智能体

InstructionFinetuning---------让模型能够理解自然语言指令RLHFRewardModeling奖励建模，用来代替人工打分，降低标注成本奖励模型是用来建模强化学习的一个组件RLHFReinforcementLearning

Withoutalifetimeofexperiencetobuildonlikehumanshave(andtotallytakeforgranted),robotsthatwanttolearnanewskilloftenhavetostartfromscratch.Reinforcementlearningletsr

论文简介：这是一篇AAAI2019年收录的论文，由腾讯微信团队发表，本文主要介绍是用强化学习方法来进行垃圾新闻检测，强化学习可以获得高质量的带有标签的样本，本文提出了一个检测框架，通过微信官方账户实验数据表明，该方法的准确率高于已有的方法。原文地址：https://aaai.org/Papers/AAAI/2020GB/AISI-WangY.213.pdfCSU研一在读，科研萌新一枚，第一次在写论

Chapter6Temporal-DifferenceLearningIfonehadtoidentifyoneideaascentralandnoveltoreinforcementlearning,

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

先说明该文章对于数学基础要求比较高，大多数的结论数学证明来自于《MathematicalFoundationofReinforcementLearning》。

在AI的众多技术领域中，强化学习（ReinforcementLearning）作为一种类似于人类学习的方式，在解决复杂问题方面取得了令人瞩目的成果。

提示词工程师教程1.课程介绍1.1ChatGPT相关术语LLM：LargeLanguageModel，大语言模型InstructionTunedLLM：经过指令微调的大语言模型Prompt：提示词RLHF：ReinforcementLearningfromHumanFeedback

文章目录一、写在前面的一些话二、为什么要写这本书？1.本书的主题2.初衷3.本书所采用的方法和软硬件环境4.这本书的目标读者三、如何学习本书四、本书各章节介绍一、写在前面的一些话本书的第一版于2018年出版，2020年1月份第二版面世（英文版）。作者是一个俄罗斯人MaximLapan，我们就叫他马克思姆吧，一个非常俄罗斯的名字。马克西姆的简介中有一句话，我认为可以解释我翻译此书的原因——“Heha

中原焦点团队孙丽坚持分享701天2021.10.1阳性强化法（PositivereinforcementProcedures）是建立、训练某种良好行为的治疗技术或矫正方法，也称“正强化法”或“积极强化法

基于人类反馈的强化学习ReinforcementLearningw

这些突破背后的关键技术便是深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)。

【论文阅读】SQLNet:GENERATINGSTRUCTUREDQUERIESFROMNATURALLANGUAGEWITHOUTREINFORCEMENTLEARNING文章目录【论文阅读】SQLNet

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[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1.强化学习核心概念强化学习（reinforcementlearning

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1.1强化学习概述强化学习（reinforcementlearning，RL）讨论的问题是智能体

强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是人工智能领域的一个重要研究方向，它是一种基于智能体（Agent）与环境（Environment）交互的学习方法。

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1stateoftheart1.1Outline1.1.1WhyStudyClassicGames1.1.2AIInGames:stateoftheArt2GameTheory2.1Outline2.1.1OptimalityinGames2.1.2Single-AgentandSelf-PlayReinforcementLearning2.1.3Two-PlayerZero-SumGames2

1Introduction1.1ModelbasedReinforcementLearning1.2modelbasedandmodelfreeRL2Model-BasedReinforcementLearning2.1outline2.2Learningamodel2.2.1whatisamodelmodel

Reinforcementlearning,thealgorithminterestsme1.摘要2.介绍  Deepmind在AlphoGo上的成就把强化学习这一方法带入了人工智能的主流学习领域，从而同以往的监督学习

Chapter4DynamicProgramming动态规划（DynamicProgramming，DP）是一类在给定完备环境模型的MDP后用来计算最优策略的算法。动态规划算法在强化学习中因为：1.假设有一个完美的环境模型；2.极大的计算代价实际用处不大，但是它提供了理解本书其他算法的重要基础。假设环境是第3章定义过的有限MDP，也就是环境的状态S\mathcal{S}S、动作A\mathcal{

2.Multi-armedBandits评估性反馈（evaluativefeedback）完全取决于采取的动作，这是强化学习采用的方式。纯粹的评估性反馈表明要执行的动作有多好，但是不关注它是否是可能的最好或最坏的动作。指导性反馈（instructivefeedback）独立于要采取的动作，这是监督学习的基础。纯粹的指导性反馈表明要采取的正确动作，独立于实际上采取的动作。本章在只有一个动作的简化情况

Chapter3FiniteMarkovDecision本章正式介绍有限马尔科夫决策过程(finiteMarkovdecisionprocesses,finiteMDP)，它包括第二章介绍的评估性反馈和关联(associative)—在不同情景下选择不同的状态。MDP是序贯决策问题的经典形式化表达，它的动作不仅影响到即时奖励，还会影响后续情景或状态以及其未来的奖励。所以MDP涉及到延迟奖励，并且需

Chapter5MonteCarloMethodsMonteCarlo方法不假设拥有完备的环境知识，它仅仅需要经验–从与环境的实际或模拟交互中得到的一系列的状态、动作、和奖励的样本序列。MonteCarlo方法是基于平均采样回报的来解决强化学习问题的方法。5.1MonteCarloPredictionMonteCarlo方法的基本思想：一个状态的价值是它的期望回报，也就是从那个状态开始能得到的期望

强化学习（Reinforcementlearning，RL）求解机器人路径规划MATLABMATLAB实现扫地机器人路径规划之强化学习（Reinforcementlearning，RL）基于强化学习的无人车路径规划

注2："简要介绍"系列的所有创作均使用了AIGC工具辅助强化学习：从原理到应用1.背景介绍强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种通过与环境交互来学习决策策略的机器学习方法。

文章目录【NAS：NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning】【NASNet：LearningTransferableArchitecturesforScalableImageRecognition