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2021-08-16 强化学习(第2版)-Reinforcement Learning 第四章动态规划（DP）

第四章动态规划DynamicProgramming（DP）引入.动态规划和强化学习问题的联系一.策略评估（预测问题）PolicyEvaluation(Prediction)IterativePolicyEvaluation策略评估求解实例二.策略改进PolicyImprovementPolicyImprovementTheoremproof:PolicyImprovementAlgorithm三.

HphNJU·2023-10-16 13:25

深度学习的一些概念分享

训练深度学习网络的方式主要有四种：监督学习（supervisedlearning）无监督学习（unsupervisedlearning）半监督学习（semi-supervisedlearning）强化学习（reinforcementlearning

IT_xiao小巫·2023-10-15 04:43

强化学习(Reinforcement Learning)与策略梯度(Policy Gradient)

1强化学习的基本框架强化学习(ReinforcementLearning,RL)主要由智能体(Agent/Actor)、环境(Environment)、状态(State)、动作(Action)、奖励

花飞雨追·2023-10-14 11:19

如何简单理解Q-learning强化学习算法

强化学习（ReinforcementLearning），是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。

飞机火车巴雷特·2023-10-13 23:15

机器学习（一）监督学习，非监督学习和强化学习

根据机器学习的应用情况，我们又把机器学习分为三类：监督学习(SupervisedLearning，SL)，非监督学习(Unsupervisedlearning，UL)，和强化学习(ReinforcementLearning

人工智·2023-10-11 13:32

【文献阅读】17年进化算法和DRL结合的文章

ImprovingExplorationinEvolutionStrategiesforDeepReinforcementLearningviaaPopulationofNovelty-SeekingAgentsBrief

wxmcp3·2023-10-11 04:26

4.3 Policy Iteration

《ReinforcementLearning:AnIntroduction》笔记4.3PolicyIterationimage.png个人理解，这个算法的主要思路是：（a）首先任意初始化一个策略，和一个值函数

rufuss·2023-10-10 20:57

Reinforcement Learning | 强化学习十种应用场景及新手学习入门教程

文章目录1.在自动驾驶汽车中的应用2.强化学习的行业自动化3.强化学习在贸易和金融中的应用4.NLP（自然语言处理）中的强化学习5.强化学习在医疗保健中的应用6.强化学习在工程中的应用7.新闻推荐中的强化学习8.游戏中的强化学习9.实时出价——强化学习在营销和广告中的应用10.机器人操作中的强化学习在强化学习(RL)中，代理人接受奖励和惩罚机制的培训。智能体因正确的动作而获得奖励，并因错误的动作而

智能建造小硕·2023-10-10 00:58

强化学习课程学习（3）——初识Reinforcement Learning

芷若初荨·2023-10-09 19:55

深入理解强化学习——强化学习的基础知识

实现序贯决策的机器学习方法就是《深入理解强化学习》系列文章讨论的主题——强化学习（ReinforcementLearning）。预测仅仅产生一个针对输

von Neumann·2023-10-09 19:23

SAC

SAC：SoftActor-Critic原文：《SoftActor-Critic:Off-PolicyMaximumEntropyDeepReinforcementLearningwithaStochasticActor

臻甄·2023-10-09 08:01

分层强化学习综述论文阅读 Hierarchical Reinforcement Learning: A Comprehensive Survey

分层强化学习综述论文阅读HierarchicalReinforcementLearning:AComprehensiveSurvey摘要一、介绍二、基础知识回顾2.1强化学习2.2分层强化学习2.2.1

孙敬博·2023-10-08 06:19

GoodFloorplan: Graph Convolutional Network and Reinforcement Learning-Based Floorplanning

GoodFloorplan:GraphConvolutionalNetworkandReinforcementLearning-BasedFloorplanningIEEETRANSACTIONSONCOMPUTER-AIDEDDESIGNOFINTEGRATEDCIRCUITSANDSYSTEMS

Namnam99·2023-10-08 05:51

LLMs 用强化学习进行微调 RLHF: Fine-tuning with reinforcement learning

让我们把一切都整合在一起，看看您将如何在强化学习过程中使用奖励模型来更新LLM的权重，并生成与人对齐的模型。请记住，您希望从已经在您感兴趣的任务上表现良好的模型开始。您将努力使指导发现您的LLM对齐。首先，您将从提示数据集中传递一个提示。在这种情况下，“Adogis…”，传递给指导LLM，然后生成一个完成，这种情况下是"…afurryanimal."一只毛茸茸的动物。接下来，您将将此完成和原始提示

AI架构师易筋·2023-10-06 10:51

【NeurIPS 2023】Backdoor对抗攻防论文汇总

NeurIPS对抗攻防论文NeurIPS2022|对抗攻防论文整理-知乎NeurIPS2023PapersBIRD:GeneralizableBackdoorDetectionandRemovalforDeepReinforcementLearninghttps

m0_61899108·2023-10-05 13:57

强化学习--DoubleDQN

二、核心算法(深度强化学习)DoubleDQN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，用于描述和解决智能体（

百度pkq·2023-10-04 22:00

强化学习（一）- 强化学习基础

定义强化学习（ReinforcementLearning，RL）是智能体（Agent）为了最大化长期回报（Return）的期望，通过观察系统环境，不断试错（Trial-and-Error）进行学习的过程

bymaymay·2023-10-04 22:55

【论文笔记】—— Survey of Deep Reinforcement Learning for Motion Planning of Autonomous Vehicles

文章目录AbstractI.INTRODUCTIONII.MODELINGFORREINFORCEMENTLEARNINGA.VehiclemodelingB.SimulatorsC.ActionSpaceD.RewardingE.ObservationSpaceIII.SCENARIO-BASEDCLASSIFICATIONOFTHEAPPROACHESIV.FUTURECHALLENGESAb

yuan〇·2023-10-04 01:55

顶会框架整理-ICLR2024

思考实践·2023-10-03 05:49

[Chapter 5] Reinforcement Learning (3) Function Approximation and Going Deep

FunctionApproximationWhilewearelearningtheQ-functions,buthowtorepresentorrecordtheQ-values?Fordiscreteandfinitestatespaceandactionspace,wecanuseabigtablewithsizeoftorepresenttheQ-valuesforallpairs.How

超级超级小天才·2023-10-02 10:35

文献阅读：RLAIF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback

文献阅读：RLAIF:ScalingReinforcementLearningfromHumanFeedbackwithAIFeedback1.文章简介2.方法介绍1.整体方法说明3.实验结果1.RLHFvsRLAIF2

Espresso Macchiato·2023-10-01 18:07

【5分钟 Paper】Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

论文题目：PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning论文标题及作者信息截图所解决的问题？

小小何先生·2023-09-30 22:42

LLMs: 强化学习从人类反馈中学习Reinforcement learning from human feedback (RLHF)

让我们考虑一下文本摘要的任务，即使用模型生成一段简短的文本，捕捉较长的文章中最重要的观点。您的目标是通过向模型展示人工生成的摘要示例，使用微调来提高模型的总结能力。2020年，OpenAI的研究人员发表了一篇论文，探讨了使用人工反馈进行微调来训练模型撰写文本文章的简短摘要。在这里，你可以看到，与预训练模型、指令微调模型甚至参考人类基线相比，根据人类反馈进行微调的模型产生的响应效果更好。一种使用人类

AI架构师易筋·2023-09-30 19:27

深度强化学习：如何在AI工程实践中选择合适的算法？

关注公众号，发现CV技术之美在使用深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）算法解决实际问题的过程中，明确任务需求并初步完成问题定义后，就可以为相关任务选择合适的DRL算法了

我爱计算机视觉·2023-09-30 08:07

启发式算法与机器学习的区别_使用强化学习训练受启发的四足机器人

启发式算法与机器学习的区别It’sbeenawhilesinceI’vestartedexploringReinforcementLearningandOpenAIGym,inspiredbytheamazingBostonDynamicsSpot.I

weixin_26715991·2023-09-30 05:17

优化｜深度学习或强化学习在组合优化方面有哪些应用？

来源：图灵人工智能前言深度强化学习求解组合优化问题近年来受到广泛关注，是由于其结合了强化学习(Reinforcementlearning)强大的决策(decision-making)能力和深度学习(deeplearning

人工智能学家·2023-09-30 05:44

《Reinforcement Learning: An Introduction》第8章笔记

文章目录Chapter8PlanningandLearningwithTabularMethods8.1ModelsandPlanning8.2Dyna:IntegratedPlanning,Acting,andLearning8.3WhentheModelsIsWrong8.4PrioritizedSweeping8.5Expectedvs.SampleUpdates8.6TrajectoryS

chencjiajy·2023-09-29 22:55

探索视听新纪元: ChatGPT的最新语音和图像功能全解析

猫头虎·2023-09-27 21:31

基于深度强化学习的柔性作业车间动态调度（有代码）

代码重大孙爱红的知乎账号论文链接文献来源：InternationalJournalofProductionResearch（2022）南洋理工大学（IJPR/2022）Fullarticle:Deepreinforcementlearningfordynamicschedulingofaflexiblejobshop

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-09-26 23:09

机器学习之监督学习，无监督学习，强化学习相关概念

文章目录1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning）总结机器学习可以按照模型使用情况分为三大类

JNU freshman·2023-09-24 18:28

Reinforcement Learning - Chapter 5

WangChen100·2023-09-24 13:13

Alpha-GO打败⼈类的秘籍- 强化学习(Reinforcement Learning)

为了深⼊理解强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）这⼀核⼼概念，我们从⼀个⽇常游戏的例⼦出发。在“贪吃蛇”这个经典游戏中，玩家需要掌控⼀条蛇，引导它吞吃屏幕上出现的各种果实。

山石网科·2023-09-21 07:33

StarCraft II：A New Challenge for Reinforcement Learning

简介：这篇文章主要介绍了增强学习在星际争霸中的应用。作者简单介绍了星际争霸，以及提供的接口pysc。原理：在星际争霸中存在多个agent，和一个uncompletedmini-map，需要在最后破坏掉对方的所有建筑，目标可以是最后的win(1)、tile(0)、lose(-1)，也可以是游戏提供的分数(score)。通过屏幕截图，我们可以利用DL来提取、获取信息，得到situation，然后根据R

海街diary·2023-09-18 16:32

[NLP] LLM---＜训练中文LLama2(五)＞对SFT后的LLama2进行DPO训练

基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF)事实上已成为GPT

舒克与贝克·2023-09-17 15:37

ATTransUNet：一种增强型混合Transformer结构用于超声图像分割

ATTransUNet期刊分析摘要贡献方法整体框架1.AdaptiveTokenExtractionModule2.FeatureReprojectionMechanism3.SelectiveFeatureReinforcementModule

Philo`·2023-09-15 17:15

[NLP]TRL 正式推出，来训练你的首个 RLHF 模型

正式向大家介绍TRL——TransformerReinforcementLearning。

舒克与贝克·2023-09-15 09:38

深度强化学习（2）：价值学习DQN篇

王树森老师《深度强化学习基础》学习笔记二、价值学习（Value-BasedReinforcementLearning）DeepQ-Network(DQN)DQN用神经网络近似Q∗Q^*Q∗函数。

Sudaa__·2023-09-14 08:56

强化学习笔记_1_基本概念_Deep Reinforcement Learning

k_kun·2023-09-14 08:25

强化学习-理解及应用:解决迷宫问题

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，旨在让智能体（agent）通过与环境的交互学习如何做出最优的行动选择以获得最大的累积奖励。

Rnan-prince·2023-09-11 03:34

Llama 2 论文《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》阅读笔记

OpenFoundationandFine-TunedChatModels1.简介2.预训练2.1预训练数据2.2训练详情2.3LLAMA2预训练模型评估3.微调3.1supervisedFine-Tuning(SFT)3.2ReinforcementLearningwithHumanFeedback

chencjiajy·2023-09-09 19:50

深度学习系列——6、深度强化学习

强化学习问题包含三个主要概念：环境状态行动奖励强化学习（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，用于描述和解决智能体（agent

数据科学家修炼之道·2023-09-08 05:35

[machine Learning]强化学习

强化学习和前面提到的几种预测模型都不一样,reinforcementlearning更多时候使用在控制一些东西上,在算法的本质上很接近我们曾经学过的DFS求最短路径.强化学习经常用在一些游戏ai的训练,

ViceMusic5·2023-09-08 02:19

NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING 笔记

这是一篇使用增强学习来进行模型搜索的论文。结构如下图：overview由于不知道网络的长度和结构，作者使用了一个RNN作为控制器，使用该控制器来产生一串信息，用于构建网络。之后训练该网络，并用网络的accuracy作为reward返回给控制器来更新控制器的参数，达到更优的策略。其中控制器（RNN）的设计借鉴了sequencetosequence的思想，不同的是它优化的是一个不可微的目标，也就是网络

Junr_0926·2023-09-08 00:25

机器学习简介

机器学习中所用算法大致分为监督学习（SupervisedLearnings）无监督学习（UnsuoervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning）一

白杨Cc·2023-09-07 06:40

【大魔王送书第二期】搞懂大模型的智能基因，RLHF系统设计关键问答

RLHF（ReinforcementLearningwithHumanFeedback，人类反馈强化学习）虽是热门概念，并非包治百病的万用仙丹。

德宏大魔王·2023-09-06 21:21

[Chapter 3] Reinforcement Learning (1) Model-Based Method

ReinforcementLearningFirstly,weassumethatalltheenvironmentsinthefollowingmaterialsareallmodeledbyMarkovdecisionprocesses.Aswehaveknown

超级超级小天才·2023-09-06 21:54

计算机视觉：轨迹预测综述

轨迹预测综述轨迹预测的定义轨迹预测的分类基于物理的方法（Physics-based）基于机器学习的方法（ClassicMachineLearning-based）基于深度学习的方法（DeepLearning-based）基于强化学习的方法（ReinforcementLearning-based

cv-player·2023-09-05 16:09

【无标题】

[1]S.S.ShindeandD.Tarchi,‘CollaborativeReinforcementLearningforMulti-ServiceInternetofVehicles’,IEEEInternetofThingsJournal

qq_38480311·2023-09-04 23:34

Gazebo仿真环境下的强化学习实现

Gazebo仿真环境下的强化学习实现主体源码参照《Goal-DrivenAutonomousExplorationThroughDeepReinforcementLearning》文章目录Gazebo仿真环境下的强化学习实现

Moresweet猫甜·2023-09-03 14:17

Pytorch 的基本概念和使用场景介绍

计算图（ComputationGraph）4.动态计算图（DynamicComputationGraph）5.变量（Variable）二、使用场景1.深度学习（DeepLearning）2.强化学习（ReinforcementLearning

智驾·2023-09-02 09:43

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