reinforcement 第7页

独家 | ChatGPT工作原理：机器人背后的模型

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

数据派THU·2023-07-26 00:47

20221106

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

小夏小夏要坚强·2023-07-25 09:56

深度强化学习实现全家桶

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。

zs左右左·2023-07-25 03:09

机器学习术语解析与应用（一）

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

小馒头学python·2023-07-24 16:49

通识强化学习，初步了解强化学习的运行规则和估值方法

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

Williamtym·2023-07-24 14:44

Stanford-CS-229-CN.Video1&2

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

小异_Summer·2023-07-23 14:29

In-Context Learning开卷视觉任务，DeepMind提出快速适应新任务的“蜂鸟”模型

TechBeat人工智能社区·2023-07-22 04:30

Value-based and Policy-gradient Reinforcement Learning

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

Tancenter·2023-07-20 02:09

MikTex+Texmaker环境LaTeX使用bib文件引用参考文献步骤

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

飞机火车巴雷特·2023-07-19 02:50

SolidUI AI生成可视化，0.1.0版本模块划分以及源码讲解

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

Dlimeng·2023-07-16 23:57

TensorFlow Reinforcement Learning

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

奋进的大脑袋·2023-07-16 12:52

Image Captioning 经典论文合辑

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

bit小兵·2023-07-16 08:35

深度强化学习调参技巧：以DQN、DDPG、TD3、PPO、SAC等算法为例

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

汀、人工智能·2023-07-14 15:18

ChatGPT训练流程

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

从流域到海域·2023-07-14 11:41

小机器人在现实世界中学会快速驾驶

Withoutalifetimeofexperiencetobuildonlikehumanshave(andtotallytakeforgranted),robotsthatwanttolearnanewskilloftenhavetostartfromscratch.Reinforcementlearningletsr

智能佳机器人·2023-07-13 21:03

论文阅读笔记（一）：Weak Supervision for Fake News Detection via Reinforcement Learning

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

·2023-06-24 10:38

《Reinforcement Learning: An Introduction》第6章笔记

Chapter6Temporal-DifferenceLearningIfonehadtoidentifyoneideaascentralandnoveltoreinforcementlearning,

beingstrong·2023-06-23 21:46

照旧的你好·2023-06-23 03:52

强化学习中的重要收敛性结论(1):常用定理

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》。

赛亚茂·2023-06-23 02:06

强化学习：AI领域的下一步里程碑

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。

小正太浩二·2023-06-22 19:45

吴恩达ChatGPT《Prompt Engineering》笔记

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

datamonday·2023-06-22 16:51

Deep Reinforcement Learning Hands-on-2nd-edition 第一部分

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

领海王WHL·2023-06-22 11:44

阳性强化法

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

孙丽_cdb3·2023-06-22 03:19

从数据开始，构建值得信赖的生成式AI应用

基于人类反馈的强化学习ReinforcementLearningw

澳鹏Appen·2023-06-21 14:04

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

【论文阅读】SQLNet: GENERATING STRUCTURED QUERIES FROM NATURAL LANGUAGE WITHOUT REINFORCEMENT LEARNING

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

笃℃·2023-06-20 06:44

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Gym强化学习实验

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

·2023-06-19 12:31

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

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

·2023-06-19 12:30

什么是人工智能领域的强化学习

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。

·2023-06-19 12:24

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

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

·2023-06-19 12:33

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Gym强化学习实验

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

·2023-06-19 12:33

David Silver Lecture 10: Classic Games

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

expectmorata·2023-06-19 06:16

David Silver Lecture 8: Integrating Learning and Planning

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

expectmorata·2023-06-19 06:45

论文

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

BoringFantasy·2023-06-19 03:46

《Reinforcement Learning: An Introduction》第4章笔记

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{

beingstrong·2023-06-19 01:08

《Reinforcement Learning: An Introduction》第2章笔记

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

beingstrong·2023-06-19 01:38

《Reinforcement Learning: An Introduction》第3章笔记

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

beingstrong·2023-06-19 01:38

《Reinforcement Learning: An Introduction》第5章笔记

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

beingstrong·2023-06-19 01:36

基于强化学习（Reinforcement learning，RL）的机器人路径规划MATLAB

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

IT猿手·2023-06-18 12:06

简要介绍 | 强化学习：从原理到应用

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。

R.X. NLOS·2023-06-17 19:27

神经网络结构搜索 NAS

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

今天刷leetcode了吗·2023-06-15 12:10

ICML强化学习文章分类

序号文章关键词大概意思61ReinforcementLearningwithGeneralUtilities:SimplerVarianceReductionandLargeState-ActionSpaceGeneralUtilities

HGGshiwo·2023-06-15 07:39

人工智能算法简介

按照模型训练方式不同可以分为监督学习（SupervisedLearning），无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning）和强化学习（ReinforcementLearning

巨人肩上摘星怪·2023-06-14 15:12

【ROS】ROS+Gazebo强化学习：训练

PyTorch入门（一）：通过Anaconda安装PyTorch【PyThon】Anaconda常用命令3、源码下载使用论文Goal-DrivenAutonomousExplorationThroughDeepReinforcementLearning

郭老二·2023-06-14 07:54

强化学习笔记-07 n-step Bootstrapping 多步TD时分学习

本文是博主对《ReinforcementLearning-Anintroduction》的阅读笔记，不涉及内容的翻译，主要为个人的理解和思考。

tostq·2023-06-13 19:24

论文笔记--Training language models to follow instructions with human feedback

Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1SupervisedFine-Tune(SFT)2.2.2RewardModel(RM)2.2.3ReinforcementLearning

Isawany·2023-06-12 18:17

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D.Muniraj,K.G.Vamvoudakis,andM.Farhood,“EnforcingSignalTemporalLogicSpecificationsinMulti-AgentAdversarialEnvironments:ADeepQ-LearningApproach,”in2018IEEEConferenceonDecisionandControl(CDC),2018,pp.41

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ZheXuandUfukTopcu.2019.Transferoftemporallogicformulasinreinforcementlearning.InProceedingsofthe28thInternationalJointConferenceonArtificialIntelligence

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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。

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