强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个重要分支,主要研究智能体(Agent)如何在一个环境中通过与环境交互来学习策略,以最大化某种累积奖励。强化学习的核心思想是通过试错(Trial and Error)来学习,智能体通过执行动作(Action)来影响环境,并从环境中获得反馈(Reward),进而调整其策略(Pol
报告表示，强化学习（RL）或成为AGI前最后关键范式，其理密集型特性带来了算力挑战。此外，高质量数据是强化学习护城河，AI设计AI的循环加速技术迭代。以下是文章亮点：强化学习（RL）或成为AGI前最后关键范式：强化学习是推动大模型推理能力跃升的核心技术，尤其在思维链（CoT）生成和长程任务连贯性上表现突出，被视作...
强化学习可以帮助机器翻译模型训练出更加智能、准确的翻译策略,从而提高整个翻译系统的性能。
在基于策略的强化学习方法中,智能体会制定一套动作策略(确定在给定状态下需要采取何种动作),并根据这个策略进行操作。强化学习算法直接对策略进行优化,使制定的策略能够获得最大的奖励。 而在基于价值的强化学习方法中,智能体不需要制定显式的策略,它维护一个价值表格或价值函...
强化学习 强化学习(RL)是机器学习的一个分支,重点是训练算法通过与环境的互动来做出决定。它的灵感来自于人类和动物从他们的经验中学习以实现目标的方式。 一、什么是强化学习? 强化学习(英文:Reinforcement Learning),缩写RL,是一种机器学习的方法,强调学习如何通过与环境的互动来做出决定。在强化学习中,一个主体学习...
Q-learning：Q-learning 是一种无模型、非策略的强化学习算法。 它使用 Bellman 方程估计最佳动作值函数，该方程迭代地更新给定状态动作对的估计值。 Q-learning 以其简单性和处理大型连续状态空间的能力而闻名。下面是一个使用 Python 实现 Q-learning 的简单示例：import numpy as np# Define the Q-table and ...
1.2 强化学习的主要特点 试错学习:强化学习需要训练对象不停地和环境进行交互,通过试错的方式去总结出每一步的最佳行为决策,整个过程没有任何的指导,只有冰冷的反馈。所有的学习基于环境反馈,训练对象去调整自己的行为决策。 延迟反馈:强化学习训练过程中,训练对象的“试错”行为获得环境的反馈,有时候可能需要等到整个训...
深度学习的基本原理是通过多层次的神经元模拟人脑的工作机制，使得网络可以从原始数据中学到更加抽象、高级的特征表示，从而实现数据的自动分类和识别。二、强化学习的基本原理 强化学习是一种基于智能体与环境交互学习的方法，其主要特点是以目标导向的方式来进行学习和决策。在强化学习中，智能体通过与环境的交互来获得...
机器学习(ML)分为三个分支:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习(SL):关注在给定标记训练数据的情况下获得正确的输出无监督学习(UL):关注在没有预先存在的标签的情况下发现数据中的模式强化学习(RL):关注智能体在环境中如何采取行动以最大化累积奖励 通俗地说，强化学习类似于婴儿学习和发现世界，如果有奖励(...
监督学习(SL)中有已知的输入数据和输出数据,相当于看着样本学习。非监督学习中没有输出数据,相当于自己学习。其学习目的是找到输入数据中存在的结构(Structure)和模式(Pattern)。强化学习即没有输入数据也没有输出数据,只有某种规则,相当于试错学习。其目的是在大量可能路径中寻找最佳决策或者路径。