原则上,可以训练一个 RL 策略来解决这个任务(学习一个策略 πv 将 Oglobal 映射到 qtarget),给定环境奖励函数。然而,观察到目标区域的 3D 位置,是这个任务的最佳策略 πv∗ 的合理估计:直观地说,希望将机器人初始化到感兴趣区域附近,以便它可以有效地学习交互。因此,可以利用视觉模型来估计目标区域的 3D 坐标,
本研究提出一种大语言模型 (LLM) 引导的深度强化学习 (LGDRL) 框架来解决自动驾驶汽车的决策问题。在这个框架中,基于 LLM 的驾驶专家被集成到 DRL 中,为 DRL 的学习过程提供智能指导。随后,为了有效利用 LLM 专家的指导来提高 DRL 决策策略的性能,通过创新的专家策略约束算法和 LLM 干预交互机制增强 DRL 的学习...
GPT-2(至少要三个支持是因为网络上的垃圾信息很多,有了支持能够显著减少垃圾信息的量) GPT-2首次实现了零样本学习。零样本学习是指模型在从未接触过特定任务的训练数据 、无需额外示例 、无需调整参数(梯度更新)的情况下,直接完成任务的能力。例如,用户只需给模型一个自然语言描述的任务(如“将这段英文翻译成中文...
量子计算技术可能会大幅提升强化学习的计算效率,降低训练成本;而更先进的数据分析和机器学习算法将能够更精准地理解用户需求,设计出更合理的奖励机制。 人工智能的强化学习技术为元应用的用户行为引导和激励机制带来了全新的思路和方法。通过精准的行为引导和合理的激励机制设计,元应用能够更好地满足用户的需求,提升用户体...
本篇论文提出了一种基于大型语言模型(LLM)引导的深度强化学习(DRL)框架,用于解决自动驾驶车辆决策问题。 该方法通过将LLM专家集成到DRL中,为DRL的学习过程提供智能指导,并利用创新的专家策略约束算法和新颖的LLM干预交互机制来提高DRL决策性能。 实验结果表明,该方法不仅在任务成功率上取得了优异的表现,而且显著提高了学...
大模型引导的强化学习算法与应用探索.docx,大模型引导的强化学习算法与应用探索 目录 内容描述...2 1.1 研究背景与意义...
大模型引导的强化学习算法设计...93.1 基础理论概述...103.2 引入大模型的策略...123.3 实现步骤与过程...13四、实验设计与结果分析...154.1 实验环境搭建...
强化学习(七):n步自举法(多步引导法) 在之前,我们知道求解有限马尔可夫决策过程可以通过蒙特卡洛和时序差分来通过与环境多次交互从经验中学习,然而,蒙特卡洛方法在一些不满足分幕式任务或连续型任务上无法获得最终的收益,因此我们引入时序差分方法。时序差分的思想就是将下一时刻的状态价值或下一时刻的状态动作...
大模型引导的高效强化学习方法 一、内容描述...2 1.研究背景与意义...2 2.国内外研究现状...3 3.主要研究内容和方法...4 4.论文结构安排...
设计一个合适的奖励函数是强化学习中非常重要的一环,它直接影响着智能体的学习效果和行为表现。在设计奖励函数时,需要考虑以下几个方面: 明确目标:首先要明确所需的目标,奖励函数应当能够引导智能体朝着实现这一目标的方向学习。目标可以是最大化累积奖励、完成特定任务、避免特定风险等。 奖励稀疏性:奖励函数应当尽...