强化学习7-PPO(Agent-only) 逐行代码讲解 PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)是一种基于策略梯度的强化学习算法。它通过近端策略优化来更新策略,以达到稳定、高效的训练结果。 PPO和之前讲过的DDPG,都是基于策略梯度的强化学习算法,但它们之间还是有一定的区别。 PPO是在线学习
全过程代码公开，还有详细教程 宇树给这个项目取名叫RL GYM，可能和一开始专门提供基于Issac Gym的训练代码有关。现在RL GYM又支持了MuJoCo，可以在预训练的基础上进行仿真模拟了。训练阶段的Issac Gym需要CUDA，也就是需要N卡，仿真阶段的MuJoCo则支持各种GPU，甚至CPU和TPU也能运行。从环境的安装配置，到训练和模拟，...
SARSA：SARSA 是一种无模型、基于策略的强化学习算法。 它也使用Bellman方程来估计动作价值函数，但它是基于下一个动作的期望值，而不是像 Q-learning 中的最优动作。 SARSA 以其处理随机动力学问题的能力而闻名。import numpy as np# Define the Q-table and the learning rateQ = np.zeros((state_space_siz...
code/verl/trainer/ppo/main_ppo.py RewardManager()._select_rm_score_fn——修改相关代码实现根据数据类型选择不同的奖励函数 reward_fn = RewardManager(tokenizer=tokenizer, num_examine=0) # Note that we always use function-based RM for validation val_reward_fn = RewardManager(tokenizer=tokenizer, ...
强化学习并行化计算 代码 并行算法(Parallel Algorithm)是计算机科学中一门单独的分支,由于本人水平有限,时间有限,只大致了解了并行算法的基本模型以及几个常见算法的优化改进,下面以(1)求序列最大值 (2)归并排序 一.求最大值问题 Problem: Finding the largest entry in a list of n numbers....
这一篇，再写一个强化学习源代码。很简单，只需把下面的代码复制粘贴到Excel中，按下面的步骤运行程序，你会看到一只老鼠会自动学会用最短路径走迷宫。首先打开Excel软件，新建一个空白表格。然后按 Alt+F11 组合键，打开编程窗口。右侧的窗口是程序窗口，请按照图中标示①②的顺序，点开小框中的“+”号变为“-...
一、代码如下: import random import gym import numpy as np import collections from tqdm import tqdm import torch import torch.nn.functional as F import matpl
强化学习路径规划代码详解 本次学习的Apollo版本为6.0版本,因为从5.0开始轨迹规划算法主要使用的就是public road,所以本次主要学习该算法,该算法的核心思想是PV解耦,即Path-Velocity的解耦,其主要包含两个过程:1.路径规划,2.速度规划。 路径规划其实已经发展很多年,从早期的机器人到现在的无人驾驶,主要的方法包括 ...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 v+=policy[s][a]*(rewards[s][a]+values[next_state]) 这是贝尔曼方程!贝尔曼方程是动态规划和强化学习中的基本方程,由Richard Bellman提出。 贝尔曼方程表达了状态或状态-动作对的值与按照特定策略获得的预期回报之间的关系。
预训练代码尚未发布，目前推荐使用LLaMaFactory代替。有意思的是虽然项目名为LLaMA-O1，但目前官方给的预训练模型基于谷歌Gemma 2。目前在预训练模型基础上，可以继续进行强化学习训练，从代码中可以看出训练过程如下：使用蒙特卡洛树搜索进行自我对弈(self-play)以生成经验将经验存储在优先经验回放缓冲区中从缓冲区采样批次...