【新智元导读】StepCoder将长序列代码生成任务分解为代码完成子任务课程来缓解强化学习探索难题,对未执行的代码段以细粒度优化;还开源了可用于强化学习训练的APPS+数据集。 大型语言模型(LLMs)的发展极大地推动了代码生成领域的发展,之前有工作将强化学习(RL)与编译器的反馈信号集成在一起,用于探索LLMs的输出空间,以...
深度学习框架theano下的batch_norm实现代码——强化学习框架rllab # encoding: utf-8 import lasagne.layers as L import lasagne import theano import theano.tensor as TT class ParamLayer(L.Layer): def __init__(self, incoming, num_units, param=lasagne.init.Constant(0.), trainable=True, **kwargs...
传统的 Alpha 模型一般分为Alpha 因子库构建和 Alpha 因子加权两个核心步骤。 其中:在 Alpha 因子构建中,可以引入的常见机器学习模型主要有两大类:遗传规划和神经网络。 先挖掘因子,再合成,忽略了因子之间的相互作用。 今天开始要代码实现的:一种新的因子组合挖掘框架,直接使用因子组合的表现来优化一个强化 学习因子...
我们来拆解代码,EearnMore使用了MMEngine 这个底层框架来构建工程。 MMEngine 提供了坚实的工程基础,使开发人员无需在工作流程上编写冗余代码。它作为所有 OpenMMLab 代码库的训练引擎,支持各个研究领域的数百种算法。此外,MMEngine 还可以通用地应用于非 OpenMMLab 项目。 它是OpenMMLab在2022年世界人工智能大会上发布的...
一、经典框架推荐：pymarl MARL框架GitHub上有很多，早期比较经典的就是牛津大学Shimon Whiteson组做的...
深度强化学习(DRL)已被公认为量化投资中的一种有效方法,因此获得实际操作经验对初学者很有吸引力。然而,为了培养一个实用的DRL 交易agent,决定在哪里交易,以什么价格交易,以及交易的数量,会涉及非常多的内容和前期具有挑战性的开发和测试。 公众号为大家介绍了一个名为FinRL的DRL库,可以帮助初学者基于DRL自己开发股票...
1、用深度强化学习打造不亏钱的交易机器人 2、使用深度强化学习和贝叶斯优化获得巨额利润 互联网上有很多关于强化学习交易系统零零碎碎的东西,但是没有一个是可靠和完整的。出于这个原因,我们决定创建一个开源的Python框架,使用深度强化学习,有效地将任何交易策略从想法转化为实际应用。@今日话题@蛋卷基金 ...
ARL 框架的名字来源于 PAddlepaddle Reinfocement Learning,是一款基于百度 PaddlePaddle 打造的深度强化学习框架。PARL 与现有强化学习工具和平台相比,具有更高的可扩展性、可复现性和可复用性,支持大规模并行和稀疏特征,能够快速 对工业级应用案例的验证。这个在 git
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不用公式、不用代码,白话讲讲强化学习原理 The best way to learn is to teach others. 战胜围棋高手李世石的 AlphaGo ,称霸星际争霸2的 AIphaStar…这些先进的自动控制技术都离不开“强化学习”这个算法框架。有人说,强化学习是一种“试错”技术,是在状态与动作间建立了一种高级的“哈希映射”。学习强化学习半...