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RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)强化学习人类反馈训练是一个旨在优化人工智能语言模型输出以满足人类偏好和期望的创新方法。通过三个核心步骤——基础模型的预训练与微调、奖励模型的构建以及强化学习的微调,RLHF旨在解决传统模型在实现任务目标时与人类意图不一致的问题。这种方法通过引入人类反馈作为强化...
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本书以理论和实践相结合的形式深入浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术,共分为三大部分:第壹部分(1～5章)介绍强化学习的发展历史、强化学习的基本概念以及一些经典的强化学习算法;第二部分(6～9章)在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法;第三部分(*后一章...
本书以理论和实践相结合的形式深入浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术,共分为三大部分:第一部分(第1～5章)介绍强化学习的发展历史、基本概念以及一些经典的强化学习算法;第二部分(第6～9章)在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法;第三部分(第10章)以五子...
深度强化学习算法与实践:基于PyTorch的实现 张校捷编著|计算机网络|完结 本书从强化学习的基础知识出发,结合PyTorch深度学习框架,介绍深度强化学习算法各种模型的相关算法原理和基于PyTorch的代码实现。作为一本介绍深度强化学习知识的相关图书,本书介绍了常用的强化学习环境,基于价值网络的强化学习算法和基于策略梯度的强化学习...