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...
强化学习原理与实践 作者:叶强 闫维新 黎斌出版社:机械工业出版社出版时间:2020年08月 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥57.00 定价 ¥79.00 电子书价 ￥51.35 配送至 北京市东城区 运费6元,满49元包邮 服务 由“当当”发货,并提供售后服务。 关联商品 强化学习入门:从原理到实践 数字系统设计快速入门...
最新更新 :《强化学习》一书内容系统全面,覆盖面广,既有理论阐述、公式推导,又有丰富的典型案例,理论联系实际。书中全面系统地描述了强化学习的起源、背景和分类,各类强化学习算法的原理、实现方式以及各算法间的关系,为读者构建了一个完整的强化学习知识体系;同
强化学习入门——从原理到实践 下载积分:3000 内容提示: 文档格式:PDF | 页数:194 | 浏览次数:96 | 上传日期:2021-02-26 12:00:58 | 文档星级: 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 p. 中华百科藏书目录 12 p. Photoshop在首饰设计上的应用(全文科编辑修改) 11 p. 2024语文九省联考 p. 国家...
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强化学习主要研究的问题是:具有一定思考和行为能力的个体在与其所处的环境进行交互的过程中,通过学习策略达到收获最大化或实现特定的目标。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...
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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...
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:*一部分(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;*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)...