常见的强化学习算法包括Q-learning、SARSA和Deep Q-Network。强化学习的优点是可以处理连续动作和不确定的环境,因此可以应用于许多实际应用场景中。此外,强化学习也可以与其他类型的学习方法(如无监督学习和监督学习)结合使用,以进一步提高模型的性能表现。不过,强化学习通常需要更多的计算资源和更长的训练时间,并且需要解...
本文中,斯坦福大学等研究机构的团队探索用「对比偏好学习」替换掉「强化学习」,在速度和性能上都有不俗的表现。 在模型与人类意图对齐方面,根据人类反馈的强化学习(RLHF)已经成为一大流行范式。通常来说,RLHF 算法的工作过程分为两个阶段:一、使用人类偏好学习一个奖励函数;二、通过使用强化学习优化所学习的奖励来...
目前,深度学习在计算机视觉,语音识别,自然语言处理(NLP)等领域取得了使用传统机器学习算法所无法取得的成就。 3. 强化学习 强化学习,又称再励学习或者评价学习,也是机器学习的技术之一。强化学习是智能体自主探索环境状态,采取行为作用于环境并从环境中获得回报的过程。 强化学习框架如图1所示。智能体在当前状态s下,采...
异构联邦学习背景 传统联邦学习通过在每一次迭代中传递模型参数的方式实现知识共享,但该方式存在局限,无法适应更广泛的场景,尤其是不易寻找到参与联邦学习的客户机。客户机在参与联邦学习之前,有自己本地的模型训练任务,也有自研的模型架构和训练得到的模型参数。每个客户机参加联邦学习的动机是为了通过联邦学习增强自己模型...
强化学习:在强化学习中,对比学习可以用于状态表示的学习,帮助智能体更好地理解环境并做出决策。 机器人学:对比学习可以应用于机器人视觉系统中,使机器人能够更好地理解其所处环境,并执行如抓取、搬运等操作。 跨模态学习:对比学习也可以用于跨模态场景,比如学习将图像和文本进行关联,这在图像字幕生成或视觉问答系统中...
5、深度强化学习(Deep Reinforcement Learning DRL) 深度强化学习:使用神经网络构建强化学习主体的方法。 使用深度强化学习原因:强化学习面对的情景多种多样,环境、行为、回报很难穷尽,只要有输入就一定有输出,神经网络面对没有见过的情况也能做出选择。 Value-Based Method,将关注点放在回报上: ...
Q-learning是一种基于动态规划的强化学习算法,在状态空间中学习Q值函数。Q值函数表示在某个状态下采取某个动作所能获得的累积奖励。在Q-learning算法中,智能体通过不断地尝试与环境交互,更新Q值函数,以获得最优的行为策略。Q-learning算法简单、易于理解和实现,并且能够处理大规模的状态空间。 其次,我们介绍SARSA算法...
模仿学习对比强化学系 模仿学习优点: 1.简单、稳定的监督学习过程缺点:1.需要提供榜样行为数据 2.需要处理多解型行为(例如 绕过障碍物,可以从左边或者右边,但是专家数据不一定覆盖所有行为,可以用多元高斯分布去等方法去处理) 3.不能超越人类水平 强化学习优点: ...
深度学习与强化学习的区别主要体现在学习目标、应用场景、数据来源、与环境的交互性以及在实际应用中的表现与挑战上。深度学习主要追求预测准确性，常见于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域，依赖大量标记数据进行训练。而强化学习则关注策略优化，应用于游戏、机器人控制、金融优化等决策场景，不依赖于...
智能博弈对抗是人工智能认知决策领域亟待解决的前沿热点问题。论文针对智能博弈对抗问题,定义智能博弈对抗的内涵与外延,梳理智能博弈对抗的发展历程,总结其中的关键挑战。, 视频播放量 8308、弹幕量 0、点赞数 184、投硬币枚数 90、收藏人数 575、转发人数 70, 视频作者 专