为了解决现有框架的不足,XuanCe(玄策)应运而生。这是一个开源的多智能体强化学习框架,旨在通过模块化设计来降低代码复用率,并支持多种深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow、MindSpore)。XuanCe包含多个主流MARL算法,如IQL、QMIX、WQMIX、QTRAN、DCG等,并支持包括StarCraft II、GoogleFootball等环境,同时用户还可以自定义...
通过利用强化学习框架的序列特性,RMTL 能够处理基于会话的推荐数据,并通过自适应调整损失函数权重在 CTR/CTCVR 预测任务中取得显著改进。 在RMTL 方法在 RetialRocket 数据集上的转移性研究中,本文试图弄清楚从不同的策略学习到的 critic 网络是否可以应用于同一 MTL 基准模型并提高预测性能。例如,“mmoe-ESMM” 表...
深度学习中 Embedding 技术在召回层的应用。作为深度学习中非常核心的 Embedding 技术,将它应用在推荐系统的召回层中,做相关物品的快速召回,已经是业界非常主流的解决方案了。不同结构的深度学习模型在排序层的应用。 排序层(也称精排层)是影响推荐效果的重中之重,也是深度学习模型大展拳脚的领域。深度学习模型的灵活...
51CTO博客已为您找到关于强化学习推荐系统框架设计很难的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及强化学习推荐系统框架设计很难问答内容。更多强化学习推荐系统框架设计很难相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
强化学习是推荐系统的理想框架,因为它具有马尔可夫属性。强化学习中所涉及的组件和概念正好可以和推荐系统中的组件一一对应,比如状态(State)是用户评分的电影,动作(Action)是接下来选择观看的电影,而奖励(Reward)是其对应的评分。 绿色表示状态,红色表示动作,黄色表示奖励 ...
PARL 是基于百度PaddlePaddle 打造的深度强化学习框架,覆盖了 DQN、DDQN、Dueling DQN、DDPG、PPO 等主流强化学习算法。在 PARL 1.0 的发布中,基于 PARL 实现的 DDPG,DQN, PPO 等算法均有覆盖,在一些经典测试问题中,如 Atari Game, Mujoco 等,均取得了 state-of-the-art 的成绩。性能相比其他平台也毫不示弱。
RMTL框架通过动态调整损失函数权重的会话式多任务预测,有效解决了现有工作的瓶颈。RMTL框架可以更加灵活地处理多任务学习问题,并且能够根据不同的任务动态地调整损失函数的权重,从而更好地平衡了不同任务的学习效果。在会话式多任务预测方面,RMTL框架也可以更加有效地利用历史信息,并且可以更加准确地预测未来的结果。相比...
本发明公开一种基于强化学习框架的推荐系统离线训练方法.包括:使用离线训练的方式,通过矩阵分解得到用户和商品的隐向量表示;通过强化学习算法,根据用户兴趣与所推荐商品的差异以及用户的反馈,对用户兴趣进行动态捕捉和更新;为用户维护一个参考向量,用来记录用户在最近一段时间内感兴趣商品的向量表示之和,并以此为依据对商...
图1 可解释推荐的强化学习框架 下面利用强化学习中的常用术语进一步描述设计的框架。 环境。设计中,环境包含 U、V、f,以及对于解释质量的一些先验知识 K。一个先验知识的例子是解释的长度,例如解释中的理想词数。这些知识中也可以包含不同解释质量衡量方式的相对重要性,例如可读性和一致性所占的权重。因利用了强化...