异步强化学习（Asynchronous RL）是一种重要的 RL 范式，它将数据生成与模型训练完全解耦，以不间断的流式生成和并行训练，极大提高了资源使用率，天然适用于多轮次交互的 Agent 场景。AReaL-boba² 通过强化学习算法和训练系统的共同设计（co-design），在完全不影响模型效果的同时，实现了稳定高效的
【AI System】第10章:强化学习系统 Doooo 伦敦国王学院 工程与管理硕士 来自专栏 · 岩土设计及数值仿真 4 人赞同了该文章 1.强化学习的基本概念 1.1 强化学习是什么? 强化学习(Reinforcement Learning)通过不断试错和尝试的进行学习,并以以奖励作为指导改善学习者的行为。学习者不会被告知应该采取什么动作,而是...
深度强化学习的脆弱性 强化学习的一个关键优势在于其可以在执行动作并接受反馈的同时发展出新的行为方式,这种做法与人类和动物通过与环境互动学习知识的方式相类似。有些科学家将强化学习称为是“首个智能的计算理论”。 深度强化学习结合了强化学习与 深度神经网络,是包括 DeepMind 最著名的 AlphaGo 和 AlphaStar 模型...
2024年7月2日，兰德公司发布报告《强化学习人工智能系统的风险评估》，讨论了美国国防部在实际应用强化学习技术时可能面临的一些挑战。在复杂的战略游戏中，强化学习系统击败世界级专家，然而在实际应用中这种系统会带来哪些风险尚未可知。元战略编译该报告重点内容，为了解在作战指挥和控制使用强化学习系统的相关风险提供借...
强化学习中的智能体通过与环境的交互,不断更新其策略以最大化未来的累积奖励。强化学习中的智能体通过观察环境状态和接收奖励信号来学习如何行动。强化学习的应用场景游戏AI:在电子游戏中,强化学习算法可以帮助AI实现更高的游戏水平。自动驾驶:强化学习可以帮助自动驾驶系统在各种路况和交通情况下做出最优决策。机器人...
基于强化学习的推荐系统在许多领域都有广泛的应用,例如电商、视频流媒体、社交网络等。在电商领域,基于强化学习的推荐系统可以通过学习用户的购买历史和浏览行为等信息,为用户提供个性化的商品推荐服务,提高用户的购买率和满意度。在视频流媒体领域,基于强化学习的推荐系统可以通过分析用户的观看历史和喜好等信息,为用户推荐...
图1 深度强化学习推荐系统框架 (1)在新闻的推荐系统场景下,DRN 模型的第一步是初始化推荐系统,主要初始化的是推荐模型,可以利用离线训练好的模型作为初始化模型,其他的还包括我们之前讲过的特征存储、推荐服务器等等。 (2)推荐系统作为智能体会根据当前已收集的用户行为数据,也就是当前的状态,对新闻进行排序这样的...
今天阅读了一篇论文,题目叫《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》。该论文便是深度强化学习和推荐系统的一个结合,也算是提供了一个利用强化学习来做推荐的完整的思路和方法吧。本文便是对文章中的内容的一个简单的介绍,希望对大家有所启发。
超参数的调优：在实际应用中，我们还需要对算法中的各种超参数进行调优。如学习率、批大小、折扣因子等。通过合理的超参数选择，可以使得算法更加适应具体任务，并提高训练效率和性能。通过深入解析Actor-Critic算法，并按照以上指导思路设计和优化强化学习训练系统，我们可以实现一个高效、稳定的智能体训练过程。这将为...
0、什么是强化学习 强化学习是一类算法, 是让计算机实现从一开始什么都不懂, 脑袋里没有一点想法, 通过不断地尝试, 从错误中学习, 最后找到规律, 学会了达到目的的方法. 这就是一个完整的强化学习过程。 原来计算机也需要一位虚拟的老师, 这个老师比较吝啬, 他不会告诉你如何移动, 如何做决定, 他为你做的事...