游戏的主角是兔子,假设它可以在4个方向中移动(也可以8个方向),它的主要目标是避免被狼吃掉的前提下,吃尽可能多的胡萝卜。 当我们想要使用SARSA或Q-Learning之类的强化学习办法来学习兔子的求生策略时,我们首先要做的是离散化这个问题。假设这个网格世界的大小是3,那么表示兔子的状态需要3^2=9个状态。若加上狼,...
RL Coach的模块化设计不仅仅是为了方便用户根据需求进行定制,更重要的是它促进了不同模块之间的高效协作。例如,在一个典型的强化学习项目中,可能会涉及到数据预处理、模型训练、结果评估等多个环节。通过将这些功能封装成独立的模块,RL Coach允许开发者分别对其进行优化,然后再通过标准化接口将它们无缝集成在一起。这样...
深度学习革命一直是从计算机视觉到自然语言处理等领域的许多最新进展和突破的原因。已经看到非凡增长的一个特殊领域是深度强化学习。2013年,DeepMind发布了“使用深度强化学习玩Atari”,他们的模型只是通过观看屏幕上的像素来学习玩Atari游戏。三年后,AlphaGo击败了Go世界冠军,吸引了全球观众。最近,AlphaZero打破了从人类比赛...
锐文教育的学习课程模块化设计,将传统的课程内容细化为多个独立但又相互关联的学习模块。这样的设计,不仅让学员可以根据自身的学习进度和兴趣点,自主选择学习的模块和顺序,更能够针对性地强化薄弱环节,提高学习效率。 自主安排学习时间是锐文教育模块化学习的一大优势。在传统的线下教育中,学生往往需要按照固定的课程表进...
SARSA和Q-Learning是强化学习中的经典算法。它们基于Q值表，Q值表存储了在某一状态下采取某一行动得到的累积奖励的期望值。维度诅咒问题在解决复杂环境时显得尤为突出。以一个兔子、狼、胡萝卜的网格游戏为例，随着游戏世界大小的增加，Q值表的大小指数级增长，从而引发维度诅咒。为解决这一问题，可以采用...
强化学习(Reinforcement learning):通过强化学习来让大型语言模型(LLM)的输出与人类或检索器的偏好相契合,是一种颇具潜力的方法。例如,对最终生成的答案进行手动标注,然后借助强化学习给予反馈。除了与人类的偏好达成一致,与微调模型和检索器的偏好相符合也是可行的。
这样的讲解⼀般都不需要太多的时间,以我们的同步辅导课程为例:两个⼩时的课程,可以针对⼀个较⼤的知识模块进⾏完整的讲解以及配套的例题训练。 第五,学⽣还是要对⾃⼰的学习状况有⼀个清晰的了解,在已经讲解过的知…
在高中,不同的学习阶段有不同的侧重点。高一的主要任务是夯实基础知识,由于高中知识具有很强的连续性,基础知识不牢固,后面的学习可能就跟不上;高二的侧重点是强化自己的优势科目,同时投入更多的精力弥补自己的弱势科目;高三则要根据自己的特点制定个性化的“五轮复习模式”。
在高中,不同的学习阶段有不同的侧重点。高一的主要任务是夯实基础知识,由于高中知识具有很强的连续性,基础知识不牢固,后面的学习可能就跟不上;高二的侧重点是强化自己的优势科目,同时投入更多的精力弥补自己的弱势科目;高三则要根据自己的特点制定个性化的“五轮复习模式”。
因此，「我行学习平台」尝试“以工业流水线的方式将阅读和学习的过程进行标准化、系统化升级”，为用户提供模块化、路径化的学习指导方案，配套丰富的学习工具、实景应用，以巩固强化学习成果。刘志军在采访中说到，一个“终身学习平台”应当围绕以下三条原则：首先，降低学习门槛，从篇幅较长的文章中梳理出树状知识结构...