用大白话教会强化学习算法。 专栏作者 张斯俊 愿成为一把梯子,助你跨过无数的坑。 关注 知乎影响力 获得1.3 万次赞同 · 2186 次喜欢 · 1.5 万次收藏 已更内容 · 29 AI技术将会如何改变游戏设计?[1.0] 本人从事游戏行业多年。出于个人兴趣,目前AI技术有些研究,并且把自己的所学提炼出来,写了一些文字。
把“贯序决策”翻译成“白话”就是:强化学习希望机器人或者智能体在一个环境中,随着“时间的流逝”,不断地自我学习,并最终在这个环境中学到一套最为合理的行为策略。在这样一个完整的题设下,机器人应该尽可能在没有人干预的情况下,不断根据周围的环境变化学会并判断“在什么情况下怎么做才最好”,从而一步一步...
你的目标是让角色在游戏中尽可能获得高分或完成任务。 **深度强化学习(DRL)**就是一种让计算机“学习”如何玩这些游戏的技术。它的核心思想是通过尝试和错误来学习最佳的操作策略,类似于我们在游戏中通过不断尝试来提高技巧一样。 如何工作? 环境和 智能体 : 环境:就是游戏或任务的场景。 智能体:就是你控制的...
传统强化学习是一个在线(online)的过程,通过智能体和环境不断的实时交互获取数据来进行一个policy evaluation + policy improvement的循环。而online RL又可分两大类,分别是on-policy RL和off-policy RL。一言以蔽之,on-policy RL和off-policy RL的区别在于用来收集数据的policy(behavior policy)和我们要优化的target...
强化学习的主要目的是研究并解决机器人智能体贯序决策问题。尽管我不喜欢直接把定义硬邦邦、冷冰冰地扔出来让大家被动接受,可还是免不了要在这里猛然给出“贯序决策”这么专业的词汇。不过马上,我们就通过例子把这个词汇给大家解释清楚~本文选自《白话强化学习与PyTorch》一书。
最近看了一篇关于逆强化学习的文章,觉得有必要在知乎上推广一下,同时也希望能帮助到刚入行的小白,如果你是非科班出身,像我一样,那下面的介绍绝对会让你有一个清晰的路线。干货如下: 1.强化学习 在说逆强化学习之前,先简单介绍一下强化学习(Reinforcement learning,RL)。
RLHF是一种强化学习方法,它通过人类反馈来指导智能系统的行为。在RLHF中,人类提供关于智能系统行为的反馈,比如哪些行为是正确的,哪些行为是错误的。根据这些反馈,智能系统可以逐步改进自己的行为策略,在未来采取更加明智的行为。这种方法减轻了传统强化学习中需要大量试错的问题,使得智能系统更加高效、快速地学习任务。
但是计算重要性权重时候涉及到两个分布差异不能太大,不然效果不好,为了防止两个分布之间的差异太大就提出了PPO/TRPO,其中TRPO是PPO的前身,两个做的事差不多 其中PPO把限制两个分布不能相差太大的限制放在了损失函数里面,而TRPO这是用独立于损失函数的限制条件来做的(实际操作是PPO比较简单,其效果不会更差) ...
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我自己很喜欢目前做的设定:将推荐系统场景考虑为一个序列决策过程,其目标是追求用户的累计满意度(而非仅仅拟合用户的偏好),故需要用强化学习来进行决策(而非用监督学习来预测)。 追求用户满意度的设定在工业界是标配,但在学术界中举步维艰。最大原因在于难以对策略进行评测(evaluation),毕竟最具有说服力的结果来自于...