波士顿动力表示，其Atlas人形机器人这次展示的是用动作捕捉服开发的强化学习策略。简单来说，就是让真人穿上动捕服，做出各种动作，然后把这些动作数据“喂”给Atlas，让它自己学习模仿。这次的合作方是 RAI Institute 这个AI机构。（AI寒武纪）
2. 进化的应用扩展 2.1. 【探索与优化空间的差异】在强化学习中，着重于动作空间的探索，而进化法则在参数空间优化，不同方法之间的结合能互补提升性能。为了解决强化学习中的计算限制问题，受NES的启发，OpenAI的研究人员提出了一种新型进化策略。2.2. 【进化策略的比较优势】ES在优化过程中通过整体策略参数寻找...
因此有监督学习更像是五官,而强化学习更像大脑。 两者异同 相同点:两者目标都是预期奖励。 不同点: 强化学习是将噪声注入动作空间并使用反向传播来计算参数更新,而进化策略则是直接向参数空间注入噪声。 RL通过与环境交互来进行学习,而ES通过种群迭代来进行学习; 强化学习一般在动作空间(Action Space)进行探索(Explora...
进化 元强化学习 算法2.1: 最快上升爬山法 x0 <- 随机生成的个体 while not ( 终止准则) 计算x0的适应度f(x0) For 每一个解的特征 q=1,2,,...n xq <- x0 用一个随机变异替换xq的第q个特征 计算xq的适应度f(xq) 获取下一个更优的解: 寻找使f(xq)最大的xq, 令其等于x', x' <- argm...
在DeepSeek创造的数字世界里，强化学习正演绎着认知革命的三重变奏。其自主研发的多巴胺决策引擎，通过亿次环境交互形成策略树，在自动驾驶仿真测试中展现出超越人类老司机的预判能力。更引人注目的是认知闭环的构建：从感知输入到决策输出，再到环境反馈的强化信号，形成自驱动的进化螺旋。俞凯将这种机制比喻为"数字达尔文...
我们比较了从头开始和从现有算法中自举,发现虽然从头开始可以学习现有的算法,但从现有的知识开始会导致新的RL算法,这些算法可以超越初始程序。 图1: 方法概述。我们使用正则化进化来进化RL算法的群体。一个突变器改变了表现最好的算法以产生一个新的算法。算法的性能在一组训练环境中被评估,并对群体进行更新。我们的...
强化学习广泛应用于决策问题,如机器人控制、自动驾驶、游戏玩法等。它侧重于学习与环境互动来优化代理的决策策略。 进化算法主要用于优化问题,寻找最佳策略或参数组合,适用于参数优化、电路设计等领域。它通过演化一组不同策略的个体来解决问题。 学习方式: 强化学习算法通过学习与环境互动来改进决策策略,代理根据环境的反...
进化学习(Evolution Strategy)借鉴自然界种群进化过程,通过演化的方式找到全局最优。进化学习由来已久,近年来被不少学者用于解决强化学习(Reinforcement Learning),AutoML(Auto Machine Learning)等场景的问题。相对于梯度优化而言,进化学习直接通过参数空间的扰动来观察最终目标(如下视频所示),并且和强化学习一样,进化学习不...
CycleResearcher（模型上传于 24 年 8 月）是全球首个通过强化学习迭代优化训练实现的 AI 科研智能体。图 1: AI Researcher 功能展示图 CycleResearcher 首次实现了通过强化学习进行科研过程的自动迭代改进，它能够模拟完整的科研流程，包括文献综述、研究构思、论文撰写，以及模拟实验结果。研究团队主要干了三件事情：1...
生物世界的学习与机器学习最接近的是强化学习。 强化学习的目标函数是未来的奖励总和, 智能体需要学习到合理的行为来实现奖励最大化。 最简单的强化学习即条件反射。 与进化算法非常类似的, 强化学习在优化行为策略, 但是与之不同的是, 强化学习的优化方法是下面要讲的梯度方法, 一种更为贪婪, 高效的优化方法。