AlphaGo之父、DeepMind首席科学家David Silver今年4月在Google DeepMind的专访中表示,RLHF系统实际上是缺乏依据的,人类评估者并未尝试就进行了预判。, 视频播放量 58、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 智猩猩, 作者简介 AI与硬科技知
【新智元导读】强化学习之父Richard Sutton和DeepMind强化学习副总裁David Silver对我们发出了当头棒喝:如今,人类已经由数据时代踏入经验时代。通往ASI之路要靠RL,而非人类数据! 最近,图灵奖获得者、强化学习之父Richard Sutton,联同DeepMind强化学习副总裁David Silver共同发布了一篇文章。 论文链接:https://storage.googleap...
David Silver 目前任职于 Google DeepMind 团队。他的演讲可以帮助我们获得对强化学习(RL)和深度强化学习(Deep RL)的基本理解,这不是一件特别难的事。 David Silver 的演讲视频可在这里查看:http://techtalks.tv/talks/deep-reinforcement-learning/62360/ 在这个演讲视频中,David 做了对深度学习(DL)和强化学习(RL...
David Silver RL课程第1课(关于增强学习的介绍) 1.The difference of the reinforcement learning:(区别于传统的监督/非监督学习) no supervisor ,only a reward signal(小孩试错的过程) feedback is delayed,not instantaneous(错误的决定不会即时显现灾难,要经过几个阶段的验证,反馈被延迟) time really matters(se...
RL是基于以下假设: Definition(Reward Hypothesis): All goals can be described by the maximisation of expected cumulative reward. 一个简单例子: 比如说目标是要agent在最短时间内完成目标,那么完成目标前每个时间步长的reward设置为-1,这样可以在激励agent完成目标的同时缩短完成目标的时间。
总结内容根据David Silver的Reinforcement Learning课程,结合自己的理解,如有错误的地方,请批评指正。 一、基础概念 强化学习的特点 强化学习属于机器学习,但与传统的监督/无监督学习不同,它没有supervisor,只根据奖励(reward)来进行学习,同时所处理的问题常常是时间序列的,具有延迟性(牺牲眼前利益获取长远利益)。
David Silver RL课程第2课(Markov decision processes) MarkovChainstarting from S1= C1S1,S2,...,ST 5.MarkovRewardProcess(引入reward逐渐过度到加强学习上) AMarkov... sequence of random states S1,S2,... with theMarkovproperty. Definition: AMarkovProcess(orMarkovChain ...
David Silver 的演讲视频可在这里查看: http://techtalks.tv/talks/deep-reinforcement-learning/62360/ 在这个演讲视频中,David 做了对深度学习(DL)和强化学习(RL)的基本介绍,并讨论了如何将这两种学习方法结合成一种方法。有三种不同的可以结合深度学习和强化学习的方法:基于价值(value-based)、基于策略(policy-...
David Silver 提出了一种有效的规划方法，并将其分为两步。首先想象下一步会发生什么，从模型中采样状态的轨迹；然后利用我们在真实经验中用过的 RL 算法从想象的经验中学习。他提醒我们从现在开始关注价值函数逼近。原则九：使用函数近似器 David Silver 认为，可微网络架构是一种强大的工具，可以丰富状态表示，同时...
1.Markov decision processes formally describe an environment for reinforcement learning Where the environment is fully observable The current state completely characterises the process Almost all RL problems can be formalised as MDPs e.g. Optimal(最佳的) control primarily deals with continuous MDPs;Part...