KL散度(KL divergence):衡量不同分布之间的差异。 KL散度与交叉熵之间的关系 因此,最小化交叉熵损失与最小化KL散度等同。 极大似然 给定的问题: 给定真实数据分布pdata(x) 由未知参数θ确定的数据分布p(x;θ) 求参数θ使p(x;θ)无限逼近pdata(x) ...
3.1 离散分布的KL散度python实现 importnumpyasnpimportscipy.statsdefKL_divergence(p,q):returnscipy.stats.entropy(p,q)p=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])print(KL_divergence(p,q))# 0.011735745199107783print(KL_divergence(q,p))# 0.013183150978050884print(KL_diverge...
I'll introduce the definition of the KL divergence and various interpretations of the KL divergence. Most importantly, I'll argue the following fact: Both the problems of supervised learning and reinforcement learning are simply minimizing the KL divergence objective What's the KL Divergence? The ...
kl-divergencetechnique-reportvanishingmode-collapse UpdatedOct 20, 2019 Python akshaykhadse/reinforcement-learning Star17 Implementations of basic concepts dealt under the Reinforcement Learning umbrella. This project is collection of assignments in CS747: Foundations of Intelligent and Learning Agents (Autumn...
GAN+增强学习, 从IRL和模仿学习, 聊到TRPO算法和GAIL框架, David 9来自读者的探讨，策略学习算法填坑与...
这两步松弛都不是等价的，因此两个优化问题不等价。3. 能否保证单调。是否单调还取决于信赖域大小的...
强化学习(Reinforcement Learning,RL)在复杂的优化和控制问题中具有广泛的应用前景.针对传统的策略梯度方法在处理高维的连续动作空间环境时无法有效学习复杂策略,导致收敛速度慢甚至无法收敛的问题,提出了一种在线学习的基于KL散度的策略优化算法(KL-divergence-based Policy Optimization,KLPO).在Actor-Critic方法的基础上,...
我们发现了一个简单的算法改变,可以最大限度地减少这种对齐负担:在增强学习(Reinforcement Learning,RL)微调期间,我们混合了一小部分的原始数据,用于训练 GPT-3,并使用正态对数似然(normal log likelihood)最大化来训练这些数据。D 这大致保持了安全性(safety)和人类偏好(human preferences)方面的性能,同时减轻了学术任...
( ReinforcementLearning , RL )在复杂的优化和控制问题中具有广泛的应用前景.针对传统的策略梯度方法在处理高维的连续动作空间环境时无法有效学习复杂策略,导致收敛速度慢甚至无法收敛的问题,提出了一种在线学习的基于 KL 散度的策略优化算法( KLGdivergenceGbasedPolicyOptimization , KLPO ).在 ActorGCritic 方法的...
摘要: 强化学习(Reinforcement Learning,RL)在复杂的优化和控制问题中具有广泛的应用前景。针对传统的策略梯度方法在处理高维的连续动作空间环境时无法有效学习复杂策略,导致收敛速度慢甚至无法收敛的问题,提出了一种在线学习的基于KL散度的策略优化算法(KL-divergence-based Policy Optimization,KLPO)。在Actor-Critic方法的...