一直以来，Yann LeCun 都是强化学习的批评者。他认为，强化学习这种方法需要大量的试验，非常低效。这和人类的学习方式大相径庭 —— 婴儿不是通过观察一百万个相同物体的样本来识别物体，或者尝试危险的东西并从中学习，而是通过观察、预测和与它们互动，即使没有监督。在半年前的一次演讲中，他甚至主张「放弃强化学...
一直以来,Yann LeCun 都是强化学习的批评者。他认为,强化学习这种方法需要大量的试验,非常低效。这和人类的学习方式大相径庭 —— 婴儿不是通过观察一百万个相同物体的样本来识别物体,或者尝试危险的东西并从中学习,而是通过观察、预测和与它们互动,即使...
On-Policy vs. Off-Policy:强化学习可以分为在线学习和离线学习两种方法。在线学习是指在探索环境的策略和用于评估改进的策略是同一个策略。离线学习是指在探索环境的策略和用于评估改进的策略是不同的策略,分别记为\pi_{target}和\pi_{behavior},两个策略之间的转换需要通过重要性采样(IS)来进行。 Indirect RL ...
一直以来,Yann LeCun 都是强化学习的批评者。他认为,强化学习这种方法需要大量的试验,非常低效。这和人类的学习方式大相径庭 —— 婴儿不是通过观察一百万个相同物体的样本来识别物体,或者尝试危险的东西并从中学习,而是通过观察、预测和与它们互动,即使没有监督。 在半年前的一次演讲中,他甚至主张「放弃强化学习」...
从模型预测控制到强化学习-1:线性MPC的原理与例程(现场实录版), 视频播放量 11304、弹幕量 8、点赞数 196、投硬币枚数 116、收藏人数 741、转发人数 70, 视频作者 内燃机与车辆智能控制, 作者简介 天津大学先进动力与车辆智能控制:依托先进内燃动全国重点实验室、无人驾
同时,LeCun 也指出,相比于强化学习,他更倾向于 MPC(模型预测控制)。 MPC 是一种使用数学模型在有限时间内实时优化控制系统的技术,自二十世纪六七十年代问世以来,已广泛应用于化学工程、炼油、先进制造、机器人和航空航天等各个领域。比如,前段时间,波士顿动力就分享了他们利用 MPC 进行机器人控制的多年经验(参见《波...
自主系统:强化学习用于自主控制系统,例如自动驾驶、无人机和机器人,以学习导航和决策的最佳控制策略。 机器人技术:强化学习使机器人能够学习并调整其控制策略,以完成复杂动态环境中抓取物体、操纵和运动等任务。 ... 强化学习(RL)工作流。 智能体:学习者和决策者。 环境:...
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在人工智能的广阔领域中,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)作为一股不可忽视的力量,正引领着智能体自适应决策的新潮流。然而,传统的DRL方法,尤其是无模型强化学习(Model-Free Reinforcement Learning, MFRL),常因数据采集效率低下和策略优化不稳定而受限。在此背景下,模型预测控制(MPC)与神经网络动力学...
1小时居然就搞懂了深度强化学习DQN算法及训练!计算机博士详解深度Q学习原理+实例演示+DQN改进与应用技巧! 5052 -- 10:58 App 人形机器人强化学习入门1:solidworks模型转urdf 14.6万 216 11:14 App 有人用AI搞了上千万?扒遍全网,我找到了普通人用AI搞钱的十种方法 418 -- 55:15 App 「精校熟肉」最优控制...