在这里,强化学习可以帮助模型学习如何根据上下文生成有意义的回复,并在多轮对话中实现任务的目标。 例子:一个用户向餐厅预订系统询问:“你们有素食菜单吗?”强化学习模型可以学习生成有助于预订过程的回复,例如:“是的,我们有素食菜单。您想预订几位?”而不是简单地回答“是的”。 2.2.2 机器翻译 尽管机器翻译经常...
3.3 深度强化学习 深度强化学习结合了深度学习和强化学习,使用神经网络来估计价值函数或策略。 概念 在深度强化学习中,智能体使用深度神经网络来处理输入的状态,并输出一个动作或动作的概率分布。通过训练,神经网络可以从大量的交互中学习到有效的策略。 例子:在文本生成任务中,可以使用深度强化学习来优化生成的文本内容。
强化学习简介 强化学习(Reinforcement Learning)是一种时序决策学习框架,通过智能体和环境交互 at=π(ot) ,得到的奖励 rt=r(ot,at) ,从而来优化策略 π ,使其能够在环境中自主学习。 回顾关键概念 以单智能体时序决策问题为例 States and Observations 状态S:对于世界状态的完整描述 观测O:对于一个状态的部分描...
在这里,强化学习可以帮助模型学习如何根据上下文生成有意义的回复,并在多轮对话中实现任务的目标。 例子:一个用户向餐厅预订系统询问:“你们有素食菜单吗?”强化学习模型可以学习生成有助于预订过程的回复,例如:“是的,我们有素食菜单。您想预订几位?”而不是简单地回答“是的”。 2.2.2 机器翻译 尽管机器翻译经常...
机器翻译是NLP领域的一个重要问题，也是强化学习可以应用的领域之一。传统的机器翻译方法主要基于统计机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）和神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）。SMT方法需要手动设计特征和翻译规则，而NMT方法则利用神经网络模型直接进行翻译。强化学习可以用于机器翻译的改进。在RL...
1.2 强化学习的核心组件 1.2.1 智能体 (Agent) 智能体是在环境中采取行动的实体,其目标是最大化长期奖励。 例子:在玩电子游戏(例如Flappy Bird)的强化学习模型中,智能体是一个虚拟的“玩家”,它决定什么时候跳跃,以避免障碍物。 1.2.2 状态 (State) ...
本文深入探讨了强化学习在自然语言处理(NLP)中的应用,涵盖了强化学习的基础概念、与NLP的结合方式、技术细节以及实际的应用案例。通过详细的解释和Python、PyTorch的实现代码,读者将了解如何利用强化学习优化NLP任务,如对话系统和机器翻译。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、...
叶志豪,就读于广东工业大学,主要研究方向为深度学习,强化学习,自然语言处理,对话及问答系统。 分享主题:介绍强化学习及其在 NLP 上的应用 分享提纲: 1、强化学习与深度强化学习介绍。 2、强化学习在文本生成的应用代表。 3、强化学习在对话任务的应用代表。
对于环境,它首先是接收了一个来自 agent 的一个动作,然后接着会出 agent 的一个观测,类似刚才讲解过的流程,它在接收到一个 agent 之后也会反馈一个信号给它,这就是一个大体流程,我们研究强化学习,主要研究 agent 的一个决策。 比如,alpha Go 是一个 agent,环境可以看成是围棋的规则,即下棋的一个形式。强化...
本资源整理了表示学习相关的经典必读论文，相关的核心研究领域，如对抗模型，强化表示学习，分离表示学习等...