二、RHLF训练框架:让强化学习更高效 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种通过试错来学习的机器学习方法。然而,传统的强化学习算法往往面临样本效率低下的问题,即需要大量的样本数据才能学习到有效的策略。为了解决这个问题,研究人员提出了一种名为RHLF(Reward-free Reinforcement Learning Framework)的训练框架。
RHLF训练方法是一种基于“重组-混沌-离散化”思想的训练方法,可以有效提高收敛速度,并减少陷入局部最优解的可能性。 具体而言,RHLF训练方法首先通过随机重组的方式生成一批新的个体,然后利用混沌算法对生成的个体进行优化,最后通过离散化算法将优化后的个体转换为网络参数,从而实现对神经网络的训练。 相比传统的反向...
每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」。 下面是本期的 Hugging News 内容: HuggingFace hub webhook 想要写个程序自动抓取 HF 上模型或者数据集的更新,来个 bot ...