该项目使用 GSM8K 数据集进行训练。项目使用了该数据集中的示例来训练模型，基于强化学习（RL）训练范式，让模型生成多个问题解答样本，之后作者将这些解答与 GSM8K 示例中的标准答案进行对比，如果匹配，就为 RL 算法（GRPO）提供高奖励，然后更新模型权重，以增加模型下次获得高奖励的可能性。实验过程是这样的。首先...
约束rl算法 约束强化学习(RL)算法顾名思义,就是在强化学习得过程中,给智能体设置一定的限制或规则,以使其学习的行为能够符合特定的约束要求。这种算法的出现;让我们不仅可以实现更加智能的决策;还能确保这些决策不偏离预设的目标以及约束条件。它就像是给一辆跑车装上了刹车系统,虽然我们依然可以尽情发挥它的速度以及...
增强学习算法（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习方法，智能体通过与环境进行交互，根据环境给予的奖励信号来学习最优的策略。一、目标 增强学习算法使智能体（Agent）能够在环境中通过试错来学习如何做出决策。1. 最大化累积奖励：增强学习算法的主要目标是使智能体在一系列决策过程中获得尽可能多的累积奖励。...
value function几乎在所有的RL的算法中都使用了,value function是指从某一个state或者state-action pair开始,之后一直依照特定的策略进行所得到的期望return。 主要有如下四种 value function 1 - ON-Policy Value Function:给定在当前状态s的情况下,根据当前的policy一直行动的期望的return 2 - On-policy Action-Value...
Q学习是最著名的RL算法之一、Q学习算法旨在通过在状态与动作之间建立Q值函数来学习最优策略。其基本思想是在每个状态s中,根据可以执行的行动a,期望的结果是最大的奖励r。Q学习通过不断更新Q值来实现“贪婪式”的选择。具体来说,即根据当前状态s,和下一步行动a,来更新期望的奖励r;然后在最大的奖励r下进行行动选...
基于RL(Q-Learning)的迷宫寻路算法 强化学习是一种机器学习方法,旨在通过智能体在与环境交互的过程中不断优化其行动策略来实现特定目标。与其他机器学习方法不同,强化学习涉及到智能体对环境的观测、选择行动并接收奖励或惩罚。因此,强化学习适用于那些需要自主决策的复杂问题,比如游戏、机器人控制、自动驾驶等。强化...
3.0 RL算法:DQN 虽然单智能体RL算法已经用过很多次,但是在看后面论文时还是碰到了一个疑问: DQN网络结构式什么样子,神经网络,到底拟合的什么,输入是什么,输出是什么? 基于值,神经网络,输入S,输出与动作个数N(a)相等的维度向量,表示Q或V值。本质上,神经网络拟合的是,S⟶DQNQ(s,a),S⟶DQNV(s)。拟合...
RL 算法通常假设，在获取观测值、计算动作并执行期间环境状态不发生变化。这一假设在仿真环境中很容易实现，然而在真实机器人控制当中并不成立，很可能导致控制策略运行缓慢甚至失效。为缓解以上问题，最近谷歌大脑与 UC 伯克利、X 实验室共同提出一种并发 RL 算法，使机器人能够像人一样「边做边思考」。目前，该论文...
研究者发现，使用类似于 MoCo 的动量编码流程（momentum encoding）来处理目标，在 RL 中性能较好。最后，研究者使用一个类似于 CPC 中的双线性内积来处理 InfoNCE score 方程，研究者发现效果比 MoCo 和 SimCLR 中的单位范数向量积（unit norm vector products）要好。对比表征和 RL 算法一同进行训练，同时从对比...