LSTM之父最新力作:颠倒强化学习,用监督学习解决RL问题 的发明人、深度学习大牛Jürgen Schmidhuber和团队的最新研究“颠倒强化学习”引起热议,该研究提出使用监督学习来解决RL问题的新方法,并在一些任务击败了传统的baseline。这一研究被认为是超级有趣的idea,你怎么看?现在戳右边链接上新智元小程序了解更多! 近日,LSTM ...
我们了解的DNN(深度神经网络),CNN(卷积神经网络),RNN(循环神经网络),LSTM(长短期记忆网络)都是隶属于深度学习的范畴。 强化学习 Reinforcement Learning,又称再励学习或者评价学习。也是机器学习的技术之一。所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大,由于外部给出的信息很少...
在本文中,我们不仅将在Keras中构建文本生成模型,还将可视化生成文本时某些单元格正在查看的内容。就像CNN一样,它学习图像的一般特征,例如水平和垂直边缘,线条,斑块等。...类似,在“文本生成”中,LSTM则学习特征(例如空格,大写字母,标点符号等)。LSTM层学习每个
2、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：主要用于处理序列数据，如文本和语音。RNN 可以通过反馈循环来处理序列中的依赖关系，并在不同的时间步骤中共享权重。常见的 RNN 类型包括 LSTM 和 GRU 等，它们可以解决长期依赖问题。3、生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）：GAN 是一种无监督的学...
LSTM 已经在强化学习中的优势学习（advantage learning）[4] 和学习策略 [37,70,38] 中得到了应用。然而，通过「模型中的反向传播」进行的敏感度分析 [75,87,88,5] 有严重的缺陷：局部极小值、不稳定性、世界模型中的梯度爆炸或消失问题、恰当的探索、动作仅通过敏感度进行分析而不是基于它们的贡献（相关性）...
训练:每一个复原工具的训练均使用MSE损失函数,而agent的训练则使用deep Q-learning算法。由于LSTM具有记忆性,每一个训练样本均包含一条完整的工具链。 联合训练算法 至此,RL-Restore算法已经拥有了较好的工具选取策略,还需要解决对“中间结果”进行复原的挑战。前文已经提到,由于前面的复原步骤可能引入新的未知失真,没...
虽然随着存储的增长和参数规模的扩大，Transformer 的性能优于 LSTM/RNN，但它在 RL 上的数据效率不佳。后续工作利用一些辅助自监督任务来促进学习 [Banino et al., 2021] 或使用预训练的 Transformer 架构作为时序编码器 [Li et al., 2022; Fan et al.，2022]。用于模型学习的 Transformer 除了使用 Transformer...
在模型架构及训练模式方面,以chatGPT为代表的大多数LLMs均是基于Transformer的序列预测/生成式模型架构,其中,LLMs之间会存在编/解码方式、训练任务目标等不同的差异性,如下图所示,这里需要指出的是:上述提及的“模型架构”更多是包含了...
方法是计算输出response中unigram、bigram的数量,同时用token长度做正则避免长句子分数较高。 Synthetic data 生成数据的方法,是先用LSTM(可以是random)产生很多pair作为真实数据。generator利用LSTM的数据学习,然后利用generator生成fake的answer,与真实的answer计算negative log likelihoood即可。
RLHF 中,LLM 为给定提示生成文本,然后奖励模型提供一个单一的偏好分数。 这更像是朝着人类偏好的单步策略梯度优化,而非在变化环境中完整的智能体循环。 这更接近于"一次性"评分,而不是智能体在时间维度上探索多步骤行动并获得环境反馈。 (2)主要离线或半离线特性 ...