我们知道,在机器学习中也有神经网络,而深度学习中,神经网络更复杂,涉及的层数更多。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...
比如在早期语言模型建模中经常用到过的RNN、LSTM,当前LLM的Transformer模型结构,正式对这种语言序列性所体现出的逻辑机构进行的适配。当然图结构作为一种非欧符号化表征,GCN模型也是对知识图谱符号的一种建模结构适配。这里有兴趣的读者可以再延申一下思...
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...
前向模型预测返回值，而后向模型分析确认导致返回值的状态和动作。我们使用长短期记忆网络（LSTM）来预测一个 episode 的返回值。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：...
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...
在NAS-RL中,使用了Policy Gradient算法来训练controller(通常实现是一个RNN或者LSTM)。训练完采样网络后在验证集上得到的准确率就是环境反馈的奖励值Reward,根据这个Reward可以通过梯度优化的方法得到最优的RNN和网络结构。 1.1 网络结构的表示 在神经网络搜索中,controller生成了一系列代表结构的超参数(tokens)。
利用两种方法,即相邻交叉口的指纹和空间折扣因子来解决稳定性问题。前者为每个智能体提供有关本地策略和邻居智能体流量分布的信息,后者则使每个智能体能够集中精力改善本地流量。A2C 算法使用基于 LSTM 的 RNN 模型的网络结构。采用5×5网格的综合交通网络和来自摩纳哥市的30个交叉口的真实交通网络进行性能评估。
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 ...