niko的学习笔记-RL-Model-Free Control 这一节我只看了书。 许老师的课上好像把eligibility trace方法的sarsa(λ)和这些算法一起讲了。 等我看完课和书上对应章节再更新 Monte Carlo Control MC policy with Expoloring Starts π0⟶Evaluationqπ0⟶Improvementπ1⟶Eqπ1Propositionπ...
介绍些 RL 的新技术。 强化学习有许多难题:探索与开发间的平衡、采样效率。 首先介绍 Model-based RL 。其中讨论了 Alpha 系列(基于蒙特卡洛树搜索),以及 Dream to Control 。 接着,介绍了 Meta-RL 。 接下来讲一讲 Priors ,从之前学过的东西中抽取中有用的知识。 Multi-agent RL 。 文章目录 本节内容综述...
obtaining a measurement of path loss for a transmission from the microwave transmitter to the microwave receiver; determining a reward value based on the path loss, wherein an increase in path loss results in a reduced reward value; and adjusting the RL model based on the obtained state space...
应该在更小的 KL 处就达到最高的 reward 峰值，但实验结果并非如此（在 RL 实验中 2 个峰值对应的 ...
Iterated RLHF"（偏好泛化和迭代RLHF）部分，作者们提出了两种主要的方法来提高奖励模型（Reward Model,...
经过初始了解强化学习的基本要素后,单单地凭借着这些要素还是无法构建强化学习模型来帮助我们解决实际问题,那么最初地模型是基于Q表格的方式来解决问题,常见的模型可以分成 model-based和model-free两大类别,m…
A curated list of awesome model based RL resources (continually updated) - opendilab/awesome-model-based-RL
The Diffusion Model in RL was introduced by “Planning with Diffusion for Flexible Behavior Synthesis” by Janner, Michael, et al. It casts trajectory optimization as a diffusion probabilistic model that plans by iteratively refining trajectories....
在上一文介绍了RL基础概念和MDP后,本文介绍了在model-free情况下(即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss'),如何进行prediction,即预测当前policy的state-value function v(s)从而得知此policy的好坏,和进行control,即找出最优policy(即求出q*(s, a),这样π*(a|s)就可以立刻知道了)。
make sense 的地方，因为实际上，RL 并没有绕过标注里面的注意事项，因为 reward model 也需要 sft ...