因此,当今主流的论文都会汇报多个随机数种子下,强化学习算法的平均表现。为了能将算法的表现与随机性同时展示在同一张图中,论文一般会使用带阴影区域的折线图来汇报训练过程中,reward等指标的变化情况。但是,在不同的文章中,画图的方法和阴影部分的含义都存在一定程度的不同,且许多文章并没有在文中说明自己阴影部分...
强化学习方法可以在不同拓扑结构的网络中学习特定的目标,而不考虑网络结构对预测性能的影响,因为强化学习方法通过将图挖掘任务表示为具有顺序决策特征的MDP来进行自适应学习。 (2)数据驱动和高效。现有的图数据挖掘方法需要引入丰富的专家知识或需要人工制定一些规则,而强化学习方法可以在不需要专家知识的情况下进行快速学...
实验结果表明，该方法在性能和鲁棒性方面优于经验和学习基线方法，从而验证了其有效性。图2说明了使用GNN进行动作选择的过程04总结本篇论文提出了一种全新的机器人装配发现（RAD）的分层方法。该方法结合了混合整数规划的全局推理、图强化学习以及基于模型的局部决策搜索，并利用机械手关节层面上的抓取和运动规划来实现装...
强化学习QWALE 强化学习算法通常设计用于学习可以重复和自主完成任务的高性能策略,通常从头开始。然而,「在许多现实世界的情况下,目标可能不是学习一个可以重复执行任务的策略,而只是在一次试验中成功执行一项新任务」。例如,一个救灾机器人的任务是从倒塌的建筑物中取回物品,它无法得到人类的直接监督,它必须在一定...
OpenAI的baselines库提供绘制阴影折线图的代码，采用指数移动平均与重采样处理数据。指数移动平均实现平滑曲线，重采样将不同实验数据对齐。文章最后通过baselines的代码流程总结绘制阴影折线图的步骤。阴影折线图在深度强化学习论文中广泛应用，帮助读者理解算法表现与随机性的影响。通过理解阴影部分的含义与绘制方法...
论文摘要 机器学习采用深度生成模型为探索化学空间提供了有效的计算工具。在这里,本文提出了一种新的强化学习方案,对基于图的深度生成模型微调来解决分子设计任务。本文展示了计算框架如何成功地引导预训练的生成模型生成具有特定属性的分子,即使这样的分子不存在于训练集中,也不太可能由仅预训练的模型生成。本文探索了以下...
100篇AI经典论文带你逐句攻破!(双语字幕)图像分类| 弱监督学习| 强化学习| 蒙特卡洛树| 迁移学习/无监督学习 450 -- 38:46:34 App 我花了3小时学AI经典论文_100篇,多亏了这个课程,不愧是顶级大佬,看不懂你打我!!!(图像分类,机器学习,深度学习)
近日,复旦大学及其他机构发布的一篇 51 页论文,从强化学习的角度分析了实现 o1 模型的潜在路线图,引发全球 AI 界关注。 论文指出,实现 o1 模型有四个关键部分。首先是策略初始化,通过海量文本数据预训练和指令微调,使模型发展出类人推理行为,具备高效探索复杂问题解空间的能力。其次是奖励设计,通过奖励塑造或建模提供...
论文链接：https://www.nature.com/neuro/journal/vaop/ncurrent/full/nn.4650.html 摘要：由于「位置细胞（place cell）编码空间的几何表征」这一观点的流行，海马体长期被喻为认知地图。然而，位置细胞中预测编码、奖励敏感度和策略依赖的证据表明位置细胞并不纯粹是空间表征。我们从强化学习的角度出发试图解开这一...