近期深度强化学习领域日新月异，其中最酷的一件事情莫过于 OpenAI 和 DeepMind 训练智能体接收人类的反馈而不是传统的奖励信号。本文作者认为复现论文是提升机器学习技能的最好方式之一，所以选择了 OpenAI 论文《Deep Reinforcement Learning from Human Preferences》作为 target，虽获得最后成功，却未实现初衷。如果你也...
复现一篇深度强化学习的论文并不容易,但也不必过于担心,因为每一次挑战都是一次学习的机会。💡 细节决定成败 🔍强化学习对细节的敏感度极高。一个小小的失误,比如激励的正则化或者阶段1的像素数据处理不当,都可能导致训练失败。🎯 激励预测器的秘密 🎯在进行代码清理时,我发现了一个巨大的错误——误用了Dropou...
近期深度强化学习领域日新月异,其中最酷的一件事情莫过于OpenAI和DeepMind训练智能体接收人类的反馈而不是传统的奖励信号。本文作者认为复现论文是提升机器学习技能的最好方式之一,所以选择了 OpenAI 论文《Deep Reinforcement Learningfrom Human Preferences》作为 target,虽获得最后成功,却未实现初衷。如果你也打算复现强...
近期深度强化学习领域日新月异,其中最酷的一件事情莫过于 OpenAI 和 DeepMind 训练智能体接收人类的反馈而不是传统的奖励信号。本文作者认为复现论文是提升机器学习技能的最好方式之一,所以选择了 OpenAI 论文《Deep Reinforcement Learning from Human Preferences》作为 target,虽获得最后成功,却未实现初衷。如果你也打...
DQN 几乎在所有的游戏上超越了之前的强化学习方法，并在大部分游戏上比人类表现更好。随着更多的研究人员用深度强化学习方法解决强化学习问题，并提出替代性算法，DQN 论文的结果经常被用作展示进步的基准。因此，实现 DQN 算法对复现 DQN 论文结果和构建原算法都很重要。我们部署了一个 DQN 来玩 Atari 游戏并重复 ...
如果你也想复现论文，以下是一些深度强化学习的注意事项：· · ·首先，通常来说，强化学习要比你预期的要复杂得多。很大一部分原因是，强化学习非常敏感。有很多细节需要正确处理，如果不正确的话，你很难判断出哪里出了问题。情况1：完成基本实现后，执行训练却没有成功。对于这个问题，我有各种各样的想法，但...
近期深度强化学习领域日新月异,其中最酷的一件事情莫过于 OpenAI 和 DeepMind 训练智能体接收人类的反馈而不是传统的奖励信号。本文作者认为复现论文是提升机器学习技能的最好方式之一,所以选择了 OpenAI 论文《Deep Reinforcement Learning from Human Preferences》作为 target,虽获得最后成功,却未实现初衷。如果你也打...
近期深度强化学习领域日新月异,其中最酷的一件事情莫过于 OpenAI 和 DeepMind 训练智能体接收人类的反馈而不是传统的奖励信号。本文作者认为复现论文是提升机器学习技能的最好方式之一,所以选择了 OpenAI 论文《Deep Reinforcement Learning from Human Preferences》作为 target,虽获得最后成功,却未实现初衷。如果你也打...
在学习中，智能体以智能为指标来寻求策略。图3 基于量化智能的强化学习方法 图4为所提方案在不同环境...
论文：Implementing the Deep Q-Network 论文地址：arxiv.org/abs/1711.0747...深度 Q 网络（DQN）已成为强化学习领域的基准，尤其在处理复杂环境时展现出了优越性。复现 DQN 的论文结果对于研究和实践都至关重要。然而，实现复杂系统的结果复现往往极具挑战性，因为原始文献通常无法详尽描述所有关键参数...