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原创 | 基于Python的强化学习库
python
强化学习
开发
数据
算法
OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的Python库。它提供了一个标准化的环境，使得研究人员可以轻松地测试和比较他们的算法。Gym库中的环境可以是简单的数学问题，也可以是复杂的机器人控制问题。它还提供了多种预定义的环境，如CartPole、MountainCar等，这些环境都可以用于测试和比较强化学习算法。
数据派THU
2024-01-24
287
0
强化学习实现智能城市规划，清华团队最新成果登Nature子刊
人工智能
强化学习
布局
模型
网络
由于城市地理空间的多样性和巨大的动作空间，给城市布局用地和道路是一件非常复杂而困难的任务，长久以来一直依靠人类规划师的经验和直觉。如今，城市规划领域也有了自己的AlphaGo。
数据派THU
2023-09-21
1.5K
0
原创 | 一文读懂无模型的预测（强化学习二）
强化学习
动态规划
函数
模型
优化
在已知的马尔可夫决策过程（MDP）中，无论是策略迭代（policy iteration）还是价值迭代(value iteration)，都假定已知环境（Environment）的动态和奖励（dynamics and reward），然而在许多的真实世界的问题中，MDP模型或者是未知的，或者是已知的但计算太复杂。本文讲述无模型的预测与控制Model-free Prediction and Control 中的前半部分，无模型的预测 （Model-free Prediction）通过与环境的交互迭代来求解问题。
数据派THU
2023-09-18
307
0
原创 | 一文读懂多模态强化学习
强化学习
机器人
编码
模型
数据
多模态强化学习是将多个感知模态和强化学习相结合的方法，能够使智能系统从多个感知源中获取信息，并利用这些信息做出更好的决策。这种方法对于处理现实世界中的复杂任务具有潜在的价值，并为智能系统的发展提供了新的研究方向。
数据派THU
2023-09-07
541
0
原创 | 一文读懂强化学习在动态规划领域的应用
强化学习
动态规划
函数
模型
数据
作者：黄娘球 本文约1600字，建议阅读5分钟本文澄清易混淆基础概念、推导公式为主，回顾强化学习基础知识。
数据派THU
2023-08-08
317
0
训练提速17%，第四范式开源强化学习研究框架，支持单、多智能体训练
开源
强化学习
框架
模型
数据
来源：机器之心本文约4000字，建议阅读10分钟强化学习研究框架 OpenRL 是基于 PyTorch 开发的，已经在 GitHub 上开源。 OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于 PyTorch 的强化学习研究框架，支持单智能体、多智能体、自然语言等多种任务的训练。 OpenRL 基于 PyTorch 进行开发，目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。目前，OpenRL 支持的特性包括： 简单易用且支持单智能体、多智能体训练的通用接口 支持自然语言任务（如对话任务
数据派THU
2023-05-18
448
0
ICLR 2023 Spotlight | Yoshua Bengio团队新作，生成拓展流网络
强化学习
函数
框架
网络
性能
来源：机器之心本文约7300字，建议阅读10+分钟本文介绍关于生成流网络 (Generative Flow Networks) 的一个近期研究工作。 本工作已入选 ICLR 2023 Spotlight，也是 GFlowNets 领域第一篇 Spotlight 文章。 本文介绍关于生成流网络 (Generative Flow Networks) 的一个近期研究工作。在生成流网络 (Generative Flow Networks, GFlowNet) 中，智能体学习一个随机策略进行目标生成，使得生成目标的概
数据派THU
2023-05-18
370
0
收藏！大型语言模型（LLMs）大盘点，含源码及Demo地址（附链接）
开源
强化学习
模型
数据
源码
来源：AINLPer 本文约4000字，建议阅读8分钟 本文作者盘点了一些组织或者个人开源的模型。 ChatGPT爆火出圈，国内很多高校、研究机构和企业都发出类似ChatGPT的发布计划。ChatGPT没有开源，复现难度极大，即使到现在GPT3的完全能力也没有任何一个单位或者企业进行了复现。刚刚，OpenAI又官宣发布了图文多模态的GPT4模型，能力相对ChatGPT又是大幅提升，似乎闻到了以通用人工智能主导的第四次工业革命的味道。 无论是国外还是国内，目前距离OpenAI的差距越来越大，大家都在紧锣密鼓的
数据派THU
2023-05-11
1.7K
0
利用强化学习Q-Learning实现最短路径算法
强化学习
nodes
代理
数据
算法
📷 来源：Deephub Imba 本文约2100字，建议阅读5分钟 本文中我们将尝试找出一种方法，在从目的地a移动到目的地B时尽可能减少遍历路径。 如果你是一名计算机专业的学生，有对图论有基本的了解
数据派THU
2023-05-11
550
0
原创 | 一文读懂强化学习DQN算法
强化学习
函数
数据
算法
网络
作者：贾恩东本文约3000字，建议阅读8分钟本文介绍了强化学习DQN的算法。 本文是入门强化学习系列的第二篇，上一篇是入门篇《一文读懂强化学习》。 上一篇中讲过强化学习的核心问题是找到最优的策略函数，而评价策略函数好坏的指标之一则是状态价值函数。这里快速回顾一下状态价值函数的定义。 在某时刻，在每种可能发生的状态 s 下，agent 都可以有动作 a （a∈A,A为所有可能动作的集合）可以选择，而每次执行动作，系统就会跳转到下一时刻，而状态就会发生转移，状态的转移不是唯一确定的，其概率分布由系统的状态转移概
数据派THU
2023-04-25
786
0
无需强化学习的与人类偏好对齐的语言模型：Wombat袋熊
强化学习
监督学习
模型
数据
算法
本文约1200字，建议阅读5分钟本文提出了基于排序的人类偏好对齐方法。 OpenAI 的 ChatGPT 理解多种多样的的人类指令，并且可以很好的应对不同的语言任务需求。自发布以来就掀起了对于通用人工智能的讨论。ChatGPT 令人惊叹的能力来源于一种新颖的大规模语言模型微调方法：RLHF（通过强化学习对齐人类反馈）。 RLHF 方法不同于以往传统的监督学习的微调方式，该方法首先让模型根据指令提示生成不同的回复，之后通过人工的评价反馈，使用强化学习的方式对 LLM 进行微调。RLHF 解锁了语言模型跟从人
数据派THU
2023-04-25
315
0
7个流行的强化学习算法及代码实现
强化学习
函数
模型
算法
网络
来源：Deephub Imba 本文约4500字，建议阅读5分钟 本文介绍了流行的强化学习算法的发展和改进。 目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中，并且这些流行的算法还在不断发展和改进，本文我们将对其做一个简单的介绍。 1、Q-learning Q-learning：Q-learning 是一种无模型、非策略的强化学习算法。它使用 Bellman 方程估计最佳动作值函数，该方程
数据派THU
2023-04-18
501
0
DDPG强化学习的PyTorch代码实现和逐步讲解
强化学习
pytorch
代理
模型
网络
来源：Deephub Imba本文约4300字，建议阅读10分钟本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解。 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法，是基于使用策略梯度的Actor-Critic，本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解。 DDPG的关键组成部分是 Replay Buffer Actor-Critic neural network Explorati
数据派THU
2023-04-05
728
0
独家 | 三个经典强化学习算法中重大缺陷（及如何修复）
强化学习
函数
解决方案
数据
算法
诸如Q-learning和REINFORCE等强化学习算法问世已经几十年了，教科书仍然广泛围绕它们。然而这些算法暴露出的一些根本的缺陷，极大地增加了一个良好策略进行学习的难度。
数据派THU
2023-03-29
802
0
FAIR 训练 AI 玩拳击，效果堪比真人比赛，试探+周旋+爆头
强化学习
框架
论文
模型
数据
来源：AI科技评论 本文约2300字，建议阅读5分钟 两个人工智能体学会了拳击。 AI 拳击可以有多好玩？ 小红红，吃我一拳。 嘿，我挡。 前期先试探周旋几次，再找机会吧。 没错，就是这个空隙，爆头。 还想故技重施，我躲。 怎么样，AI 拳击动画效果是不是和真人比赛神相似？ 基于 AI 深度强化学习的拳击选手身体不仅拥有超高自由度，而且它还掌握了格挡、后退、摆拳等拳击基本动作。 Facebook 人工智能研究部门（FAIR）在机器学习领域，总能带来一些意想不到的成果，上面的演示正是它们在《Contro
数据派THU
2023-03-29
237
0
死侍在新片中，扮演了一个 AI 驱动的 NPC
游戏
强化学习
开发
设计
数据
来源：HyperAI超神经 本文约2200字，建议阅读5分钟 人工智能让小角色成为了大英雄。 近期上映的电影《失控玩家》讲述了一个普通的游戏 NPC ，因为加入了 AI 技术，将其改造成了一个想要扭转玩家命运、改变游戏的大人物。游戏 AI 的普及，让《失控玩家》中描绘的场景逐渐得以实现。 关键词：游戏AI 强化学习 最近在北美和中国上映了一部以电子游戏为创作背景的电影《Free Guy》（中文片名译作《失控玩家》），由《死侍》的扮演者瑞安·雷诺茨主演。 全片轻松搞笑，特效精致，暑期档里表现亮眼，全球
数据派THU
2023-03-29
507
0
开源方案复现ChatGPT流程！1.62GB显存即可体验，单机训练提速7.73倍
开源
强化学习
模型
内存
数据
来源：潞晨科技 本文约4000字，建议阅读8分钟Colossal-AI 快速跟进，首个开源低成本复现 ChatGPT 完整流程。 火爆全网的 ChatGPT，仿佛开启了第四次工业革命，让微软、谷歌等全球科技巨头打得昏天黑地，引得各路玩家纷纷入局，抢占赛道。 然而由于 OpenAI 没有开源 ChatGPT，如何有效复现 ChatGPT 已成为摆在大家面前的头号难题，急需可靠的开源共建方案。 Colossal-AI 快速跟进，首个开源低成本复现 ChatGPT 完整流程。作为当下最火热的开源 AI 大模型解决
数据派THU
2023-03-29
1.2K
0
ChatGPT/InstructGPT详解
强化学习
chatgpt
模型
数据
算法
来源：京东云 海豚数据科学实验室本文约7000字，建议阅读15分钟要搞懂ChatGPT，我们必须要先读懂InstructGPT。 前言 GPT系列是OpenAI的一系列预训练文章，GPT的全称是Generative Pre-Trained Transformer，顾名思义，GPT的目的就是通过Transformer为基础模型，使用预训练技术得到通用的文本模型。目前已经公布论文的有文本预训练GPT-1，GPT-2，GPT-3，以及图像预训练iGPT。据传还未发布的GPT-4是一个多模态模型。最近非常火的Cha
数据派THU
2023-03-29
858
0
强化学习数学入门教程
强化学习
函数
教程
论文
数学
来源：专知本文为教程介绍，建议阅读5分钟本文旨在使听众对RL有足够的基本概念。 我向实验室成员提供了一份关于强化学习的数学深入教程。这是为了帮助成员学习RL方法并将其应用于各自的问题领域，也为了我自己深入理解RL。演讲从Atari游戏玩智能体的背景下解释学习智能体开始，并解释了典型RL方法和论文中使用的不同成本函数和术语。本演讲旨在使听众对RL有足够的基本概念，以便他们可以立即开始阅读有关RL的最新论文，并能够理解其中的术语。 https://anmolsharma.co/talk/rl-tut/
数据派THU
2023-03-29
135
0
【干货书】基于模型的强化学习:使用python工具箱从数据到连续动作
机器学习
强化学习
框架
模型
数据
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟基于模型的强化学习探索了一种全面而实用的强化学习方法。 强化学习是机器学习的一种基本范式，其中智能体执行动作以确保设备的最佳行为。虽然这种机器学习范式近年来获得了巨大的成功和普及，但之前的学术要么专注于理论最优控制和动态规划，要么专注于算法，其中大多数是基于仿真的。 https://www.wiley.com/en-us/Model+Based+Reinforcement+Learning%3A+From+Data+to+Continuous+Actions+wit
数据派THU
2023-03-29
335
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穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程
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