2.3 回放策略 在HER中，使用了多种回放策略来选择替代目标： Final：选择轨迹中的最终状态作为替代目标。 Random：随机选择轨迹中的任意状态作为替代目标。...3.2 替代目标生成 在每次经验回放时，从经验回放池中取出一条轨迹，随机选择一个替代目标 。此时会将轨迹中的所有目标 替换为新的替代目标 ，并重新计算奖励。...[Python] HER方法实现 以下是一个简化的HER在强化学习中的工作流程，结合深度确定性策略梯度（DDPG）算法： 若是下面代码复现困难或者有问题，欢迎评论区留言...HER 能够在目标失败时，生成新经验，将原本的失败经验转化为新的成功经验。DDPG 是一种强大的基于策略梯度的方法，适合解决连续动作空间问题。...计算开销：替代目标的生成和回放可能会增加计算负担，尤其是在复杂环境中，回放池的大小和更新频率需要合理设置。
，就看训练时输入的数据是否有标签（标签即标注输入数据对应的答案）。...agent不会在动作时去计算是否得到奖励的概率。...这个方法是最简单的迁移学习方法，不过人工去调，如果经验不足，容易造成极大误差。 2）特征迁移法 找到源域同目标域的数据中的共同特征，将这些共同特征的数据都放到同一个坐标空间里，形成一个数据分布。...4）关系迁移法 当两个域相似时，可以直接将源域的逻辑网络关系在目标域中进行应用。比如我们将人的大脑神经网络的逻辑关系迁移到AI神经网络中，因为从逻辑上这两者我们觉得是一样的。...；4）使用已有特征值的均值来替代未知特征值；5）在机器学习过程中用一些方法，让机器忽略已缺失特征值的数据。
安全约束 在安全强化学习中，**安全约束（Safety Constraints）**是决定智能体行为是否安全的标准。...风险敏感优化 在传统强化学习中，优化目标通常是最大化期望回报 。然而，在安全强化学习中，我们需要**风险敏感（Risk-Sensitive）**的优化目标。...这样，当智能体采取不安全行为时，会受到惩罚，从而促使智能体学习到更安全的策略。 4.安全强化学习的主要方法 安全强化学习有多种实现方法，以下介绍几种常见的算法及其特点。 1....通过引入一个“屏蔽器（Shield）”，智能体在采取动作之前，会通过屏蔽器检查该动作是否安全。如果不安全，屏蔽器会拒绝该动作并建议安全的替代动作。...训练过程： 在每个 episode 中，智能体与环境交互并根据当前策略选择动作。 每次执行动作后，获取下一个状态、奖励、成本，以及是否结束。
作者寻求可替代的范式，其中智能体只需知道要模仿什么，然后自主学习如何模仿。该方法是 zero-shot 的，因为在训练或者推理任务演示的时候，智能体从未接触专家如何执行任务的信息。...为了说明达到不同目标所需的不同的步骤数目，研究者使用目标识别器来联合优化 GSP，目标识别器可以判定当前的目标是否已经被满足了。图 1 是对 GSP 结构的简单描述。...总之，该方法具有以下特点：（1）在学习过程中不需要任何外在激励或者专家监督，（2）仅仅在推理阶段需要演示，（3）仅仅将演示限制在视觉观察上，而不是所有的状态动作。...在室内导航试验中，通过指引一个简单的有轮子的机器人在部分可观察的室内环境中行走，结果表明学习到的 GSP 可以泛化到陌生的环境中。...表 1： 导航任务中，在陌生环境中使用单幅图像作为目标时，不同方法的定量测评。每一列代表对应一个不同的初始/目标图像时的不同运行。
与以往使用 Transformer 作为传统强化学习算法中组件的架构选择相比，他们试图研究生成轨迹建模，即对状态、动作和奖励的序列联合分布进行建模，以替代传统强化学习算法。...但是，在使用序列建模目标进行训练时，这是一项自然的任务。通过在状态、动作和返回序列上训练自回归模型，研究者将策略抽样减少到自回归生成建模，选择作为生成的提示的返回 token 来指定策略的专业知识。...评估也很容易：通过期望的目标返回值（例如成功或失败的 1 或 0）和环境中的起始状态进行初始化，展开序列（类似于语言模型中的标准自回归生成）以产生一系列要在环境中执行的动作。...确切的算法取决于环境，但研究者的动机如下： TD 学习：这些方法中的大多数使用动作空间约束或价值悲观主义，并且将是与 Decision Transformer 最忠实的比较，代表标准的强化学习方法。...在每项任务中，期望的目标回报和真实观察到的回报是高度相关的。
为了进行成功的眼神交流，机器人将注意力集中 / 转移的程度分为三级：低、中、高。机器人向目标人发送一个 AA 信号，并逐帧分析输入的视频图像，以检测目标人是否正在向其移动。...眨眼动作是通过快速关闭和打开 CG 图像的眼睑产生的，并通过 LED 投影仪显示在机器人的眼睛上。 3. 实验分析 本文在两个不同的机器人场景中验证所提出的方法。...问卷有两个主观问题：问题 1（Q1）：在互动开始时，你有没有感觉到你和机器人有眼神接触？问题 2（Q2）：你认为机器人的方法对启动交互有效吗？...该方法能够有效地启动与目标人的互动过程，吸引目标人的注意力，并建立与目标人的沟通渠道。 作者认为，当前的系统在实际应用中还存在以下问题： 首先，它需要环境中的摄像头来观察人们的注视模式。...文章小结 在针对 ASD 儿童的治疗中，有很多种不同的方法都可以用于定义儿童和社交机器人之间的互动 [12]，本文主要使用的是 JA 相关的任务，即儿童参与到任务中并在整个会话过程中保持对解决问题的注意力
那是否有一种基本模型，能解决视觉、NLP、图结构数据感知、甚至推理等不同智能任务呢？ 目前最通用的模型：关系和图网络 目前来看，关系网络是最接近这一目标的一种模型。...，并证明这一方法比RoIAlign在物体检测的标准数据集COCO上要好1 mAP左右。...1）替代卷积神经网络的局部关系网络 现在的基本图像特征提取方法几乎都采用卷积算子，但卷积本质上是一个模板匹配（template matching）算子，效率是偏低的，例如图4中的三个鸟头，很简单的变化，...我们实验发现在一些重要的感知任务，例如图像分类、物体检测、动作识别中，这一答案是否定的。...进一步的，在每一步里面选择最好的实现，于是可以得到全局上下文模块（Global Context Block），这一网络可以在COCO物体检测，ImageNet图像分类，和动作识别任务中均取得比非局部网络和
表示方面的工作关心数据表示成什么样有利于学习，深度学习是最近几年兴起的表示方法，在图像和语音的表示方面有很好的效果。...深度强化学习有三条线：分别是基于价值的深度强化学习，基于策略的深度强化学习和基于模型的深度强化学习。这三种不同类型的深度强化学习用深度神经网络替代了强化学习的不同部件。...比如 DQN 在 Atari 游戏任务中，输入是 Atari 的游戏画面，因此使用适合图像处理的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。...(4) 下图是论文中采用的例子。例子中有 n 个状态，在每个状态系统一半概率采取 “正确” 或者一半概率 “错误”，图中红色虚线是错误动作。一旦系统采取错误动作，游戏结束。...在这个例子训练过程中，系统产生无效样本，导致训练效率底下。如果采用 TD-err 作为评判标准进行采样，能够缓解这个问题。 论文报告了 Prioritized Replay 算法效果。
在处理对抗样本时，深度神经网络显得非常敏感，容易输出错误的预测结果。而在黑盒攻击中，攻击者并不知道被攻击目标模型的内部结构和权重，因此训练一个替代模型去模拟目标模型内部结构就是一种非常高效的方法。...在本文，我们提出了一个全新的替代模型训练方法，即在替代模型训练过程中引入更好的数据分布。...实验证明，REVIDE数据集中采集的有雾场景远比合成雾更为贴近真实场景，并且我们提出的方法也优于现有的各种去雾算法。 时序动作定位在视频理解中仍然是一个备受挑战的任务。...在3个权威标准数据集上我们提出的方法都比过去STVSR方法在效率和效果上都要更加好，文中的消融实验比对进一步验证了我们创新点的贡献。...为了回答“是否可以通过高效地搜索不同感受野的之间的组合来替代手工设计的模式呢？”的问题，在本文中，我们提出一种基于从全局到局部的搜索策略来寻找更合适的感受野组合。
近年来，该框架已成功应用于多种旨在最大化奖励的情境中，提供了与替代方法相媲美甚至有时更好的性能。...在规划期间优化的期望自由能目标包含许多用于描述和模拟在物理、工程和生命科学中制定决策的方法，从而使其具有多种有趣的特性（图3和(Friston et al., 2021)）。...然而，在它们的标准实现中，主动推理代理只能在计划一步之前选择最大化奖励的动作（第4.2节）。要在任何有限的时间范围内选择最大化奖励的动作，需要递归的、复杂的主动推理形式（第4.3节）。...也就是说，人类是否优化奖励信号、期望自由能或其他规划目标。...然而，从这些结果中可以清楚地看出，复杂的主动推理在大多数最大化奖励任务中将远远超过标准的主动推理。
用于衡量自动汽车的一个关键标准是看自动汽车是否能够通过没有信号的交叉路口。在这篇论文中，作者为我们提供了一种使用深度强化学习的新策略。...在 DQN 方法中，DQN Time-to-Go 有比 DQN-sequential 远远更低的碰撞率。 2. 与 TTC 相比，DQN 方法在实现目标上要有效得多。...平均而言，DQN Time-to-Go 在实现目标上比 TTC 快 28%，DQN Sequential 比 TTC 快 19%。这意味着 DQN 方法有减少交通堵塞的潜力。 3....在一个场景中训练的网络在不同的场景中运行，以评估每种方法的泛化能力。 ?...在该分析中，作者指出该 DQN 可以准确预测远处车道在当前车辆通过该车道时的交通状况。另外该 DQN 司机还能预测即将到来的车流是否有足够的时间制动。作者还解释了会有一些碰撞的原因。
之后，模型对视频中的口情色内容分成了十六种不同的经典类型。模型的核心是采用深度学习在程序上生成仿真动作。经过验证，该模型的效果优于马尔科夫链。...因此可以使用这些数据建立更加复杂的动作模型。 程序生成 如上所述，一个完整的模式是从一系列的动作中创建的。研究者确定了在一秒钟内发生的典型动作。 因此，下一步是找到共同的运动顺序。...然后，我们可以根据这些概率生成一个“唯一”序列，方法是根据概率随机选择下一个动作。 因此，采用此模型，需要计算一种模式由另一种模式引起的频率，验证概率与直觉是否一致。...在这个问题中，假设是：错误的方式都相同。这与实际目标不相符。因此，必须使用一个引入“相对错误”的度量。 引入“相对错误”之后，对模型的比较有非常大的帮助。例如，你在试着预测是否下雨。...现在已经有了一种模型，可以用于识别静止帧中是否存在口情色行为，并且正在研究更复杂的视频分析问题。接下来的研究重点可以放到将性玩具与看不见的色情内容同步方面。 我们期待着继续探索这个未知又神秘的空间。
【新智元导读】OpenAI 日前提出了一类强化学习替代方法，号称能与最先进的方法相媲美乃至更好。但是，昨天却有用户在 Github 表示“他们有点儿作弊了”，称结果无法复现。这究竟是怎么回事？...Github 用户 peastman 留言说：“在我的大部分测试中，它比 A3C 慢，而不是更快。并且，它和 A3C 有相同的超参数，还添加了几个新的参数。”...摘要 我们为强化学习提出了一类新的策略梯度法，可以通过与环境的交互在样本数据（sampling data）中进行转换，使用随机梯度下降优化替代目标函数（surrogate objective function...标准的策略梯度法是在每一个数据样本上执行一次梯度更新，而我们提出的新目标函数可以在多个训练步骤（epoch）中实现小批量（minibatch）的更新。...其中，智能体的目标是通过学习走路、跑步和转弯等动作，最终抵达粉红色的圆点。在这个过程中，智能体会不断遭到小的撞击，必须学会倒下后自己站起来。
之后，模型对视频中的口情色内容分成了十六种不同的经典类型。模型的核心是采用深度学习在程序上生成仿真动作。经过验证，该模型的效果优于马尔科夫链。...因此可以使用这些数据建立更加复杂的动作模型。 04 程序生成 如上所述，一个完整的模式是从一系列的动作中创建的。研究者确定了在一秒钟内发生的典型动作。 因此，下一步是找到共同的运动顺序。...然后，我们可以根据这些概率生成一个“唯一”序列，方法是根据概率随机选择下一个动作。 因此，采用此模型，需要计算一种模式由另一种模式引起的频率，验证概率与直觉是否一致。...在这个问题中，假设是：错误的方式都相同。这与实际目标不相符。因此，必须使用一个引入“相对错误”的度量。 引入“相对错误”之后，对模型的比较有非常大的帮助。例如，你在试着预测是否下雨。...现在已经有了一种模型，可以用于识别静止帧中是否存在口情色行为，并且正在研究更复杂的视频分析问题。接下来的研究重点可以放到将性玩具与看不见的色情内容同步方面。 我们期待着继续探索这个未知又神秘的空间。
作者在论文中展示 ACKTR 算法可以学习模拟机器人（以像素作为输入，连续的动作空间）和 Atari 游戏（以像素作为输入，离散的动作空间）的控制策略。...样本复杂度指智能体学习任务所需与环境交互的次数，计算复杂度指算法每步更新必需执行操作量。 ACKTR 比一阶方法如 A2C 有更好的样本复杂度，因为其使用自然梯度的方向而不是普通梯度方向来迭代。...下面两个视频中，你可以看到在 Q-Bert 游戏中使用 ACKTR 训练的智能体与使用 A2C 训练的智能体，在不同训练时段（timesteps）的对比。...摘要：在该研究中，我们将近期的提出的 Kronecker 因子的近似曲率（K-FAC），和置信域优化，应用到深度强化学习中。...我们在 Atari 游戏和 MuJoCo 环境中对此方法进行测试。
当然，针对不同目标、不同业务，可以有不同定义。但使用这些定义的前提是口径统一。各个部门得达成共识：有XXX行为的就算活跃了。...除了类似阴阳师、DOTA传奇这种很肝的游戏以外，其他的大量互联网应用，真的需要用户天天守在这？除了微信这种超级应用，真的有另一个应用是用户无可替代每天一看的？（如下图所示） ?...更重要的，是业务内心的声音：“我们要做成一款XXX的应用，相比之市场上的产品，我的目标是XXX”。 这就要求，运营需要有自身业务判断能力，能对自己的方向有清晰的认识。...这些具体的政策、事件、运营动作，才是指标变化的本质原因。因此在分析之前，应该先大量收集内外部事件，拿着事件思考问题。...▌查异常的常用办法 遭遇异常，要关注： 1、幅度：单日波动是否足够大 2、持续性：是否有持续增大、持续回落的走势 3、规律性：是否是有规律的、计划内的波动 4、关联性：关联的注册、付费指标是否同样波动
，但是很少研究各种计算机视觉方法在压缩视频上的表现，而在实际场景下，视频理解通常是视频压缩的下游任务。...自监督语义学习 主要方法有：对比学习(Contrative Learning)、掩码图像建模(Contrative Learning) 对比学习：将某一图像增强的图像作为正样本，其余图像作为负样本。...学到的语义信息依赖于所采用的增强方法，并且偏重于全局语义。 掩码图像建模：从未被掩盖的块中预测出被掩盖的块。...优化 目标：替代目标损失最小化；减少分析流的大小。 与下游任务无关的替代目标 要实现无监督就找一个替代目标，本文选择：重建视频的边缘信息与原视频误差最小。...本文的框架继承了传统视频编解码器高效性和神经网络灵活编码能力的优点。实验结果表明，本文的方法在三个下游视频理解任务（动作识别、动作检测和多目标跟踪）上远远优于基准工业编解码器。
在数字世界中，它指的是应用复杂算法以替代图像数据中缺失或者损坏部分。...2.4图像去雨、去雾 雨水去除的方法试图从由雨水条纹和雨水累积（或雨水幕效应）退化的图像中恢复干净的背景场景。...视频动作定位是在视频中定位出正在执行动作的主体并识别出动作的问题。...它是利用计算机视觉算法对跨设备的行人图像或视频进行匹配，即给定一个查询图像，在不同监控设备的图像库检索出同一个行人. 8.目标跟踪 8.1单目标跟踪 对于单目标跟踪而言一般的解释都是在第一帧给出待跟踪的目标...医学图像数据具有可获得、质量高、体量大、标准统一等特点，使人工智能在其中的应用较为成熟。
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