强化学习可以视为一个四元组，分别表示状态、动作、状态转移和奖赏。有模型学习是指这个四元组均为已知的情况，此时，我们可以在机器上模拟出与环境相同或近似的状况，显然，这是一种最简单的情形。...有模型学习示例 学习算法的框架 我们的目标是得到一个最优的策略π。为了得到最优策略，我们首先要能够判断哪个策略是更优的，也就是能够对策略进行评估。有了评估策略的方法后，就可以据此改进一个策略。...策略评估 一个策略的好坏是通过其获得的奖赏衡量的，而强化学习里面的决策是一个序列，因此所得奖赏往往也是一个序列，所以常使用累积奖赏作为策略好坏的衡量标准。...最常见的累积方法就是γ折扣累积奖赏，其计算方法为 状态值函数的定义 上式也称为状态值函数。其含义就是衡量在状态x下，以γ折扣累积奖赏衡量的策略π的好坏。...基于策略和基于值的方法 而值迭代则基于V和Q的递推方程，不断迭代直到收敛。特别的，对Q函数进行迭代的方法也称为Q学习。这部分公式较多，此处就不展开了。
).不幸的是,实际情况下大多数学习模型都是无限集合....VC维泛化边界是机器学习理论中非常重要的一个数据结果.它证明了无限假设空间的可学性问题....使用测试集有一定的代价.测试集并不影响学习过程的输出,学习过程仅和训练集相关.测试集告诉我们学习过程产生的模型表现如何.因此,如果我们将一部分数据分成测试集,那么用于训练的数据就会减少.因为训练数据是用来在假设空间中选择一个假设...这里的推导都基于数据是无噪音的假设.如果是带噪音的数据,在最终的偏差-方差分解中需要加上噪音项. ? 可以将方差看做学习模型的不稳定性(也就是方差的意义)....VC维分析只基于假设空间H,独立于学习算法A;在偏差-方差分析中,学习算法A和假设空间H同样重要.相同的假设空间,不同的学习算法会产生不同的g(D)g^{(D)}g(D).
作者 | Carles Gelada and Jacob Buckman 编辑 | DeepRL 来源 | 深度强化学习实验室（ID:Deep-RL) 【导读】许多研究人员认为，基于模型的强化学习（MBRL...）比无模型的强化学习（MFRL）具有更高的样本效率。...对于无模型方法，我们尝试学习值函数：从状态空间直接映射到每个动作的值的神经网络。但是，这将是相当困难的学习。...Latent-Space Modeling 如果您一直在关注深度强化学习的最新趋势，那么“学习等效但简化的潜在空间模型”的想法可能对您来说似乎很熟悉。...出现这种缺陷的原因：就像在表格设置中基于模型的学习和无模型的强化学习一样，这些方法也是如此。由于所有技术在根本上都是等效的，因此没有理由引入状态抽象的额外复杂性。
本文将介绍模型相关的强化学习算法。...根据马尔科夫决策过程是否可知，强化学习可以分为两类: 模型相关 (Model-based) 和模型无关 (Model-free)。模型相关是我们知道整个马尔科夫决策过程。...模型无关则是我们不知道马尔科夫决策过程，需要系统进行探索。今天我们先介绍比较简单的模型相关强化学习。 image.png 本文还是以机器人寻找金币为例子。...模型相关的强化学习是指马尔科夫决策过程可知情况下的强化学习，其中策略迭代和价值迭代是主要的两种算法。本文代码可以在 Github 上找到，欢迎有兴趣的同学帮我挑挑毛病。...强化学习系列的下一篇文章将介绍模型无关的强化学习，将涉及到 TD 、SARSA 和 Q-Learning 等著名算法。
2.2 经验回放中的数据稀缺 离线和离线RL方法使用经验重放提高样本效率。经验重放指数据更新当前模型。离线RL中，由于速度限制和潜在空间，训练期间可用的数据可能不足。...4.4 其他 Hegde等人采用超网络思想，为质量多样性强化学习生成策略参数，训练后的扩散模型将策略参数压缩到潜在空间中。...5.2 模仿学习 模仿学习通过提取专家演示中的知识，在环境中再现专家行为。扩散模型已被证明能有效表示策略，提高采样行为质量。Pearce等人将其应用于顺序环境，Chi等人则应用于机器人动作空间。...6 RL中扩散模型的挑战 本节讨论了强化学习中扩散模型的三个限制，以及与基于Transformer的自回归方法的比较。 在线强化学习中的应用。扩散模型在线强化学习面临挑战，因为数据分布随时间变化。...扩散模型在原始状态和动作空间上部署生成能力，基于技能的强化学习将其分解为更小、更易于管理的子技能。扩散模型擅长对多模态分布进行建模，适合处理子技能。
如果 Action 的空间不是离散的而是连续的时候要怎么做呢？ 之前骑自行车的例子中，action 可以是向左或者向右，现在的话可能是一个实数值的区间。...例如在机器人控制中就经常是这样的情况，我们通过电机控制着 agent 的所有关节还有四肢，而电机又由电压控制，电压就可以选择一定范围的值。...那么如何用神经网络来处理这种连续空间的问题呢？一种方案是直接做回归，也是最明显的一种方式，即可以用 scikit learn 里面的回归模型，目标是最小化损失函数 MSE。...或者可以预测 action 空间的正态分布。即我们要预测采取某个 action 的概率，这个概率是服从一个正态分布的，方差为 1。 这时可以用回归模型或者神经网络训练。
作者 | 小猴锅 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI团队出品 【磐创AI导读】：本篇文章是深度强化学习专栏的第二篇，讲了第三节有模型的强化学习，希望对大家有所帮助。...引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4....无模型的强化学习方法 蒙特卡洛方法 时序差分学习 值函数近似 策略搜索 5....专栏小结 3 有模型的强化学习方法 在一些强化学习问题中，我们知道环境的具体信息（例如所有的环境状态、状态转移概率矩阵以及关于动作（或状态）的奖励等），这种情况下我们可以利用这些信息构建一个MDP...3.1 价值迭代 价值迭代（Value Iteration）算法是一种求解最优策略的方法，价值迭代的算法思想是：遍历环境中的每一个状态，在每一个状态下，依次执行每一个可以执行的动作，算出执行每一个动作后获得的奖励
在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL)，本篇我们讨论最后一种强化学习流派，基于模型的强化学习(Model Based...基于模型的强化学习简介 基于价值的强化学习模型和基于策略的强化学习模型都不是基于模型的，它们从价值函数，策略函数中直接去学习，不用学习环境的状态转化概率模型，即在状态$s$下采取动作$a$,转到下一个状态...而基于模型的强化学习则会尝试从环境的模型去学习，一般是下面两个相互独立的模型：一个是状态转化预测模型，输入当前状态$s$和动作$a$，预测下一个状态$s'$。...从上面的描述我们可以看出基于模型的强化学习和不基于模型的强化学习的主要区别：即基于模型的强化学习是从模型中学习，而不基于模型的强化学习是从和环境交互的经历去学习。 ...$P(s,a)$，使用$S,A,R$更新状态模型$R(s,a)$ f) for j=1 to 最大次数n： i) 随机选择一个之前出现过的状态$S$, 在状态$S$上出现过的动作中随机选择一个动作
强化学习大家这几年应该不陌生，从AlphaGo到AlphaZero让大家见识到了强化学习的力量。我们今天给大家介绍一个在强化学习中核心思维马尔可夫决策过程（MDP）。...马尔科夫决策过程是基于马尔科夫论的随机动态系统的最优决策过程。它是马尔科夫过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔科夫型随机动态规划，属于运筹学中数学规划的一个分支。...如果返回空字符串，代表模型没有问题；如果有问题则会返回相应的问题。 4. mdp_check_square_stochastic 检查模型的随机性和路径的正方性。...获取每一个状态点的估测值。 ? ? 6. mdp_eval_policy_iterative 计算最优策略的评估值 7. mdp_eval_policy_matrix获取某一个策略的评估值。 ?...高斯-赛德尔迭代（Gauss–Seidel method）是数值线性代数中的一个迭代法，可用来求出线性方程组解的近似值。 ?
【学习笔记】SWIFT中的构造函数 2017-05-05 by Liuqingwen | Tags: Swift | Hits ?...一、前言 2017 年才接触苹果相关的东西，打算学习 Apple iOS 开发，无 Objective-C 基础，目前正在努力学习 SWIFT 的过程中。...SWIFT 简洁强大而又人性化，不过最近忙于照顾二崽，学习进度有点慢，也没有任何实操，总感觉很虚，暂时学习到 SWIFT 的构造函数，比起 Java 来说内容要丰富得多，做一个学习笔记，记录要点，掌握精髓...二、语言 SWIFT 构造函数基本要点 SWIFT 的构造函数用于结构体、枚举和类中：struct, enum, class ，作为实例的初始化，它的基本语法是 init 函数： class MyClass...三、总结 相比自己学过的 Java 构造还是有点复杂的，不过也还好，自己总结一下关键点，到时候自己实践的时候遇到问题随时准备查阅吧，毕竟纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行！继续努力中~~~ ?
Olesen 内容提要 计划是一种强大的强化学习的方法，有几个可取的特性。然而，它需要一个世界的模型，这在许多现实问题中是不容易得到的。...在本文中，我们提出学习一个世界模型，使进化规划在潜在空间(EPLS)。...我们使用变分自动编码器(VAE)来学习个体观察的压缩潜在表示，并扩展混合密度循环神经网络(MDRNN)来学习可用于规划的世界的随机、多模态正演模型。...我们使用RMHC来寻找在这个学习世界模型中最大化期望回报的一系列行动。...经过几次改进之后，我们的规划agents比标准的无模型强化学习方法更好，证明了我们方法的可行性。 主要框架及实验结果 ? ?
尤其是在中文（国学）的能力方面，大家都体会到了奇迹般的能力跃升。 这一切都要感谢推理强化的 CoT（思维链）。CoT 为什么这么有效，这么神奇，文理通吃，在强化中最大化了其赋能作用呢？...从第一性原理看，这里似乎涉及perplexity在信息论中的深刻含义。...模型可以沿着这条路径稳定地向目标迁移 这也解释了为什么DeepSeek的训练如此有效： 不是教会模型更"聪明"的推理，这在文科类任务中根本就无法定义 而是优化了它构建这种低熵通道的能力 本质上是优化了信息流的路径规划...这对无须过程监督的结果驱动的强化学习是一个合理的解释： 过程很重要，但过程监督并不重要，因为大模型本身自然产生的过程数据，比任何人类监督更加实用和可行。...【相关】 推理强化学习是端到端的监督，推理过程的非监督 DeepSeek R1：《少年DS之烦恼》 告诉李雪琴一个激发写段子灵感的秘诀：找deepseek R1 DeepSeek 风暴下看看它的论文 DeepSeek's
一、机器学习的流程 应用机器学习算法的流程大致可以分为： 收集数据 数据处理，提取特征 训练模型 模型部署 模型的应用及反馈 具体的衔接关系如下图所示： ?...二、机器学习的关键问题 在机器学习中主要有如下的三个关键问题： 特征=对原始数据的数值表示 模型=对特征的数学总结 成功的应用=对于给定的数据和任务选择合适的模型和特征 1、特征 特征是对原始数据的抽象...1.3、机器学习中的特征空间 从上述的特征提取中发现从原始数据中提取特征是将原始数据映射到一个更高维的空间，特征空间中的特征是对原始数据更高维的抽象。...对于聚类模型，通过对特征空间中的特征实施某种相似性的度量，将相似的特征聚在一起，便达到了聚类的目的，如下图所示： ? 对于回归问题，需要找到最合适的方式去拟合样本空间中的样本点，如下图所示： ?...5、其他的一些主题 机器学习中还有一些其他的主题，包括： 特征的归一化 特征变化 模型的正则化 ······ 参考文献 《Understanding Feature Space in Machine Learning
该论文探讨了Mamba架构（包含状态空间模型SSM）是否有必要用于视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割。通过实验证实了了Mamba在视觉识别任务中的效果，认为其不如传统的卷积和注意力模型。...Mamba的选择性状态空间模型（SSM）能够在处理长序列时有效地保持和传递局部信息，有助于提升模型的表现。...进行跨数据集的迁移学习实验，评估Mamba在不同视觉任务中的通用性和适应性。...优化模型训练策略： 探索更有效的训练策略，例如多任务学习，将图像分类、目标检测和语义分割结合在一个统一的训练框架中，以充分挖掘Mamba模型的潜力。...引入自监督学习和迁移学习技术，通过在无标签数据上预训练Mamba模型，提升其在有限标签数据上的表现。
简介 在本教程[1]中，我们将讨论深度学习中的潜在空间。首先，我们将定义这个术语并讨论它对深度学习的重要性，然后我们将展示一些潜在空间的例子。 2....因此，我们意识到深度学习和潜在空间是密切相关的概念，因为前者的内部表示构成了后者。 正如我们在下面看到的，深度学习模型将输入原始数据并输出位于称为潜在空间的低维空间中的判别特征。...解决方案是使用深度神经网络将高维输入空间编码为低维潜在空间。 4. 实例 现在，让我们讨论深度学习中的一些例子，其中潜在空间的存在对于捕获任务复杂性和实现高性能是必要的。 4.1....GANs 在之前的教程中，我们已经讨论了很多关于 GAN 及其应用的内容。简而言之，GAN 将来自某些先验分布和输出的随机向量作为输入和图像。该模型的目标是学习生成真实数据集的底层分布。...在下图中，我们可以看到如何通过改变生成人脸的 GAN 的潜在向量来处理人脸的姿势： 5. 总结 在本教程中，我们介绍了深度学习中的潜在空间。
Coursera近期新推了一个金融和机器学习的专项课程系列：Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance Specialization（金融中的机器学习和强化学习...具有一些或不具备机器学习知识的学习者将了解有监督学习和无监督学习，以及强化学习的主要算法，并且将能够使用机器学习开源Python包来设计，测试和实现金融中的机器学习算法。...本课程旨在介绍强化学习的基本概念，并开发用于期权评估，交易和资产管理的强化学习应用的用例。.../coursera-advanced-methods-reinforcement-learning-finance 在这个系列的最后一个课程“强化学习在金融中的高级方法概述”中，将深入研究第三门课程“金融中的强化学习...特别是将讨论强化学习，期权定价和物理学之间的联系，逆向强化学习对建模市场影响和价格动态的影响，以及强化学习中的感知行动周期。
简介在本教程中，我们将讨论深度学习中的潜在空间。首先，我们将定义这个术语并讨论它对深度学习的重要性，然后我们将展示一些潜在空间的例子。2....因此，我们意识到深度学习和潜在空间是密切相关的概念，因为前者的内部表示构成了后者。正如我们在下面看到的，深度学习模型将输入原始数据并输出位于称为潜在空间的低维空间中的判别特征。...解决方案是使用深度神经网络将高维输入空间编码为低维潜在空间。4. 实例现在，让我们讨论深度学习中的一些例子，其中潜在空间的存在对于捕获任务复杂性和实现高性能是必要的。4.1....GANs在之前的教程中，我们已经讨论了很多关于 GAN 及其应用的内容。简而言之，GAN 将来自某些先验分布和输出的随机向量作为输入和图像。该模型的目标是学习生成真实数据集的底层分布。...在下图中，我们可以看到如何通过改变生成人脸的 GAN 的潜在向量来处理人脸的姿势：图片5. 总结在本教程中，我们介绍了深度学习中的潜在空间。
RLHF 本质上是强化学习（Reinforcement Learning, RL）的一种特殊应用，目标是利用人类反馈来指导 AI 模型优化自身行为。...在传统的监督学习（Supervised Learning）中，模型基于大量标注数据进行训练，而 RLHF 则利用 奖励模型（Reward Model, RM）来评估 AI 生成的内容，并通过强化学习优化策略...阶段 3：使用强化学习优化 LLM使用 奖励模型 评估 LLM 生成的文本质量。采用 强化学习（通常是 PPO 算法）来优化 LLM 使其获得更高的奖励。反复迭代，直到模型表现符合预期。...步骤 3：强化学习优化一旦奖励模型训练完成，ChatGPT 就可以利用 PPO 强化学习 来优化其回答方式，使其更符合人类的偏好。例如，模型会倾向于生成更有帮助、更安全的回复，而不是误导性信息。...RLHF 的代码示例为了帮助理解 RLHF，下面是一个简单的 PPO 强化学习 代码示例，展示如何利用奖励模型优化 AI 的回答质量。
模型无关的策略学习，是在不知道马尔科夫决策过程的情况下学习到最优策略。模型无关的策略学习主要有三种算法: MC Control, SARSA 和 Q learning。 1....一些前置话题 在模型相关强化学习中，我们的工作是找到最优策略的状态价值 。但是在模型无关的环境下，这个做法却行不通。...如果我们在模型无关环境下找最优策略的状态价值 ，在预测时，对状态 最优策略如下所示。 (1) 同学们看到 和 了没？在模型无关的设定下，我们不知道这两个值。...总结 本文介绍了模型无关的策略学习。模型无关的策略学习主要有三种算法: Monte Carlo Control, Sarsa 和 Q learning。...本文代码可以在 Github 上找到，欢迎有兴趣的同学帮我挑挑毛病。强化学习系列的下一篇文章将介绍基于梯度的强化学习。
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