AlphaGo 是一个在人机博弈中赢得众多职业围棋手的 agent 机器人。随着 AlphaGo 的突破,深度强化学习(Deep Reinforcement L...
在本篇博客中,我们将深入探讨 OpenAI Gym 高级教程,重点介绍深度强化学习库的高级用法。我们将使用 TensorFlow 和 Stable Baseli...
本文的讲座来自于英伟达GTC大会 首先附上原视频链接https://register.nvidia.com/flow/nvidia/gtcspring2023...
传智播客 · Java架构师,讲师 (已认证)
强化学习来自于心理学里的行为主义理论,是在环境给予的奖励或惩罚信号的反馈下,逐步形成能获得最大利益的行为策略。与监督学习相比,强化学习不需要事先准备样本集,而是...
今天为大家介绍的是来自 Hao Liu和 Liang Hong团队的一篇论文。基于深度学习的分子生成模型在新药设计领域引起了广泛关注。然而,大多数现有模型专注于...
阿里 · 算法工程师 (已认证)
一个多智能体元编程框架,给定一行需求,它可以返回产品文档、架构设计、任务列表和代码。这个项目提供了一种创新的方式来管理和执行项目,将需求转化为具体的文档和任务列...
我们使用 Numpy 库在内存里、使用 PyTorch 库在显存里 创建了一整块连续的空间,对比了 List 和 Tuple 的方案。结果:连续存储空间的明显更...
这篇文章只说:BN 可以给深度网络带来提升,把它算成是正方已经很勉强。尽管深度强化学习也是一种深度学习,但是我个人认为深度强化学习中 BN 会失效。原因是深度强...
三张图理解「优化优化器的优化器」加上 REINFORCE 算法迭代求解,到这里就讲完了,感兴趣的可以去读原论文。欢迎来腾讯 QQ 的群 **深度强化学习 Ele...
虽然每年 RL 方向的 paper 满天飞,但真正具有普遍实用价值的突破性工作实在不多,大多数还是在经典框架基础上的改进和扩展。DRL 常规武器库里的存货主要还...
为了保证 DRL 算法能够顺利收敛,policy 性能达标并具有实用价值,结果有说服力且能复现,需要算法工作者在训练前、训练中和训练后提供全方位一条龙服务。我记...
原文:小白系列(6)| Q-Learning vs. Deep Q-Learning vs. Deep Q-Network
在大语言模型完成 SFT 监督微调后,下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数,能对当前的状态刻画一个分数,来说明这个...