1.学习笔记在线强化学习离线强化学习连续强化学习的区别(4)智能体使用这些反馈来更新其策略(policy),即在定状态下选择行动的规则。在线学习的特点是智能体在每一时刻都基于最新的数据进行学习,需要同时处理探索(exploration,即尝试新行动以发现未知信息)和利用(exploitation,即利用现有知识采取最佳行动)的平衡。 2. 离线强化学习(Offline Reinforcement Learning):https://blog.csdn.net/hzlalb/article/details/136870080

2.强化学习离线模型离线模型和在线模型强化学习离线模型 离线模型和在线模型 在推荐算法领域,时常会出现模型离线评测效果好,比如AUC、准召等指标大涨,但上线后业务指标效果不佳,甚至下降的情况,比如线上CTR或CVR下跌。 本文尝试列举一些常见的原因,为大家排查问题提供一点思路。 1. 离线、在线特征不一致https://blog.51cto.com/u_14499/11815202

3.RLLatestTech离线强化学习(OfflineRL)分布偏差问题(Distributional Shift):由于离线强化学习的数据集是由先前的策略生成的,而这些策略通常不是全局最优的,因此存在数据分布和真实环境分布不一致的问题。策略在离线数据上表现良好,但在实际应用中可能出现严重性能下降。 探索与利用之间的权衡:传统强化学习通过在线交互,可以探索环境以发现新的最优策略,而离线强https://cloud.tencent.com/developer/article/2473163

4.强化学习的基本概念在线学习和离线学习针对的是在强化学习模型在训练过程中交互数据的使用方式。在线学习的强化学习模型,会在一个交互之后,立即用本次交互得到的经验进行训练。而离线学习的强化学习模型,往往是先将多个交互的经验存储起来,然后在学习的时候,从存储的经验中取出一批交互经验来学习。 https://www.jianshu.com/p/28625d3a60e6

5.离线在线强化学习方法研究学位摘要:强化学习作为人工智能的重要分支,在智能决策与智能控制领域具有广阔的应用前景。强化学习可以分为在线强化学习和离线强化学习,其中,在线强化学习通过边交互边学习的方式,不断优化智能体的策略,但是这种方法需要耗费昂贵的交互成本和承担交互风险。离线强化学习则是使用固定的经验数据集进行训练。因此,离线强化学习可以https://d.wanfangdata.com.cn/thesis/D03195458

6.离线强化学习因此,离线强化学习(offline reinforcement learning)的目标是,在智能体不和环境交互的情况下,仅从已经收集好的确定的数据集中,通过强化学习算法得到比较好的策略。离线强化学习和在线策略算法、离线策略算法的区别如图 18-1 所示。图18-1 离线强化学习和在线策略算法、离线策略算法的区别https://hrl.boyuai.com/chapter/3/%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0/

7.人工智能团队研究成果在TKDE发表:样本高效的离线转在线强化学习算法离线强化学习,即智能体从先前收集的数据集中学习的过程,已被广泛研究并在机器人控制、推荐系统、智慧医疗等领域取得了巨大成功。然而,由于受到离线数据集质量的限制,离线强化学习智能体的性能通常是次优的。因此,在部署之前,通常需要进一步通过在线交互对预训练的离线强化学习智能体进行微调。 http://icfs.jlu.edu.cn/info/1007/3101.htm

8.科学网—[转载]强化学习在资源优化领域的应用随着强化学习在围棋、游戏等序列化决策领域大放异彩、在多智能体协作等领域取得较好表现,它的一些优秀特性也得到了资源优化领域的关注。首先,基于强化学习的解决方案决策非常高效。虽然强化学习策略的训练非常耗时,但是这些训练工作可以离线进行,实际中只需要利用训练好的模型进行推理,因而在绝大部分情况下可以做到近似实时https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1312677.html

9.在对齐AI时,为什么在线方法总是优于离线方法?根据人类反馈的强化学习(RLHF)随着大型语言模型(LLM)发展而日渐成为一种用于 AI 对齐的常用框架。不过近段时间,直接偏好优化(DPO)等离线方法异军突起 —— 无需主动式的在线交互,使用离线数据集就能直接对齐 LLM。这类方法的效率很高,也已经得到实证研究的证明。但这也引出了一个关键问题: https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_27434433

10.深度强化学习针对控制的强化学习实践:设计、测试和部署 产品 了解深度强化学习使用的产品。 Reinforcement Learning Toolbox Deep Learning Toolbox Parallel Computing Toolbox Simulink Simscape 30天免费试用 快速入门 有疑问吗? 请与深度强化学习专家交流。 发邮件给我们https://ww2.mathworks.cn/solutions/deep-learning/deep-reinforcement-learning.html

11.ICLR上新强化学习扩散模型多模态语言模型,你想了解的前沿本周,全球最负盛名的人工智能盛会之一 ICLR 大会将在奥地利维也纳举办。所以,今天的“科研上新”将为大家带来多篇微软亚洲研究院在 ICLR 2024 上的精选论文解读,涉及领域涵盖深度强化学习、多模态语言模型、时间序列扩散模型、无监督学习等多个前沿主题。 https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/new-arrival-in-research-11

12.基于深度强化学习的水面无人艇路径跟踪方法6.针对上述现有技术的不足,本发明所要解决的技术问题是:如何提供一种基于深度强化学习的水面无人艇路径跟踪方法,无需进行环境和无人艇运动建模并且具备自适应能力,从而能够进一步提高无人艇路径跟踪控制的稳定性和准确性。 7.为了解决上述技术问题,本发明采用了如下的技术方案: https://www.xjishu.com/zhuanli/54/202210772926.html/