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.NeurIPS2022离线强化学习新范式!京东&清华解耦式学习算法离线强化学习算法 (Offline RL) 是当前强化学习最火的子方向之一。离线强化学习不与环境交互，旨在从以往记录的数据中学习目标策略。在面临数据收集昂贵或危险等问题，但是可能存在大量数据领域（例如，机器人、工业控制、自动驾驶），离线强化学习对比到在线强化学习（Online RL）尤其具有吸引力。在利用贝尔曼策略评估算子https://baijiahao.baidu.com/s?id=1748460613920583591&wfr=spider&for=pc

3.万字专栏总结离线强化学习(OfflineRL)总结(原理数据集离线强化学习(Offline RL)作为深度强化学习的子领域,其不需要与模拟环境进行交互就可以直接从数据中学习一套策略来完成相关任务,被认为是强化学习落地的重要技术之一。本文详细的阐述了强化学习到离线强化学习的发展过程,并就一些经典的问题进行了解释和说明。 https://cloud.tencent.com/developer/article/2119884

4.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

5.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

6.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

7.2020届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报本文将信息流推荐系统与用户的多步交互过程建模为马尔科夫决策过程,并基于强化学习算法设计动态决定信息流推荐中广告间隔的模型,以优化广告收入与用户参与度指标的综合长期目标。针对在推荐系统场景中部署在线强化学习模型的挑战,本文使用推荐系统的历史日志数据离线训练强化学习策略,并通过实验对相应算法的可行性及效果进行https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3709

8.多目标排序在快手短视频推荐中的实践的离线学习方法,如一些非梯度优化算法:PSO(粒子群算法)、ES(进化策略)等,即每次产生一组超参数(a,b,,h),算一下该组参数对应的评估目标:组合AUC 多轮迭代收敛后,选择AUC加权和最大的。 上述离线方法都有具有和Learn2Rank类似的缺陷,为了解决该问题,我们这边开发了在线自动调参框架。自动在线调参的工作机制https://maimai.cn/article/detail?fid=1603183032&efid=T7RIoRo14AcJUC_PIXWVhA

9.从搜索到智能客服:阿里开放强化学习技术演进与实践书籍机器之心近日,阿里开放了一本描述强化学习在实践中应用的书籍《强化学习在阿里的技术演进与业务创新》,这本书重点描述了阿里巴巴在推动强化学习输出产品及商业化的实践过程。例如在在搜索场景中对用户的浏览购买行为进行 MDP 建模、在推荐场景中使用深度强化学习与自适应在线学习帮助每?个用户迅速发现宝贝、在智能客服中赋予阿里https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-02-06-3

10.探索(Exploration)还是利用(Exploitation)?强化学习如何tradeoff同样的思想也可以应用到强化学习算法中。在下面的章节中,基于附加奖励的探索奖励方法大致分为两类:一是发现全新的状态,二是提高智能体对环境的认知。 1、基于计数的探索策略 如果将状态的新颖程度作为内在奖励的条件,那就需要寻找一种方法来衡量当前状态是新颖的还是经常出现的。一种直观的方法是统计一个状态出现的次https://www.zhuanzhi.ai/document/8c25cb38ff7b6a2acc8610b42ff00fdd

11.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/