1.ReinforcementLearning)和在线强化学习(OnlineReinforcementLearnin训练过程:在在线强化学习中,代理程序通过与环境的交互不断地收集数据,并即时地使用这些数据来更新策略,以逐步优化其性能。 应用场景:在线强化学习适用于那些需要实时决策和快速适应环境变化的任务,比如机器人控制、自动驾驶等。 离线强化学习更侧重于利用预先收集好的数据进行策略学习,而在线强化学习则更侧重于通过与环境https://blog.csdn.net/qq_40718185/article/details/139231769

2.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实验室人工智能团队在D4RL基准测试上进行了大量实验来说明本研究中提出的算法的优越性。实验结果表明,本研究提出的算法在样本效率方面显著优于最先进的离线转在线强化学习算法。 相关的研究成果近期发表在TKDE上,文章第一作者为吉林大学未来科学国际合作联合实验室博士生郭思源,通讯作者为吉林大学陈贺昌教授和常毅教授。http://icfs.jlu.edu.cn/info/1007/3101.htm

3.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

4.离线强化学习在线强化学习分类离线训练平台学习的第一步是安装并使用该平台,安装过程中网上有很多在线教程,都总结的比较好,但在线安装apollo的平台过程中,其镜像下载有十几个G,而且下载速度较慢,如果网络不稳定,很容易下载失败,导致安装过程可能要很就,为此查找多方资料,将apollo的镜像打包进行离线下载后进行安装,可以减少很多麻烦,故写此博客,希望少入坑。https://blog.51cto.com/u_12195/10796191

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.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.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

8.离线强化学习(OfflineRL)系列3:(算法篇)REM(RandomEnsembleMix本文介绍Google Brain团队与Alberta大学合作在2020年提出的一种基于DQN replay dataset的鲁棒离线强化学习解决方法，该方法发表于ICML顶会上，使用60个离线强化学习dataset，规模相当于ImageNet的60倍，方法名为“An Optimistic Perspective”。摘要：本文探讨在不修正分布偏移的情况下，随机集成混合方法（REM）https://zhidao.baidu.com/question/1507056694418933579.html

9.AAAI2023工业应用领域内,人工智能研究的最新学术“狂飙”成果当前,强化学习领域主要有两个分支:离线(offline)强化学习和在线(online)强化学习。前者关注在没有交互环境的情况下,仅凭离线数据集训练智能体;后者则是通过和环境交互的方式来训练智能体。然而在现实中,离线数据集并不完备,只通过之前的数据不能训练出最优智能体。在线强化学习虽然可以得到无限的数据,但因为在线探索http://www.360doc.com/content/12/0121/07/59643395_1066952795.shtml

10.仙启仙启,面向行业专家、企业及研发运营人员的智能决策开发平台。通过数据驱动环境虚拟技术,将复杂的决策过程梳理成可操作的业务流程,并依托云计算资源和深度强化学习算法库,为用户提供智能决策全流程一站式服务.https://www.revive.cn/

11.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

12.RLinAutoPilot自动驾驶强化学习:效果展示,框架设计算法和用于在线的state,action,reward等数值监测,以及离线数据收集和分析 强化学习训练@./ReinforcementLearning/train/RL (GAL,global and local)多个agent,每个使用local模型,并行训练,更新到global模型中 模仿学习及IL RL共同训练@./ReinforcementLearning/train/RL_with_IL https://github.com/B-C-WANG/ReinforcementLearningInAutoPilot/

13.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

14.探索(Exploration)还是利用(Exploitation)?强化学习如何tradeoff探索VS 利用,这是强化学习中至关重要的话题。我们希望强化学习中的智能体尽快找到最佳策略。然而,在没有充分探索的情况下就盲目地选择某个策略会带来一定的问题,因为这会导致模型陷入局部最优甚至完全不收敛。https://www.zhuanzhi.ai/document/8c25cb38ff7b6a2acc8610b42ff00fdd

15.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/

16.深度强化学习实战:用OpenAIGym构建智能体全书先简要介绍智能体和学习环境的一些入门知识,概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识点,然后重点介绍 OpenAI Gym 的相关内容,随后在具体的 Gym 环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。本书适合想用 OpenAI Gym 构建智能体的读者阅读,也适合对强化学习和深度强化https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB83082546ee4de