1.深度强化学习离线强化学习(OfflineReinforcementLearnin数据获取:离线强化学习使用预先收集好的离线数据,这些数据通常是通过模拟、历史记录或其他方式获得的,而不是在实时环境中采集得到的。 训练过程:在离线强化学习中,模型使用这些离线数据进行训练,目标是从这些数据中学习到一个良好的策略,而不需要与真实环境进行交互。 https://blog.csdn.net/qq_40718185/article/details/139231769

2.万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

3.离线强化学习图18-1 离线强化学习和在线策略算法、离线策略算法的区别 18.2 批量限制 Q-learning 算法 图18-1 中的离线强化学习和离线策略强化学习很像,都要从经验回放池中采样进行训练,并且离线策略算法的策略评估方式也多种多样。因此,研究者们最开始尝试将离线策略算法直接照搬到离线的环境下,仅仅是去掉算法中和环境交互的https://hrl.boyuai.com/chapter/3/%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0/

4.科学网—[转载]强化学习在资源优化领域的应用强化学习中的两大主体分别是智能体和环境。强化学习智能体通过不断地与环境进行交互来收集经验,并从经验中进行学习。对于一个给定的状态s,智能体采取动作a后,环境将跳转到下一个状态s′,并返回一个奖励r,这样就得到了一条经验数据 。智能体与环境交互过程中的全部状态、动作序列 https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1312677.html

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.AIR学术李升波:将强化学习用于自动驾驶:技术挑战与发展趋势那么什么是强化学习呢?强化学习是一种模仿动物学习行为的自学习决策方法。研究表明:动物(包括人类)是通过不断地探索试错进行学习的,尽量重复带来奖励的行为,尽量避免产生惩罚的行为。实际上强化学习与最优控制是具有密切关联性的,强化学习是寻找最优策略、最大化未来累积奖励的过程,它与最优控制存在本质上的关联性。因https://air.tsinghua.edu.cn/info/1008/1323.htm

7.基于模型的强化学习综述南京大学最新《基于模型的强化学习》综述论文,值得关注! 强化学习(RL)通过与环境交互的试错过程来解决顺序决策问题。虽然RL在允许大量试错的复杂电子游戏中取得了杰出的成功,但在现实世界中犯错总是不希望的。…https://zhuanlan.zhihu.com/p/543927335

8.离线强化学习BAIL51CTO博客已为您找到关于离线强化学习BAIL的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及离线强化学习BAIL问答内容。更多离线强化学习BAIL相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。https://blog.51cto.com/topic/6c74179bba90ab2.html

9.叶志豪:介绍强化学习及其在NLP上的应用分享总结雷峰网基于价值函数的强化学习,它先通过对现状进行一个价值函数的估计,进而去提升策略,估计这个策略,再重复循环,再估计当前策略下的函数,再用当前价值函数来提升它的策略,两步,第一步估计价值函数,第二步是提升它的策略,这两步一直循环。 基于值的函数分为在线学习和离线学习两种方式,在线学习的代表学习方法是 Sarsa,离线https://www.leiphone.com/news/201807/sbyafpzV4BgvjLT1.html

10.2020年媒体技术趋势报告:13大领域89项变革全输出强化学习(Reinforcement Learning, RL)是处理决策型问题的强力工具,应用于AI系统训练,使之拥有超出常人的能力。在计算机模拟过程中,一个系统尝试、失败、学习、实验,然后再次尝试——这一系列步骤都能飞速完成,且每次试错都会对它的未来尝试有所修正。 我们所熟悉的AlphaGo就是基于RL机制学习如何决定战胜人类棋手。但这https://36kr.com/p/5267903

11.基于多智能体深度强化学习的配电网无功优化策略2022 基于多智能体深度强化学习的配电网无功优化策略 邓清唐1, 胡丹尔2, 蔡田田1, 李肖博1, 徐贤民2, 彭勇刚2 (1.南方电网数字电网研究院有限公司, 广东 广州 510663; 2.浙江大学电气工程学院, 浙江 杭州 310027) 摘要: 配电网中光伏,风机设备出力随机波动以及负荷波动带来的电压波动,网损增加等问题,给 https://ateee.iee.ac.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=2435

12.机器学习算法(三十):强化学习(ReinforcementLearning)采样训练耗时过长,实际工业届应用难:强化学习需要对每一个State下的每一个Action都要尽量探索到,然后进行学习。实际应用时,部分场景这是一个十分庞大的数字,对于训练时长,算力开销是十分庞大的。很多时候使用其他的算法也会获得同样的效果,而训练时长,算力开销节约很多。强化学习的上限很高,但如果训练不到位,很多时候https://maimai.cn/article/detail?fid=1749861184&efid=Dzf4eWhxLCHYstlDhGGteA