1.什么是人工智能领域的ReinforcementLearning什么是人工智能领域的 Reinforcement Learning 在详细讲解强化学习(Reinforcement Learning,简称 RL)之前,让我们明确一件事:强化学习是机器学习的一个重要分支,它关注于如何让智能体(agent)通过与环境(environment)的交互来学习最优策略,以实现某种目标的最大化。这个学习过程涉及智能体在环境中采取行动,然后从环境中接收https://open.alipay.com/portal/forum/post/159101016

2.离线强化学习OfflineReinforcementLearning离线强化学习(Offline Reinforcement Learning,简称OfflineRL)是深度强化学习的一个子领域,它不需要与模拟环境进行交互,而是直接从已有的数据中学习一套策略来完成相关任务。这种方法被认为是强化学习落地的重要技术之一。 Offline RL 可以被定义为 data-driven 形式的强化学习问题,即在智能体(policy函数?)不和环境交互的https://blog.csdn.net/weixin_51367832/article/details/136663353

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.请问强化学习的offpolicy/on强化学习（reinforcement learning)有什么好的开源项目、网站、文章推荐一下？46 赞同 · 1 评论回答 https://www.zhihu.com/question/312824554/answer/603466661

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.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

7.在对齐AI时,为什么在线方法总是优于离线方法?根据现有的强化学习研究成果,在线比离线更好似乎是显而易见的结论。在线和离线强化学习算法之间的性能差距也已经被多项研究发现,所以这项研究给出了什么不一样的结论呢? 最重要的是,在线 RLHF 算法依赖于一个学习后的奖励模型,该奖励模型是使用与离线 RLHF 算法一样的成对偏好数据集训练得到的。这与常规强化学习https://i.ifeng.com/c/8Zi94qkPSLp

8.机器学习中在线学习批量学习迁移学习主动学习的区别电子所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大,强化学习不同于连接主义学习中的监督学习,主要表现在教师信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号),而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。由于http://eetrend.com/node/100016949

9.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

10.替代离线RL?Transformer进军决策领域,“序列建模”成关键Transformer 开始进军决策领域了,它能否替代离线强化学习呢?近日,UC 伯克利、FAIR 和谷歌大脑的研究者提出了一种通过序列建模进行强化学习的 Transformer 架构,并在 Atari、OpenAI Gym 等强化学习实验平台上媲美甚至超越 SOTA 离线 RL 基线方法。 自2016 年 AlphaGo 击败李世石开始,强化学习(Reinforcement Learning)在优化https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_13934432

11.2020届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报推荐系统与用户进行多步交互的过程可以建模为马尔科夫决策过程并使用强化学习算法训练推荐策略,但在真实的工业界场景中,在线上进行强化学习模型的训练成本极高。本课题希望使用推荐系统与用户交互的历史数据离线训练强化学习算法,并探讨这一模式的问题解决方式。 https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3709

12.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

13.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/

14.大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习什么是RLHF? **字面翻译:**RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ,即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。 强化学习从人类反馈(RLHF)是一种先进的AI系统训练方法,它将强化学习与人类反馈相结合。它是一种通过将人类训练师的智慧和经验纳入模型训练过程中,创建更健壮的学习过程的方法。该技术涉及http://wehelpwin.com/article/4042

15.博锐尚格AI天天见六:强化学习算法应用探索资Q-learning是强化学习算法中离线学习的一种算法,Q(s,a)是在环境中某一时刻的状态S,采取动作A能够获得的收益,智能体会根据其采取的动作获得回报,主要优势是使用了时间差分法能够进行离线学习,使用Bellman方程可以对马尔科夫过程求解最优策略,核心思想是在不同状态下采取不同的行动构建一个Q-Table来存储Q值,从而获得最https://www.cet.com.cn/xwsd/2735700.shtml