1.学习笔记在线强化学习与离线强化学习的异同(3)在线强化学习通过实时与环境交互获得来学习,而离线强化学习则使用历史数据集进行学习,其中的奖励是在数据生成时而非学习时获得的。这导致了两种学习范式在策略学习、数据需求、探索策略和性能表现上的差异。 在线强化学习和离线强化学习的评估指标有一些区别,这些区别主要体现在评估的环境、方法和对性能的考察上。 https://blog.csdn.net/hzlalb/article/details/136797191

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.强化学习的基本概念强化学习是机器学习领域的一个分支,通过不断的与环境交互,不断的积累经验,最后让Agent学会如何在目标环境中取得最高的得分。在本篇文章中,笔者将介绍一些强化学习的基础知识,文https://www.jianshu.com/p/28625d3a60e6

4.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图一:离线转在线强化学习算法框架:(a)乐观探索策略;(b)缓冲回放区;(c)策略评估;(d)基于元适应的策略提升 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。http://icfs.jlu.edu.cn/info/1007/3101.htm

5.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/

6.科学网—[转载]强化学习在资源优化领域的应用强化学习在资源优化领域的应用王金予, 魏欣然, 石文磊, 张佳微软亚洲研究院,北京 100080 摘要:资源优化问题广泛存在于社会、经 ,科学网https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1312677.html

7.叶志豪:介绍强化学习及其在NLP上的应用分享总结雷峰网深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)https://www.leiphone.com/news/201807/sbyafpzV4BgvjLT1.html

8.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

9.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/

10.强化学习(一)入门介绍腾讯云开发者社区本讲将对强化学习做一个整体的简单介绍和概念引出,包括什么是强化学习,强化学习要解决什么问题,有一些什么方法。一、强化学习强化学习(Reinforcement Learning, RL)又称为增强学习、评价学习等,和深度学习一样是机器学习的一种范式和方法论之一,智能体从一系列随机的操作开始,与环境进行交互,不断尝试并从错误中进行学https://cloud.tencent.com/developer/article/1707034