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3.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

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6.在对齐AI时,为什么在线方法总是优于离线方法?澎湃号·湃客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://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_27434433

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9.算法基础与在线实践(豆瓣)1.1 什么是算法 1.2 算法的时间复杂度 1.3 算法时间复杂度分析示例 1.4 PKU 0penJudge在线评测系统 1.5 本章小结 ··· (更多) 丛书信息· ··· 北京大学“程序设计与算法”专项课程系列教材(共2册), 这套丛书还有 《新标准C++程序设计》 。 我要写书评 https://book.douban.com/subject/27023415/

10.在线匹配问题研究进展:如何应对一般图以及顶点全在线的挑战?在STOC90会议中,Karp, Vazirani和Vazirani三位学者首次提出了在线二分图匹配模型:假设存在一个潜在的二分图 其中一侧顶点为离线顶点(直接给定),而另一侧顶点为在线顶点(逐步到达)。我们要求算法在任何一个在线顶点输入的时间点(此时与中顶点的边同时给出),即时地决定是否将与中某一相邻顶点匹配,并且决策不能反悔。https://www.orsc.org.cn/wechat/article/detail?id=760

11.算法基础与在线实践带目录完整pdf[31MB]电子书下载《算法基础与在线实践/北京大学“程序设计与算法”专项课程系列教材》可作为高等学校计算机等相关专业算法设计类课程的教材,也可供对算法设计、程序设计竞赛感兴趣的读者自学使用。 目录 第1章 绪论 1.1 什么是算法 1.2 算法的时间复杂度 1.3 算法时间复杂度分析示例 https://www.jb51.net/books/679145.html

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