1.什么是人工智能领域的ReinforcementLearning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,然后从环境中接收反馈(奖励或惩罚),以此来调整其行为。 https://open.alipay.com/portal/forum/post/159101016

2.学习笔记在线强化学习离线强化学习连续强化学习的区别(4)总结来说,在线强化学习是实时与环境交互进行学习,离线强化学习是使用预先收集的数据集进行学习,而连续强化学习则是处理连续状态和动作空间的学习问题。 研究重点 1. 在线强化学习(Online Reinforcement Learning): - 探索与利用的平衡:在线学习中,智能体需要在探索新行动和利用已知信息之间取得平衡。研究者关注如何设计有https://blog.csdn.net/hzlalb/article/details/136870080

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.请问强化学习的offpolicy/on而Online learning 实际上有两种含义，在两种意义下都和强化学习有关系，但是和on/off policy的概念没https://www.zhihu.com/question/312824554/answer/603466661

5.离线在线强化学习方法研究学位摘要:强化学习作为人工智能的重要分支,在智能决策与智能控制领域具有广阔的应用前景。强化学习可以分为在线强化学习和离线强化学习,其中,在线强化学习通过边交互边学习的方式,不断优化智能体的策略,但是这种方法需要耗费昂贵的交互成本和承担交互风险。离线强化学习则是使用固定的经验数据集进行训练。因此,离线强化学习可以https://d.wanfangdata.com.cn/thesis/D03195458

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.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、在线特征不一致离线https://blog.51cto.com/u_14499/11815202

8.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

9.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或使用模型,或使用预先采集的数据,先离线训练一个最优策略,然后部署到自动驾驶汽车,实现在线控制应用。第二,同时训练和应用策略,即SOTI方法:这是利用强化学习的探索试错机制,通过在线探索环境产生数据,实现自动驾驶策略的在线自我更新。这类方法要求强化学习算法必须进行在线部署,从而进行在线地探索和在线地训练。https://air.tsinghua.edu.cn/info/1008/1323.htm

10.具身智能与强化学习前沿进展2023智源大会精彩回顾导读今年是具身智能值得纪念的一年,从谷歌发布具身多模态大模型,展示了智能体与环境智能交互的能力;再到特斯拉的人形机器人引发人们对具身智能和未来通用机器人的想象。那么,具身智能究竟“走”到哪里了?在2023北京智源大会“具身智能与强化学习”论坛中,我们邀请了领https://view.inews.qq.com/k/20230620A098UV00?no-redirect=1&web_channel=wap&openApp=false

11.深度强化学习使用MATLAB 和 Simulink 将深度强化学习应用于控制和决策应用。https://ww2.mathworks.cn/solutions/deep-learning/deep-reinforcement-learning.html

12.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

13.强化学习路径规划是离线的还是在线的离线。强化学习是机器学习领域中的一个分支，运动规划由路径规划和轨迹规划组成，强化学习路径规划是离线的，离线学习的目的是从离线数据中获得一个奖励最大化的RL策略。https://zhidao.baidu.com/question/1714100022221076420.html

14.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/

15.大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习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。该技术涉及使用人类反馈创建奖励信号,然后通过强化学习来改善模型的行为。http://wehelpwin.com/article/4042

16.强化学习的10个现实应用通过强化学习,金融贸易不再像从前那样由分析师做出每一个决策,真正实现机器的自动决策。例如,IBM构建有一个强大的、面向金融交易的强化学习平台,该平台根据每一笔金融交易的损失或利润来调整奖励函数。 Reinforcement Learning in NLP (Natural Language Processing) https://www.flyai.com/article/750

17.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https://cloud.tencent.com/developer/article/1707034

18.「数字天空科技招聘」数字天空科技怎么样?数字天空科技 · 强化学习算法研究员 影响力129 访客993四川成都 个人简介 游戏行业研发,任职数字天空科技强化学习算法研究员职位,常驻四川;近期有993位访问者,在脉脉形成影响力129;在2020-6至今,任数字天空科技公司强化学习算法研究员职位;在2019-5至2020-6,任字节跳动公司iOS开发工程师职位;在2018-8至2018-10,.https://maimai.cn/brand/home/1ahq1EPmY