听说的一些比较有意思的案例有，用强化学习模仿作画，结果agent学会了白色大笔一挥，然后用小黑笔不断在画布上戳，以此刷分；还有用强化学习让机器人学习叠积木，把奖励设计在积木的底面高度上，结果机器人学会了把积木直接打翻成底面向上...这类算法通常是双层优化问题，外层通过优化内层参数的方式来最大化外在奖励，内层是传统意义上的强化学习模型，使用外层提供的参数进行训练。 当然还有一些不属于以上三块的奖励设计方法，之后也会举几个例子。...Potential-based Reward Shaping 的方法，而逆强化学习又可以从专家数据中学习奖励函数，所以很自然的 ?...直接将逆强化学习学到的奖励函数转换一下 Suay H B, Brys T, Taylor M E, et al....这种可能性导致了“内在激励的强化学习”这个思想…… Intrinsically motivated reinforcement learning，也就是内在激励的强化学习，是由Singh、 Barto和
机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：Joni Zhong 如何解决稀疏奖励下的强化学习？本文将介绍常用方法以及相关论文。...本文重点探讨的就是在存在稀疏奖励的情况下引导 agent 继续学习或探索的强化学习问题。...本文针对每一类方法选择了一篇近两年的文章进行示例性介绍，以了解稀疏奖励下的强化学习的最新研究进展。 一、利用数据改进 agent 的学习 1....本文实验所选择的分布是困难的任务：该分布包括了房间中一半的物体。然而，由于设定器面临着学习条件生成分布（它是内置在期望分布中的）的困难挑战，作者发现从期望分布中学习（如果有的话）会导致更早的学习。...针对稀疏奖励下的强化学习对于强化学习在工业场景中的实际应用有着重要意义，在不同的任务中应用哪种方法或哪些方法的组合可以获得更好的效果，值得更加深入的研究和探索。
这是谷歌在2019年发布的一种在强化学习模型中分配奖励机制的新方法。 强化学习一直是过去五年中一些最大的人工智能 (AI) 突破的核心。...在围棋、雷神之锤 III 或星际争霸等游戏中，强化学习模型证明它们可以超越人类的表现，并创造出前所未有的独特长期策略。强化学习的部分魔力依赖于定期奖励能够带来更好结果的行为的智能体。...19年谷歌的研究人员发表了一篇新论文，提出了一种通过在稀疏奖励环境中运行的强化学习实现泛化的技术。 强化学习一直是过去五年人工智能(AI)一些重大突破的核心。...几年前，谷歌的研究人员发表了一篇新论文，提出了一种在稀疏奖励环境中使用强化学习实现泛化的技术。 稀疏奖励环境下强化学习的挑战在于在有限反馈的情况下实现良好的泛化。...在上述两种情况下，强化学习agent都需要学习从稀疏奖励中推广，其中只有少数轨迹转换为非零奖励。类似地，有些奖励可能没有明确区分偶然成功和有目的成功之间的区别。
Satinder Singh从近期关于强化学习的两个研究工作出发，针对如何通过数据驱动的方式学习到内在奖励函数，他提出了一个学习跨多生命周期（Lifetime）内部奖励函数的Meta-Gradient框架...，同时设计了相关实验证明学习到的内在奖励函数能够捕获有用的规律，这些规律有助于强化学习过程中的Exploration和Exploitation，并且可以迁移到到不同的学习智能体和环境中。...在论文中，将强化学习问题中的奖励函数分为外在奖励（Extrinsic Rewards）和内在奖励（Intrinsic Rewards）。外在奖励用来衡量智能体的性能，通常是不能改变的。...在生命周期的开始，智能体被按照一定分布随机采样的任务初始化。在实验过程中，任务可以是静态（Stationary）或非静态（Non-Stationary）的。...并通过实验证明通过数据驱动的方式可以发现很多有用的知识来优化强化学习效果。 5 Q&A Q1：在强化学习中，内在奖励学习和熵正则化之间的关系？ Singh：让我用两种方式来回答。
效果不太好 稀疏奖励中的好奇心 curiosity模型中，在原来DQN的基础上，建立了Network1，用于在?_?和?_?...的条件下预测输出的下一个状态，与实际在MDP的一个片段上输出的，下一个状态之间求差，将差作为奖励r的一部分，以鼓励探索不同的状态。...层次形式强化学习 上层单位提供愿景，下层单位执行愿景，下层无法执行，则交给下下层。最终执行的内容返回给上层。上层修改愿景？...逆向强化学习 逆向强化学习中，首先是专家在环境中进行交互生成了数据1，与Actor在环境中交互生成了数据2。 将数据1和数据2进行处理，处理过程中使得数据1的奖励大于数据2，得到奖励函数R。...使用该奖励函数R，训练Actor。最终得到一个比较好的Actor。 逆向强化学习与GAN网络很相似。GAN通过鉴别器判断输出的好坏，通过G获得一个新的图像输出？
本文介绍基于Tensorflow的强化学习off policy算法的分布式实现，包括多机共享replay buffer。...分布式 TensorFlow 允许我们在多台机器上运行一个模型，所以训练速度或加速效果能显著地提升。...---- 分布式共享replay buffer 上面的代码中，我们通过replica_device_setter来共享模型参数。那么在off policy算法中，如何共享replay buffer呢？...由于我们的程序要实现分布式的功能，不仅仅可以在单机上多进程训练，而且可以在多机上进行分布式训练。所以我们通过ray的分布式机制来实现多机共享replay buffer类的对象。
【导读】专知内容组整理了最近六篇强化学习（Reinforcement Learning）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1....Variance Reduction Methods for Sublinear Reinforcement Learning（Sublinear强化学习的方差缩减方法） ---- ---- 作者：Sham...Accelerated Reinforcement Learning（加速强化学习） ---- ---- 作者：K....No Metrics Are Perfect: Adversarial Reward Learning for Visual Storytelling（没有一个标准是完美的：对视觉叙事的对抗性奖励学习）...Network Based Reinforcement Learning for Audio-Visual Gaze Control in Human-Robot Interaction（用基于神经网络的强化学习做人机交互中的视听注视控制
介绍 最近的工作表明，使用具有质量奖励的强化学习（RL）可以提高文本到图像（T2I）生成中生成图像的质量。...为了实现这一目标，本文提出了一种用于文本到图像生成的新型帕累托最优多奖励强化学习框架，表示为 Parrot。在 T2I 模型产生的样本中，每个样本都体现了各种奖励函数之间的独特权衡。...在多重奖励强化学习微调过程中，会对一批 N 个图像进行采样，并为每个图像计算多个质量奖励，涵盖文本图像对齐、美观、人类偏好和图像情感等方面。...Parrot 没有使用所有图像来更新梯度，而是专注于高质量样本，考虑每个小批量中的多个质量奖励。在多奖励强化学习中，T2I 模型生成的每个样本都为每个奖励提供了不同的权衡。...表 1 消融实验 帕累托最优多重奖励强化学习的效果：为了展示帕累托最优多重奖励强化学习的有效性，通过一次删除一个奖励模型来进行消融研究。
强化学习从基础到进阶–案例与实践含面试必知必答[9]：稀疏奖励、reward shaping、curiosity、分层强化学习HRL 实际上用强化学习训练智能体的时候，多数时候智能体都不能得到奖励。...如果环境中的奖励非常稀疏，强化学习的问题就会变得非常困难，但是人类可以在非常稀疏的奖励上去学习。人生通常多数的时候，就只是活在那里，都没有得到什么奖励或是惩罚。但是，人还是可以采取各种各样的行为。...这就是分层强化学习。 图 9.11 走迷宫和单摆的例子 最后，我们对分层强化学习进行总结。...参考文献 神经网络与深度学习 5.强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[9]：稀疏奖励、reward shaping、curiosity、分层强化学习HRL 5.1.核心词汇 设计奖励...5.2.常见问题汇总 5.2.1 解决稀疏奖励的方法有哪些？ 设计奖励、好奇心驱动的奖励、课程学习、逆课程学习、分层强化学习等。 5.2.2 设计奖励存在什么主要问题？
人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF 1.奖励模型的训练 1.1大语言模型中奖励模型的概念 在大语言模型完成 SFT 监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价...奖励模型源于强化学习中的奖励函数，能对当前的状态刻画一个分数，来说明这个状态产生的价值有多少。在大语言模型微调中的奖励模型是对输入的问题和答案计算出一个分数。...2.PPO 强化学习的训练 2.1 PPO 强化学习概念 大语言模型完成奖励模型的训练后，下一个阶段是训练强化学习模型（RL 模型），也是最后一个阶段。...因此需要通过 KL 散度来计算，πϕRL生成的答案分布和πSFT生成的答案分布之间的距离，使得两个模型之间不要差的太远。...强化学习、判别式模型 大语言模型训练中的PPO强化学习：1.在大语言模型训练中，强化学习模型架构与SFT监督微调的模型一样，2.RLHF中训练强化学习模型阶段不需要标注问题的答案 3.RLHF中的初始策略就是
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 通用人工智能，用强化学习的奖励机制就能实现吗？ 几十年来，在人工智能领域，计算机科学家设计并开发了各种复杂的机制和技术，以复现视觉、语言、推理、运动技能等智能能力。...奖励就足够了 与人工智能的许多交互式方法一样，强化学习遵循一种协议，将问题分解为两个随时间顺序交互的系统：做出决策的智能体（解决方案）和受这些决策影响的环境（问题）。...基于强化学习的思想，该研究认为奖励足以表达各种各样的目标。智能的多种形式可以被理解为有利于对应的奖励最大化，而与每种智能形式相关的能力能够在追求奖励的过程中隐式产生。...强化学习智能体 该研究的主要假设是智能及其相关能力可以被理解为促进奖励最大化，这与智能体的性质无关。因此，如何构建最大化奖励的智能体是一个重要问题。...这种智能体，被称之为强化学习智能体。 在所有可能的最大化奖励的解决方法中，最自然的方法当然是通过与环境交互，从经验中学习。
一、强化学习问题 强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略，使得智能体能够在不同的状态下做出最优的动作，以最大化累积奖励。...1、交互的对象 在强化学习中，有两个可以进行交互的对象：智能体和环境 智能体（Agent）：能感知外部环境的状态（State）和获得的奖励（Reward），并做出决策（Action）。...2、强化学习的基本要素 强化学习涉及到智能体与环境的交互，其基本要素包括状态、动作、策略、状态转移概率和即时奖励。 状态（State）：对环境的描述，可能是离散或连续的。...策略（Policy）：智能体根据当前状态选择动作的概率分布。...值函数在强化学习中起到了桥梁的作用，连接了策略、状态和动作的关系。它们是智能体学习和改进的核心工具，使其能够在未知环境中获得最大的累积奖励。
强化学习与深度强化学习：从基础到深入 引言 近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在多个领域取得了巨大的进展。...强化学习基础 1.1 什么是强化学习 强化学习是一种让智能体（Agent）通过与环境（Environment）交互，获得奖励（Reward）来学习如何采取行动的学习方法。...在强化学习中，智能体通过试错不断学习，以期最大化其累积的奖励。 强化学习的基本框架包括以下几个核心元素： 状态 (State)：智能体所处的环境状态。...强化学习的目标是找到最优策略，使得智能体能够在与环境交互的过程中，累积到最多的奖励。...R(s, a) ：奖励函数，表示在状态 s 下采取动作 a 所获得的奖励。 \gamma ：折扣因子，表示未来奖励的衰减程度。
基于可视化模型的强化学习(RL)方法直接计划未来的行动，在只需要短期推理的任务上显示了令人印象深刻的结果，然而，这些方法在临时扩展的任务上表现不佳。...为了实现这一点，我们借鉴了搭配的思想，这一思想在最优控制文献中，在长视域任务中显示了良好的效果，并利用学习的潜在状态空间模型将其适应于基于图像的设置。...由此产生的潜在配置方法(LatCo)优化了潜在状态的轨迹，改进了之前提出的基于视觉模型的任务RL方法，该方法适用于具有稀疏奖励和长期目标的任务。 主要框架及实验结果 ? ? ?...声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
一、强化学习问题 强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略，使得智能体能够在不同的状态下做出最优的动作，以最大化累积奖励。...这种学习过程涉及到智能体根据当前状态选择动作，环境根据智能体的动作转移状态，并提供即时奖励的循环过程。 1、交互的对象 在强化学习中，有两个可以进行交互的对象：智能体和环境: 1....学习功能： 智能体能够根据环境的反馈（奖励信号）来调整自己的策略。 学习的目标通常是最大化累积奖励，使智能体能够在与环境的交互中表现得更加智能。...通过智能体与环境之间的这种相互作用，智能体通过学习和不断调整其决策策略，逐渐学会在给定环境中获得最大化奖励的有效行为，这就是强化学习的基本框架。...2、强化学习的基本要素 强化学习涉及到智能体与环境的交互，其基本要素包括状态、动作、策略、状态转移概率和即时奖励。 1.
阅读本文大约需要5分钟 一、强化学习的模型 强化学习能够实现很多的任务，这些任务目标往往可以归纳化为最大化长期奖励、最小化长期惩罚。...JackMichael在1975年证明了正强化和负强化的等效性。也就是说，正强化和负强化是等价的。所以我们讨论最大化长期奖励，还是最小化长惩罚并没有本质区别，这是同一个问题。...智能体环境接口的核心思想在于把主观可以控制的部分和客观不能改变的部分分开，分开以后，只需要通过三个要素，在这两部分之间进行交互，这三个要素是动作、观测和奖励。刚刚说奖励可以是惩罚，奖励和惩罚是等价的。...最常见的驱动方式是用概率驱动的，也就是给定S和A，给定环境和动作可以存在着某种观测O和奖励R的分布。也许我知道这个分布也许不知道，但是我假设它有个分布，这就是概率驱动模型。...如果我们假设环境是概率驱动的，并且确定使用MDP，在这种情况下强化学习算法还可以根据是否使用价值或价值分布或策略梯度来进行划分，如果同时应用了价值和策略梯度，我们就称为Actor/Critic算法。
强化学习(reinforcement learning.)是指智能系统在与环境的连续互动中学习最优行为策略的机器学习问题。...强化学习的本质是学习最优的序贯决策。
在开始探索强化学习的诸多算法之前，我们先来了解一下它所涉及到的具体概念。这些概念将作为基石，一直陪伴着我们的学习之旅。...(8) 试错 试错是早期强化学习的主要方向。通过试错来探索最优策略。目前强化学习研究的方向转为奖励函数的优化。 (9) 记忆 智能体对过往经验的总结归纳和采用的方式。...(10) 奖励 获得环境正反馈后，智能体获得环境中设计的奖励，另外，还有一种奖励就是对环境本身的适应和开发。 (11) 价值函数 如何做才能最大化奖励。...3 强化学习中的六类问题 虽然强化学习给出了一个非常通用的解决问题的思路，但是面对具体问题，在不同场景下，强化学习又会有不同的侧重。...后续我们介绍具体算法的时候会一一讨论和学习，反复强化。 4 强化学习中的算法 ? 有了上述六类问题，我们再看看如何通过方法或者方法的组合去定义解决问题的算法。
强化学习是机器学习中最活跃的研究领域之一，在该领域的研究环境下，人工智能体（agent）做到正确的事情时会获得积极的奖励，否则获得负面的奖励。...这种“胡萝卜加大棒”的方法简单而通用，DeepMind教授利用DQN算法来玩Atari游戏和AlphaGoZero下围棋，都是利用强化学习模型。...OpenAI团队利用OpenAI-Five算法来打Dota，Google如何教机器人手臂来握住新目标，也是利用强化学习实现的。...不过，尽管强化学习取得了如此大的成功，但想使其成为一种有效的技术，仍然存在许多挑战。 标准的强化学习算法在对智能体反馈信息很少的环境中表现不佳。至关重要的是，这类环境在现实世界中是很常见的。...研究团队希望，智能体不仅要能探索环境，而且还要解决原始任务，因此将模型提供的奖励加入原始的反馈信息稀疏的任务的奖励中。合并后的奖励不再稀疏，使用标准强化学习算法就可以从中学习。
以下文章来源于深度强化学习实验室，作者DeepRL 新智元AI WORLD 2019 来源：深度强化学习报道 作者：Keavnn 编辑：DeepRL 整理编辑：元子 【新智元导读】强化学习最棘手的问题之一就是稀疏奖励...强化学习问题中最棘手的问题之一就是稀疏奖励。...使智能体从没达到的结果中去学习，解决了强化学习中稀疏奖励的问题。 二分奖励（binary reward）：完成目标为一个值，没完成目标为另一个值。如： ?...文中精要 在机器人领域，要想使强化学习训练它完美执行某任务，往往需要设计合理的奖励函数，但是设计这样的奖励函数工程师不仅需要懂得强化学习的领域知识，也需要懂得机器人、运动学等领域的知识。...本文授权转载自深度强化学习实验室（ID：DeepRL）
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