研究图10.3中RNN前向传播公式，假设使用双曲正切激活函数，假设输出的离散的，如用于预测词或者字符的RNN，表示离散变量的常规方式是把输出o作为每个离散变量可能值的非标准化对数概率。...消除隐藏到隐藏的优点在于：任何基于比较时刻t的预测和时刻t的训练目标的损失函数中的所有时间步都解耦了。...图模型中的边表示哪些变量直接依赖于其他变量，许多图模型的目标是省略不存在强相互作用的边以实现统计和计算的效率。 通常可以做Markov假设，即图模型应该包含从 ? 到 ?...一个悬而未决的问题是如何以最佳的方式构造树。一种选择是使用不依赖于数据的树结构，如平衡二叉书。在某些领域，外部方法可以为选择适当的树结构提供借鉴。...渗漏单元和其他多时间尺度的策略 处理长期依赖的一种方法是设计工作在多个时间尺度的模型，使模型的某些部分在细粒度时间尺度上操作并能处理小细节，而其他部分在粗时间尺度上操作并把遥远过去的信息更有效地传递过来
INTRODUCTION 处理复杂任务（例如灵活使用工具）的最先进的解决方案通常依赖于深度强化学习（RL）[1]、[2]。...这种方法不同于其他解决方案[18]、[50]，后者直接对隐藏原因中的目标位置进行编码。...或者，可以在混合架构之上设计分层离散模型（而不仅仅是单个级别），并可以在各种离散时间尺度上进行监督结构学习和规划[59]。 关于结构学习，我们在模拟任务时使用了固定的生成模型。...尽管如此，我们表明，通过使用简单的似然函数和动态函数，高级行为是可能的。在[60]中，使用分层运动学模型来学习智能体在感知和行动过程中运动链的各个部分。...从这个角度来看，混合模型中的参数和精度推理可能是深度强化学习算法或依赖于使用神经网络作为生成模型的主动推理中其他方法的有效替代方法。 APPENDIX A.
知识和学习 该研究将知识定义为智能体内部信息，例如，知识可以包含于用于选择动作、预测累积奖励或预测未来观测特征的函数参数中。有些知识是先验知识，有些知识是通过学习获得的。...，或者智能体自己的动作和另一个智能体的观察结果，这可能会产生更高的抽象级别； 其他智能体可能只能被部分观察到，因此他们的行为或目标可能只是被不完美地推断出来； 其他智能体可能会表现出应避免的不良行为；...对于该研究「奖励就足够了」的观点，有网友表示不赞成：「这似乎是对个人效用函数这一共同概念的重新语境化。所有生物都有效用函数，他们的目标是最大化他们的个人效用。...难道无需直接分析函数即可知道在尝试最大化函数时可以或不能出现什么吗？奖励函数与获得这些奖励的系统相结合，完全确定了 “可出现” 行为的空间，而无论出现什么，对它们来说都是智能行为。」...但如果你有一个足够复杂的环境，模型有足够的参数，并且你不会陷入局部最大值，那么一旦系统解决了问题中的琐碎，简单的部分，唯一的方法是提高性能，创建更通用的解决方案，即变得更智能。
强化学习的定义强化学习是一种机器学习的范式，其核心思想是通过智能体与环境的交互学习，以达到在某个任务中获得最大累积奖励的目标。...在强化学习中，智能体通过观察环境的状态，选择执行动作，并从环境中获取反馈奖励，通过不断的试错学习来优化策略。这种学习方式类似于人类在面对新任务时的学习过程，通过尝试不同的行为来找到最有效的解决方案。...强化学习与深度学习的关系相互融合强化学习与深度学习有许多交叉点，两者相互融合可以创造更强大的学习系统。深度学习模型，特别是深度神经网络，被广泛应用于强化学习任务中，用于逼近复杂的值函数或策略。...延迟奖励处理强化学习常常面临延迟奖励的问题，即某个动作的奖励可能在未来的某个时刻才会出现。智能体需要具备记忆和规划的能力，能够在长时间尺度上进行决策，以获取最大的累积奖励。...语音识别技术的演变传统模型与问题早期的语音识别系统主要依赖于基于概率图模型的方法，如隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。
为自己设定建模工具使用的目标，我们深入研究主动推理中动态规划的主题，同时牢记生物目标导向行为的两个关键方面：理解和利用对象操作的可供性的能力，以及学习层次结构的能力-自我与环境（包括其他主体）之间的相互作用...虽然目前在文献中可以找到许多连续时间的研究[51,75,76 ] ，但仍然缺乏如何实现目标导向行为的严格形式主义，其结果是对类似问题使用不同的解决方案尤其是在上下文中这需要在线重新规划。...在这里，信念受到两种不同的力量的影响：将其推向当前感知的可能性梯度（即真实角度），以及将其推向有偏差的动态（即目标角度 p）的其他分量。...以拾取和放置操作为例，如果 IE 模块不仅可以依赖于触觉信念，还可以依赖于其内在和外在的隐藏状态，那么它会对第一次到达运动的成功更有信心。...因此，对于如何实现动态规划（即如何在不断变化的环境中执行决策）以及处理复杂任务的最先进的解决方案通常将主动推理与传统机器学习结合起来，尚未达成共识方法。
为自己设定建模工具使用的目标，我们深入研究主动推理中动态规划的主题，同时牢记生物目标导向行为的两个关键方面：理解和利用对象操作的可供性的能力，以及学习层次结构的能力-自我与环境（包括其他主体）之间的相互作用...虽然目前在文献中可以找到许多连续时间的研究[51,75,76 ] ，但仍然缺乏如何实现目标导向行为的严格形式主义，其结果是对类似问题使用不同的解决方案尤其是在上下文中这需要在线重新规划。...简而言之，推理过程不涉及匹配状态（如 PCN 中），而是跟踪路径 [85]。解包方程 5，我们注意到第 0 阶受到先验的前向误差、似然的后向误差以及动态函数的后向误差的影响。...在这里，信念受到两种不同的力量的影响：将其推向当前感知的可能性梯度（即真实角度），以及将其推向有偏差的动态（即目标角度 p）的其他分量。...因此，对于如何实现动态规划（即如何在不断变化的环境中执行决策）以及处理复杂任务的最先进的解决方案通常将主动推理与传统机器学习结合起来，尚未达成共识方法。
智能体根据某个策略 π：At = π(St) 选择自己的行为。那么我们的目标就是找到一个能够在某个有限或者无限长的时间内最大化累积反馈 ∑Rt 的策略。 ?...这轮交易的净收益可以是正值，也可以是负值，就把它作为我们要的反馈信号。随着智能体学习最大化累积反馈值，它就逐渐学习了如何在交易中盈利。...然而，这种直接的反馈和延迟衰减函数结合使用的时候也可能会让智能体偏向于短期的操作。 这两种反馈函数都是针对利润的朴素直接的优化。而实际交易中，交易者可能还希望最小化风险。...强化学习模型的设计工作流程 现在我们对如何在交易中使用强化学习有大概的了解了，下面我们来看看为什么我们更愿意用强化学习而不是监督学习。...加速强化学习智能体训练的方法有很多，包括迁移学习以及使用辅助任务。比如，我们可以用专家给出的策略做强化学习智能体的预训练，或者增加价格预测之类的辅助任务作为智能体的训练目标，这都可以提升训练速度。
在最短的时间尺度(少于45分钟)中，有很大的变化(平均42.2%为欲望，44.2%为意图)。值得注意的是，图4强调了变异量的个体差异以及变异在时间尺度上的变化方式。...例如，人们可能希望在一个短暂的(例如，1周)高风险期间使用高频采样，并使用更经典的设计来研究更长时间尺度上的风险。虽然目前的研究有几个优势，如抽样设计，有多个限制需要讨论。...目前尚不清楚这些非常短的动态与自杀行为之间的关系。在当前研究的基础上，有几个未来的方向。首先，人们可以用临床样本(如精神病住院患者)来重复这项研究，以检验研究结果的普遍性。...通过这种方式，CT模型可以被视为离散时间模型(如矢量自回归模型或马尔可夫切换模型)更合适的替代方案，这些模型更常用于心理学设置，因为后者假设数据间隔均匀，并且/或者滞后关系不依赖于测量间隔，而这些假设在实时监测设置中几乎总是被违反...通过这种方式，两种模型产生了不同但可能互补的模型，说明自杀欲望和意图如何在不同的时间尺度上演变和变化。
这些策略在认知复杂程度上有所不同，在较简单的生物体中，解决方案更简单、更严格(例如，在细菌中遵循营养梯度)，在更高级的生物体中，解决方案在认知上要求更高、更灵活(例如，计划在人类中实现更远的目标)。...这本书的第二部分举例说明了使用主动推理来解释认知现象的计算模型的具体例子，如感知，注意，记忆和规划。第二部分的目标是帮助读者理解现有的使用主动推理的计算模型，并设计新的模型。...这些包括涉及自由能最小化的变量如何在神经元群体中编码；最小化自由能的计算如何映射到特定的认知过程，如感知、行动选择和学习；以及当一个主动推理代理使其自由能最小化时会出现什么样的行为。...这两条道路为主动推理提供了两种截然不同但高度互补的视角: 通往主动推理的捷径始于这样一个问题，即活的有机体如何在世界中持续存在并适应性地行动，并促使主动推理成为这些问题的规范解决方案。...（有更完整的论文介绍这个主题，后续再展开这块内容） 在第八章中，我们讨论了主动推理模型，它使用随机微分方程来解决连续时间中的公式化问题。这些包括感知模型(如预测编码)、运动控制和序列动力学。
作者：黄永刚 前段时间有幸读到了@老师木的文章1,里面在探讨一个问题，为什么在神经网络的节点上面使用的是sigmoid函数？...也可以是这样的一道面试题：如何用C的库函数rand()生成服从高斯分布或者β分布，or其他分布的随机数？ 上面第一个问题，是将其他分布转换成均匀分布的问题，第二个问题刚好相反。...相反如定理1.1-2，假设目标分布的密度函数f(x),求取概率分布F(x)，之后求逆F(x)^-1，然后将R[R~U(0,1),即R服从0,1之间的均匀分布]作为逆函数的输入，变换后值的累积分布将是F(...那么这个混乱程度，用在现代生活中，如代码混淆，信息的加密，密码加密等，这些都是想办法怎么来加大其中的混乱程度，进而来增加系统中的信息熵。...所有的概率分布都可以转化成正态分布吗？ 3. zhihu:在连续随机变量中，概率密度函数（PDF）、概率分布函数、累积分布函数（CDF）之间的关系是什么？
结果证明使用值函数作为辅助任务对应于我公式的预期误差放宽，AVF是一个自然的候选者，并确定与原始值函数的密切关系， 其强调了AVF的特征及其在四室域系列实验中作为辅助任务的实用性。 ? ? ?...并使用边界来设计自适应学习速率方案，该方案在实验中显着提高了已知最优多项式衰减规则的收敛速度，并且可用于潜在地改善学习速率在前期改变的任何其他时间表的性能。确定的时间瞬间。 ?...在人工智能体中，很少有工作直接解决 （1）哪些架构组件是成功开发此能力所必需的 （2）如何在代理的单元和动作中表示这种时序能力 （3）是否系统的最终行为会集中在类似于生物学的解决方案上。...典型的假设是学习者的目标是匹配教师所展示的行为。在本文中，作者考虑了学习者有自己喜好的环境，并将其考虑在内。这些偏好可以例如捕获行为偏差，不匹配的世界观或物理约束。...在每次迭代的第一步中，代理计算其本地策略和值渐变，然后仅更新策略参数。并且代理根据其值函数将消息传播给其邻居，然后更新其自己的值函数。同时使用非线性函数逼近证明了非渐近收敛速度的过程。 ?
这些策略在认知复杂程度上有所不同，在较简单的生物体中，解决方案更简单、更严格(例如，在细菌中遵循营养梯度)，在更高级的生物体中，解决方案在认知上要求更高、更灵活(例如，计划在人类中实现更远的目标)。...是否有可能像neats所假设的那样，从第一原理来解释异质的生物和认知现象？理解大脑和心灵的统一框架可能吗？ 这本书肯定地回答了这些问题，并提出了主动推理作为理解大脑和思维的规范方法。...这本书的第二部分举例说明了使用主动推理来解释认知现象的计算模型的具体例子，如感知，注意，记忆和规划。第二部分的目标是帮助读者理解现有的使用主动推理的计算模型，并设计新的模型。...这些包括涉及自由能最小化的变量如何在神经元群体中编码；最小化自由能的计算如何映射到特定的认知过程，如感知、行动选择和学习；以及当一个主动推理代理使其自由能最小化时会出现什么样的行为。...这两条道路为主动推理提供了两种截然不同但高度互补的视角: 通往主动推理的捷径始于这样一个问题，即活的有机体如何在世界中持续存在并适应性地行动，并促使主动推理成为这些问题的规范解决方案。
本篇文章是博主强化学习RL领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...管理者通过学习如何在这些高维空间中生成有意义的目标，来指导工人如何执行。 管理者每隔固定的时间步长（称为时间地平线，如10步或20步）生成一个新的子目标。...若是下面代码复现困难或者有问题，欢迎评论区留言；需要以整个项目形式的代码，请在评论区留下您的邮箱，以便于及时分享给您（私信难以及时回复）。...测试代码：在 test_feudal_agent 函数中，使用训练后的策略来执行 CartPole 环境中的测试，并显示动画。...相关工作 FeUdal Networks是分层强化学习领域的一项重要进展，它与其他分层学习方法（如选项框架（Options Framework）和MAXQ分解算法）具有相似之处，但更加关注通过管理者和工人的分工合作来处理不同的时间尺度
这些策略在认知复杂性上存在差异，较简单的生物体采用较简单、更刚性的解决方案（例如，细菌沿养分梯度移动），而较先进的生物体采用较为认知要求高、更灵活的解决方案（例如，人类为实现远期目标而制定计划）。...本书的第二部分举例说明了相关计算模型的具体例子，这些模型使用主动推理来解释认知现象，如感知、注意力、记忆和规划等。第二部分的目标是帮助读者理解现有的使用主动推理的计算模型和设计新的模型。...这些问题包括自由能最小化所涉及的变量如何在神经元群体中编码；最小化自由能的计算如何映射到特定的认知过程，如感知、行动选择和学习；以及当一个主动推理代理最小化其自由能时，会出现什么样的行为。...这两条道路为主动推理提供了两种不同但高度互补的观点: •通往积极推理的捷径始于这样一个问题，即生物如何在世界中适应地生存和行动，以及如何激发动机主动推理作为这些问题的规范性解决方案。...事实上，计算变分自由能依赖于当前和过去的观察，而计算预期自由能还需要对未来观察的预测（因此使用了“预期”这个术语）。有趣的是，策略的预期自由能包括两个部分。
强化学习简介 强化学习是机器学习的一个分支，涉及智能体（agent）如何在一个环境中采取行动，从而最大化某种长期的累积奖励。 1.1 什么是强化学习？...强化学习的核心思想是：一个智能体在一个环境中采取行动，每个行动会导致环境的某种反馈（通常是奖励或惩罚）。智能体的目标是学习一个策略，该策略指定在每个状态下应该采取什么行动，从而最大化未来的累积奖励。...机器人的目标是学习一个策略，使其能够最快地找到迷宫的出口，并累积最多的奖励。 1.2 强化学习的核心组件 1.2.1 智能体 (Agent) 智能体是在环境中采取行动的实体，其目标是最大化长期奖励。...在这里，强化学习可以帮助模型学习如何根据上下文生成有意义的回复，并在多轮对话中实现任务的目标。 例子：一个用户向餐厅预订系统询问：“你们有素食菜单吗？”...3.3 深度强化学习 深度强化学习结合了深度学习和强化学习，使用神经网络来估计价值函数或策略。 概念 在深度强化学习中，智能体使用深度神经网络来处理输入的状态，并输出一个动作或动作的概率分布。
在feedback alignment中，反向传播中的反馈通路由一组随机反向连接代替，一个层的误差导数是通过该反馈通路从后续层的误差导数来计算的，而不依赖于前向权重。...毋庸置疑，大脑计算误差导数的方式是复杂的，相信这与其使用多样化且相互作用的动态目标函数机制是紧密联系在一起的。...值得注意的是这里提到的随机反馈连接，这是一个非常有意思的研究方向，如果添加注意力机制，可以理解为使用全局的信息对反向传播的误差导数进行近似，会加速收敛吗？...在时间尺度上展开，然后可以把credit assign到不同的time steps（或者internal state）。...但里面提到的快速、慢速连接是非常赞的idea，在Bengio的一些演讲中好像有提到，但我还没有很理解具体如何实现这种不同速率的计算连接 使用具有多个时间尺度的循环连接（recurrent connection
在feedback alignment中，反向传播中的反馈通路由一组随机反向连接代替，一个层的误差导数是通过该反馈通路从后续层的误差导数来计算的，而不依赖于前向权重。...毋庸置疑，大脑计算误差导数的方式是复杂的，相信这与其使用多样化且相互作用的动态目标函数机制是紧密联系在一起的。...值得注意的是这里提到的随机反馈连接，这是一个非常有意思的研究方向，如果添加注意力机制，可以理解为使用全局的信息对反向传播的误差导数进行近似，会加速收敛吗？...但里面提到的快速、慢速连接是非常赞的idea，在Bengio的一些演讲中好像有提到，但我还没有很理解具体如何实现这种不同速率的计算连接 使用具有多个时间尺度的循环连接（recurrent connection...这些复杂的函数可以是认知相关的，但问题是发展中的大脑如何有效地学习这样复杂的功能。
这些方法通常依赖于明确的映射和规划技术，如基于网格的[11,12]和/或topological地图[13,14]，以指导代理移动。...最近的研究探讨了采用机器学习技术以增加自主性和适应性技能，以便学习如何在真实世界情境中处理新场景。强化学习（RL）通常依赖于奖励来激励代理进行导航和探索。...这些训练数据可以从模拟中获得[27, 28]，由人类提供（无论是通过标记，如[29, 30]的工作，还是通过演示，如[31]的提议），或者通过在实验环境中收集数据[32, 33, 16]。...这种实验设置是我们模型独有的，它依赖于拓扑地图进行定位。相比之下，基线中的其他模型依赖于顺序内存。...信息增益的高低取决于代理对下一个观察的预测有多准确，这意味着初始对地点的信念越好，最大累积信息增益就越低。
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