1 openai RND：https://blog.openai.com/reinforcement-learning-with-prediction-base...
https://blog.csdn.net/xyk_hust/article/details/86702700 1 固定值的贪婪策略 固定贪婪策略的值，使得算法整个运行过程中保持一定的探索。...实现方式直接而简单，在不少情况下对收敛性的负面影响并不大，尤其是奖励常常取负值时候。...通常应用在状态空间有限的简单环境中； 2 epsilon衰减贪婪策略 2.1 初始状态下探索，然后最终使得epsilon上升，得到最终的固定贪婪值。初期的值使得算法能够有效探索。在DRL常用。...2.2 进行绕圈，一定程度下重新初始化探索 3 UCB方法 置信区间上界(Upper Confidence Bound, UCB)指导行为选择。由Hoeffding不等式推导得到 ?...5 其它 对于Actor-Critic架构，Actor选择行为，用DDPG的正态分布等，对sigma进行衰减类似于贪婪策略，用A2C算法的离散方式，状态可选动作下，动作数组取softmax，然后进行概率取样
强化学习是一种机器学习方法，用于训练智能体（agent）在与环境的交互中学习如何做出最优决策。SARSA是强化学习中的一种基于状态-行动-奖励-下一个状态的方法，用于学习最优策略。...SARSA是一种基于值函数的强化学习方法，其名字来源于状态（State）、行动（Action）、奖励（Reward）、下一个状态（Next State）。...Q-table： Q_table = sarsa(maze, Q_table) print("学习后的Q-table：", Q_table) 结论 SARSA是一种经典的强化学习方法，通过迭代地更新Q-value...在实际应用中，我们可以根据具体问题选择合适的参数和算法，并利用SARSA来训练智能体在复杂环境中做出最优决策。...通过本文的介绍，相信读者已经对SARSA这一强化学习方法有了更深入的理解，并且能够在Python中使用代码实现和应用SARSA算法。祝大家学习进步！
强化学习是一种机器学习方法，用于训练智能体（agent）在与环境的交互中学习如何做出最优决策。DQN（Deep Q-Network）是强化学习中的一种基于深度神经网络的方法，用于学习最优策略。...本文将详细介绍DQN的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是DQN？ DQN是一种基于深度神经网络的强化学习方法，其核心思想是利用神经网络来近似Q-value函数，从而学习最优策略。...DQN通过使用经验回放和固定Q-target网络来稳定训练过程，从而解决了传统Q-learning在高维状态空间下的训练不稳定性的问题。...在实际应用中，我们可以根据具体问题选择合适的神经网络结构和参数，并利用DQN来训练智能体在复杂环境中做出最优决策。...通过本文的介绍，相信读者已经对DQN这一强化学习方法有了更深入的理解，并且能够在Python中使用代码实现和应用DQN算法。祝大家学习进步！
因此，平衡准确性和时效性是研究的一大热点。本文提出了一种基于多目标强化学习的时空早期预测模型，该模型可以根据偏好实施最优策略，或基于少量样本推断偏好。...早期预测三种示例 Introduction 时空预测问题是地理信息系统、统计学和数据科学领域的创新交叉问题，主要应用于预测结果受地理位置和时间变化影响的任务中。...该研究引入基于多目标强化学习的时空早期预测模型（STEMO），主要贡献包括： 提出了一种多目标强化学习框架来优化时空预测的时效性和准确性。该方法通过实时反馈的交互式学习来适应多变的场景。...目前面临的问题 时空数据需要动态的解决方案：时空数据比时间序列数据更复杂，变化更快，因此需要动态解决方案。传统的多目标优化方法是静态的且计算复杂，无法高效适应不同环境。...核心：多目标强化学习 这篇论文的核心是多目标强化学习，它使模型能够在面对不同预测任务时，自适应地学习并优化准确性和时效性，平衡两者以实现最佳的预测效果。
强化学习读书笔记 - 01 - 强化学习的问题 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G....不同于监督学习和非监督学习。 监督学习是通过已标签的数据，学习分类的逻辑。 非监督学习是通过未标签的数据，找到其中的隐藏模式。 强化学习的特点： 符合行为心理学。...一种探索(exploration)和采用(exploitation)的权衡 强化学习一面要采用(exploitation)已经发现的有效行动， 另一方面也要探索(exploration)那些没有被认可的行动...考虑整个问题而不是子问题 通用AI 强化学习的四元素 政策 (policy) 环境的感知状态到行动的映射方式。 奖赏信号 (reward signal) 定义强化学习问题的目标。...环境模型 (optional a model of environment) 模拟环境的行为。 强化学习的历史 两条主线： 起源于动物学习心理学的试错法(trial-and-error)。
本文将深入探讨强化学习中的探索策略，包括其重要性、常用方法以及代码示例来论证这些策略的效果。 一、强化学习的基本概念 强化学习是通过智能体在环境中采取行动来最大化长期回报的一种学习方式。...智能体根据当前状态选择动作，环境根据动作反馈奖励（reward），并更新智能体的策略（policy）。强化学习的核心在于如何有效地探索未知的状态空间，以找到最优的策略。...二、探索与利用的权衡 在强化学习中，智能体必须在探索新的行动（可能获得更高的奖励）和利用当前已知的最佳行动（获得稳定的奖励）之间进行权衡。这个问题被称为“探索-利用困境”。...近年来，深度学习的快速发展为强化学习的探索策略提供了新的视角。...六、总结 探索策略是强化学习的核心组成部分之一，合理的探索策略不仅能够提高智能体的学习效率，还能帮助其更好地适应复杂的环境。
作者 | wang王 编辑 | 丛末 虽然当前的基准强化学习（RL）任务对于推动这一领域的进展大有裨益，但在许多方面还不能很好地替代真实数据的学习。...但研究表明当前的RL基准有严重的脆弱性，由于算法不鲁棒，或者模拟器缺乏多样性，无法诱导有趣的学习行为。 本文的目的是探索一种新的RL模拟器，将从自然（真实）世界获取的信号作为状态空间的一部分。...1、基于RL的视觉推理 第一组任务由覆盖在自然图像上的网格世界环境组成，这些环境展示了利用需要视觉理解的自然信号将传统的有监督学习任务转换为基本的RL导航任务的过程。...这融合了两个更困难的问题：现在行动空间是10倍大；还要学习10倍多的概念。 可以在两个维度上改变这个任务的难度，改变智能体的窗口大小w，或者每幕的最大步数M。...在这种设置下，几个最先进的RL优化算法和主干模型的性能急剧下降。从一种状态到另一种状态的转换引入来自不完善的执行器和传感器的噪声，如何将自然动力学信号注入到模拟环境中仍是一个悬而未决的问题。
强化学习是一种机器学习方法，用于训练智能体（agent）在与环境的交互中学习如何做出最优决策。Q-learning是强化学习中的一种基于价值函数的方法，用于学习最优策略。...Q-learning是一种基于值函数的强化学习方法，用于学习在不同状态下采取不同行动的价值。...Q-table： Q_table = q_learning(maze, Q_table) print("学习后的Q-table：", Q_table) 结论 Q-learning是一种经典的强化学习方法...在实际应用中，我们可以根据具体问题选择合适的参数和算法，并利用Q-learning来训练智能体在复杂环境中做出最优决策。...通过本文的介绍，相信读者已经对Q-learning这一强化学习方法有了更深入的理解，并且能够在Python中使用代码实现和应用Q-learning算法。祝大家学习进步！
---- 新智元报道 来源：DeepMind 编辑：肖琴 【新智元导读】继上周在 Nature 发表极受关注的“网格细胞”研究后，DeepMind今天又在《自然-神经科学》发表一篇重磅论文：利用强化学习探索多巴胺对学习的作用...今天，DeepMind在《自然-神经科学》（Nature Neuroscience）发表的新论文中，研究人员使用AI研究中开发的元强化学习框架来探索多巴胺在大脑中帮助我们学习时所起的作用。...我们重建的一个实验叫做Harlow实验，这是20世纪40年代的一个心理学实验，用于探索元学习的概念。在原版的测试中，一组猴子被展示两个不熟悉的物体，只有其中一个会给他们食物奖励。...Meta-RL在视觉丰富的3D环境中学习抽象结构和新的刺激 长期以来，神经科学家在大脑的前额叶皮质中观察到类似的神经活动模式，这种模式能够快速适应，而且很灵活，但一直以来科学家难以找到能够解释为什么会这样的充分理由...特别是，该理论对了解大脑中结构化的、基于模式的学习是如何出现的，为什么多巴胺本身包含有基于模式的信息，以及前额叶皮质中的神经元是如何调整为与学习相关的信号等问题提出了新的启发。
基于采样的学习机制，即在环境中交互试错，是强化学习和传统的监督学习的一大区别。...而在强化学习中，我们没有事先收集好的数据集，所有的数据（即 状态-动作 对）都是在环境中在线采样而获得的；同时，我们也无需得到每一个采样的数据的标签（即每一个状态的最优动作标签），强化学习算法通过采集到的数据的回报...上面所述的“尝试”，在强化学习中称为探索（exploration）过程，这个进行新“尝试”的策略也称为探索策略（exploration policy），或者行为策略（behavior policy）。...因此，在设计一个强化学习算法时，我们需要考虑的一个问题是：基于当前的策略，我们应该如何确定如何探索，使得新采的样本利用率更大，从而提高 强化学习的学习效率。...这边是高效探索的强化学习所期望解决的问题。 02 — 高效探索的原则 为了提高强化学习的优化效率，我们需要设计一个探索策略的优化目标。
缓存高并发问题是在高并发环境下，由于缓存系统无法快速响应或者处理大量的请求，导致系统性能下降，甚至出现系统崩溃的问题。 这个时候该怎么办呢？...我们可以通过以下方法进行解决： 一、缓存系统架构 分层缓存架构：分层缓存架构是一种通过使用多级缓存来优化缓存性能的方法。...它可以在系统重启或发生故障后恢复数据，从而确保数据的可靠性和一致性。 通过使用分层缓存架构，可以更好地平衡缓存的性能和成本，提供更好的用户体验和系统稳定性。...这种技术可以有效地提高缓存系统的可用性和可扩展性，特别是在高并发环境下，能够显著提高系统的响应速度和吞吐量。...五、系统监控和告警 系统监控：对缓存系统、数据库等关键组件进行监控，实时监测系统的性能指标和错误日志，及时发现和定位问题。可以采用成熟的监控系统，如Prometheus、Grafana等。
从去年开始，已经有相关工作证明，通过将离线强化学习（offline RL）视为一个序列预测问题，那么模型就可以从离线数据中学习策略。...DeepMind的研究人员通过观察发现，原则上强化学习算法训练中学习的顺序性（sequential nature）可以将强化学习过程本身建模为一个「因果序列预测问题」。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2210.14215.pdf 算法蒸馏将学习强化学习视为一个跨episode的序列预测问题，通过源RL算法生成一个学习历史数据集，然后根据学习历史作为上下文...Transfomer收集自己的数据，并在新任务上最大化奖励； 无需prompting或微调； 在权重冻结的情况下，Transformer可探索、利用和最大化上下文的返回（return）！...在实验部分，为了探索AD在in-context RL能力上的优势，研究人员把重点放在预训练后不能通过zero-shot 泛化解决的环境上，即要求每个环境支持多种任务，且模型无法轻易地从观察中推断出任务的解决方案
增加Agent的探索能力是强化学习中经常遇到的问题，一种常用的方法是采用e-greedy的策略，即以e的概率采取随机的动作，以1-e的概率采取当前获得价值最大的动作。...本文我们将介绍另一种方法：NoisyNet，该方法通过对参数增加噪声来增加模型的探索能力。...关于DQN的整体实现思路，我们就不在细讲了，这里重点介绍一下eval-net的构建以及其中最重点的带噪声的全连接层的实现。...else dense + biases return activation(dense) if activation is not None else dense 说点题外话，这个方法我是通过《强化学习精要...如果大家看过这本书同时也看过原作，如果觉得书中写的没有问题而本文写的有错误的话，欢迎大家在下方留言指正！
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。...目前解决稀疏奖励下的强化学习主要有两类方法：一是，利用数据改进 agent 的学习 ，包括已有数据、外部数据等；二是，改进模型，提升模型在大状态、大动作空间下处理复杂问题的能力。...改进模型的方法主要是执行分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning），使用多层次的结构分别学习不同层次的策略来提高模型解决复杂问题的能力，以及元学习（Meta-Learning...，主要介绍了一种分层强化学习的框架。...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。
让我们一起来探索。 1. 什么是基于问题的学习？ 基于问题的学习是一种学生中心的教学方法，它通过提出实际问题，激发学生的好奇心，引导他们自行探索、研究，以解决问题为目标的学习方式。 2....反思与反馈：学习的结束并不是得出答案，而是对整个过程进行反思和评价。 3. PBL的益处： 增强深度理解：通过实际操作和探索，学生能够更深入地理解知识。...选择合适的问题：问题应与学科内容相关，有一定的挑战性，能够激发学生的兴趣。 提供资源支持：为学生提供相关的学习资料、工具和环境。 引导与反馈：教师在过程中提供指导，帮助学生明确方向，及时提供反馈。...评价与总结：对学生的学习过程和结果进行评价，帮助他们总结经验，不断完善。 总结 基于问题的学习打破了传统教育的框架，将学生从被动学习者转变为主动探索者。...希望这篇文章能帮助你深入了解基于问题的学习，激发新型教育方法的兴趣和探索。
强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索，包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目，背后也是基于强化学习算法。本文，我们先来看一下强化学习是如何在京东推荐中进行探索的。...2）最大化立即收益，忽略了长期受益 因此，本文将推荐的过程定义为一个序列决策的问题，通过强化学习来进行 List-wise 的推荐，主要有以下几个部分。...这会造成两个问题，首先只能拿到部分的state-action对进行训练，无法对所有的情况进行建模(可能造成过拟合)，其次会造成线上线下环境的不一致性。...因此，本文的贡献主要有以下三点： 1）构建了一个线上环境仿真器，可以在线下对AC网络参数进行训练。 2）构建了基于强化学习的List-wise推荐系统。...2、系统框架 2.1 问题描述 本文的推荐系统基于强化学习方法，将推荐问题定义为一个马尔可夫决策过程，它的五个元素分别是： 状态空间 状态定义为用户的历史浏览行为，即在推荐之前，用户点击或购买过的最新的
强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索，包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目，背后也是基于强化学习算法。本文，我们先来看一下强化学习是如何在京东推荐中进行探索的。...2）最大化立即收益，忽略了长期受益 因此，本文将推荐的过程定义为一个序列决策的问题，通过强化学习来进行 List-wise 的推荐，主要有以下几个部分。...这会造成两个问题，首先只能拿到部分的state-action对进行训练，无法对所有的情况进行建模(可能造成过拟合)，其次会造成线上线下环境的不一致性。...因此，本文的贡献主要有以下三点： 1）构建了一个线上环境仿真器，可以在线下对AC网络参数进行训练。 2）构建了基于强化学习的List-wise推荐系统。...系统框架 2.1 问题描述 本文的推荐系统基于强化学习方法，将推荐问题定义为一个马尔可夫决策过程，它的五个元素分别是： 状态空间 状态定义为用户的历史浏览行为，即在推荐之前，用户点击或购买过的最新的N个物品
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.03902 本文主要探讨了强化学习中的可解释性问题，并提出了一个新的方法——时间策略分解（TPD），...1.3 解决的问题 TPD 主要解决了以下问题： 1）增强学习模型的可解释性：强化学习模型通常被认为是“黑盒子”，难以理解和解释其内部运作机制。...论文实验 本文介绍了作者使用模拟环境和强化学习算法对出租车问题进行了解释性的研究，并进行了以下对比实验： 实验一：比较不同初始燃料水平下的策略选择和事件概率预测结果，以及解释未来奖励与策略之间的关系。...实验结果表明，模型能够在不同的环境下准确预测事件的概率和未来奖励，从而提供可靠的解释。...未来展望 未来的研究可以从以下几个方面展开： 1）可以考虑将TPD应用于连续问题中，如无线网络优化等，以验证其在更复杂和现实场景下的性能； 2）可以探索如何将不确定性估计纳入预测中，例如使用一致预测技术计算置信区间
为了应对类似问题，我们尝试在城市欢迎度排序场景中引入了强化学习。通过实验发现，增加强化学习后，能够在一定程度上提高排序的质量。...因此，随机探索所带来的短期损失是无法完全避免的，但最终的目标是在于探索所带来的收益能够弥补并超过其带来的损失。 而“强化学习”的目标，恰好和我们的需求不谋而合。...三、谈谈RL的背景，它解决的问题 为了方便后的表述，先简单介绍下强化学习（reinforcement learning, RL）的背景，对其概念熟悉的同学可以略过这一部分。...例如前面提到电商排序问题，通过RL的exploration机制，让排序在后面的商品有机会以一定的概率在靠前位置曝光，并且在长期收益最大化的目标保证下，能够让我们随机探索的收益大于其带来的代价。...五、最后的实践说明，初步探索 现在我们已经完成了方案A的实施，通过结果初步说明了RL起到了一定的作用。接下来将详细介绍下我们的做法，以及过程中遇到的问题。
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