开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

深度强化学习中的有效奖励范围

是指在强化学习任务中，对智能体采取的行动所产生的奖励信号的取值范围。有效奖励范围通常是一个有限的实数区间。

在深度强化学习中，智能体通过与环境的交互来学习最优的行动策略。奖励信号是智能体在每个时间步骤上收到的反馈，用于评估智能体的行动好坏。有效奖励范围的确定对于训练稳定的深度强化学习模型至关重要。

有效奖励范围的选择要考虑以下几个因素：

奖励范围的界定：奖励范围应该能够覆盖任务中的所有可能奖励取值，以确保智能体能够接收到正确的反馈信号。例如，在游戏中，胜利可以被定义为一个正的奖励，失败可以被定义为一个负的奖励。
奖励的稀疏性：在某些任务中，奖励信号可能非常稀疏，即智能体只能在完成整个任务后才能接收到奖励。在这种情况下，有效奖励范围的选择需要考虑到智能体在学习过程中可能遇到的长时间没有奖励信号的情况。
奖励的分布：奖励信号的分布对于深度强化学习的训练效果有很大影响。如果奖励信号的分布过于集中或过于分散，都可能导致训练不稳定或收敛困难。因此，选择有效奖励范围时需要考虑奖励信号的分布情况。

在实际应用中，为了确定有效奖励范围，可以通过观察任务中的奖励信号分布、尝试不同的奖励范围设置，并进行实验评估来确定最佳的范围。此外，还可以使用一些技术手段，如奖励函数的设计、奖励的稀疏化处理等来改善深度强化学习中的奖励问题。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云强化学习平台：https://cloud.tencent.com/product/rl
腾讯云人工智能平台：https://cloud.tencent.com/product/ai

相关搜索:奖励正在收敛，但强化学习中的操作不正确在强化学习中，智能体是否需要预先知道奖励函数？深度强化学习中的时间步长T可以在tensorflow中训练吗？深度学习中的StackEnsemble 强化学习-当游戏的输入只有像素时，我们如何决定对智能体的奖励？强化学习中探索/利用的最佳实践关于深度学习中的tqdm 强化学习中的最优性是什么？强化学习中无限状态空间模型的构造 pytorch强化学习中更改输入类型的问题请问如何看待强化学习在chatgpt中的作用？深度学习在ocr中的应用深度学习模型中的投票集成深度学习中的大量虚拟变量如何定义深度学习中的回调？深度学习中“投影”的含义是什么？深度学习中的图像分辨率路径深度学习中与Unet的连接深度学习模型在Keras中的实现深度学习中的堆叠与非堆叠架构

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

如何解决稀疏奖励下的强化学习？

在实际应用场景中，RL 面临一个重要的问题：agent 无法得到足够多的、有效的奖励（Reward），或者说 agent 得到的是稀疏奖励（Sparse Reward），进而导致 agent 学习缓慢甚至无法进行有效学习...该方法改变了 agent「好奇心」的生成方式和奖励机制，将 agent 对环境信息观察的记忆信息引入奖励机制中，有效降低了 agent「原地兜圈」、「拖延」等不良行为，提升了强化学习模型的性能。...分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning，HRL）是一种用于解决具有稀疏和延迟奖励的长时段问题（Long-horizon problems）的有效方法。...图 2 表示，智能体在学习过程中应该能够学习一个辅助的奖励函数，这个函数是基于在一个保持有效的集合上（包括元学习奖励、环境和智能体本身的奖励）都能使用该奖励函数训练的良好的策略。...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。

4.1K2 0

MeRL：强化学习分配奖励机制的新方法

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。...该模型在密集奖励环境中效果很好，例如游戏中几乎每个动作都对应于特定反馈，但如果该反馈不可用会发生什么？在强化学习中，这被称为稀疏奖励环境，不幸的是，它代表了大多数现实世界的场景。...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。...这种模式在密集的奖励环境(即几乎所有行动都与特定反馈能够相互对应的游戏)中非常有效，但如果反馈不可用怎么办?在强化学习中，这被称为稀疏奖励环境，这其实是实际大多数现实场景的代表。...MeRL 的关键贡献是在不影响agent的泛化性能的情况下有效地处理未指定的奖励。在我们的迷宫游戏示例中，agent可能会意外地找到解决方案。

1.3K1 0

深度强化学习中的好奇心

【阅读原文】进行访问深度强化学习中的好奇心 ?...早期一个很难的深度强化学习任务，蒙特祖马的复仇，随着随机网络蒸馏探索取得了重大突破（来源：Parker Brothers Blog）。 Atari游戏是流行的深度强化学习（RL）算法基准任务。...在最简单和最复杂游戏之间的一系列有用任务，已经成为很多深度强化学习研究论文的核心。 ? 来自OpenAI博客。...一般的深度强化学习算法表现“探索”典型的方式是通过随机策略：从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。其结果，特别在早期（当策略没有时间收敛时），是明显的随机行动选择。此种方法在某些情况下有效。...因此，虽然RND已经让智能体在得分方面超过了人类的平均表现，但在掌握游戏之前还有很长的路要走。这是关于深度强化学习算法实验一系列帖子的一部分。查看系列中之前的一些帖子：了解演进的策略梯度。

6242 0

【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数

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）。...上述概念可详细参照：【深度学习】强化学习（一）强化学习定义 4、马尔可夫决策过程为了简化描述，将智能体与环境的交互看作离散的时间序列。...关于马尔可夫决策过程可详细参照：【深度学习】强化学习（二）马尔可夫决策过程 5、强化学习的目标函数强化学习的目标是通过学习到的策略 \pi_{\theta}(a|s) 来最大化期望回报（Expected...目标函数强化学习的目标是通过学习一个良好的策略来使智能体在与环境的交互中获得尽可能多的平均回报。 a....使用深度强化学习：例如深度 Q 网络（DQN）或者深度确定性策略梯度（DDPG），这些方法通常可以更好地处理复杂的状态空间和动作空间，提高学习的效率。

1411 0

深度强化学习中的对抗攻击和防御

关注公众号，发现CV技术之美本篇文章分享论文『Attacking and Defending Deep Reinforcement Learning Policies』，深度强化学习中的对抗攻击和防御...在该论文中，作者从鲁棒优化的角度研究了深度强化学习策略对对抗攻击的鲁棒性。...考虑到攻击者通常无法在训练环境中攻击，作者提出了一种贪婪攻击算法，该算法试图在不与环境交互的情况下最小化策略的预期回报；另外作者还提出一种防御算法，该算法以最大-最小的博弈来对深度强化学习算法进行对抗训练...03 论文方法深度强化学习策略的对抗攻击和防御是建立在是鲁棒优化PGD的框架之上的其中表示的是，表示的是对抗扰动序列集合，并且对于所有的，满足以上公式提供了一个深度强化学习对抗攻击和防御的统一框架...相应的，作者在深度强化学习中定义了最优对抗扰动如下所示定义1：一个在状态s上最优的对抗扰动能够最小化状态的期望回报需要注意的是优化求解以上公式的是非常棘手的，它需要确保攻击者能够欺骗智能体使得其选择最差的决策行为

8693 0

【深度学习】强化学习（四）强化学习的值函数

关于马尔可夫决策过程可详细参照：【深度学习】强化学习（二）马尔可夫决策过程 5、强化学习的目标函数强化学习的目标是通过学习一个良好的策略来使智能体在与环境的交互中获得尽可能多的平均回报。...关于目标函数可详细参照：【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数 6、值函数在强化学习中，为了评估策略 \pi 的期望回报，引入了值函数的概念，包括状态值函数和状态-动作值函数。...在深度强化学习中，Q函数的使用更为普遍，特别是在处理复杂、连续状态和动作空间的问题时。 3....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。...在深度强化学习中，利用深度神经网络逼近值函数，使其能够应对更复杂的状态和动作空间。

851 0

深度强化学习之DQN-深度学习与强化学习的成功结合

目录概念深度学习与强化学习结合的问题 DQN解决结合出现问题的办法 DQN算法流程总结一、概念原因：在普通的Q-Learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table...DRL是将深度学习（DL）和强化学习（RL）结合，直接从高维原始数据学习控制策略。...(或者输入状态和动作，通过神经网络输出对应的Q值) 二、深度学习与强化学习结合的问题深度学习需要大量带标签的样本进行监督学习；强化学习只有reward的返回值，并且伴随着噪声，延迟（过了几十毫秒才返回...深度学习的样本独立；强化学习前后的state状态相关。...Loss Function的构造 ? 五、总结 DQN是第一个将深度学习与强化学习结合在一起从而成功地直接从高维的输入学习控制策略。

1.3K2 0

深度学习的发展方向：深度强化学习！

深度学习不够智能，强化学习又太抽象。深度强化学习是两套理论体系乘风破浪以后的成团产物，其骨架来自强化学习，而灵魂由深度学习赋予。深度强化学习是一个值得持续研究和关注的新方向。...二、强化学习原理深度强化学习是两套理论体系乘风破浪以后的成团产物，这两套体系本来都是单飞型选手，分别是深度学习和强化学习，具体来说，深度强化学习的骨架来自强化学习，而灵魂则是由深度学习赋予。...2.2 强化学习基础概念说了这么多，那什么是强化学习呢？强化学习是机器学习中的一种。强化学习和有监督学习、无监督学习都不太一样，有一个智能体（Agent）的概念。什么是智能体呢？...譬如马里奥游戏中，马里奥“吃到金币”后，相应的游戏得分就会增加，这就是奖励。需要说明一点，强化学习的“奖励”和我们日常所习惯的用法略有不同，强调的是环境对智能体的反馈。...不同的算法各有不同，基于价值（Value-Based）的强化学习算法中，最有名气的算法应该数Q-Learning，也有人称为Q学习，通过不断计算和更新动作价值函数Q来实现奖励最大化。

9755 1

【深度】监督&强化学习算法在A股中的应用

【系列56】特征重要性在量化投资中的深度应用【系列55】机器学习应用量化投资必须要踩的那些坑【系列54】因子的有效性分析基于7种机器学习算法【系列53】基于XGBoost的量化金融实战【系列52...下图是目前的实验结果，就目前的实验结果来看，监督学习的表现要远好于强化学习。图例：蓝色的折线是测试数据集，其他颜色的折线是三种不同的监督学习模型在测试集上的预测。...接下来是关于3个强化学习模型的介绍，但是在介绍强化学习模型前，我们首先对强化学习的数据和环境一个简短的概述。...，对于一次采样的所有动作中，根据奖励函数值的正负决定梯度下降的方向，从而提高或者降低这些动作出现的概率。...以上是最近关于强化学习和监督学习在A股中的一些应用和相关论文方法的实现。同时，项目中可能有Bug，欢迎各种Issue提出以及欢迎贡献各种代码 : )

2.3K4 1

深度强化学习的加速方法

深度强化学习大神Pieter Abbeel最近发表了深度强化学习的加速方法，他从整体上提出了一个加速深度强化学习周转时间的方法，说起Pieter Abbeel，他是伯克利大学教授，也是强化学习的重要科学家...继续本篇文章的主题《深度强化学习的加速方法》，还是惯例，先放出paper的首页摘要部分。...论文地址： https://arxiv.org/pdf/1803.02811.pdf 最近几年，深度强化学习在各行各业已经有了很成功的应用，但实验的周转时间（turn-around time）仍然是研究和实践中的一个关键瓶颈...此外，随着网络复杂性的增加，扩展可能变得更容易，因为GPU可以以较小的批量大小有效地运行，尽管通信开销可能会恶化。降低精度算术可以加速学习 - 由于使用基于CPU的推理，在深度RL中尚待探索的主题。...----------------- 至此，以上是对深度强化学习的加速方法的部分解读，受能力有限，文中难免有错误之处，还望大家多提意见、以便做的更好！

1.9K1 1

【MIT博士论文】通过奇异值分解、端到端基于模型的方法和奖励塑造的有效强化学习

来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟在这篇论文中，我们考虑了有趣的决策类所共有的不同属性。强化学习(RL)为数据驱动决策提供了一个通用框架。...具体来说，这项工作研究了决策问题的各个方面的低秩结构和经典确定性规划的效果稀疏性，以及基于端到端模型的方法所依赖的性能。我们首先展示了后继表示中的低秩结构如何使高效在线学习算法的设计成为可能。...类似地，我们展示了如何在Bellman算子中找到相同的结构，我们使用Bellman算子来制定最小二乘时间差分学习算法的有效变体。...我们进一步探索状态特征中的低秩结构，以学习完全允许在低维空间中进行高效规划的有效转换模型。然后，我们进一步了解基于模型的端到端方法，以便更好地理解它们的属性。...在本文的最后，探索了如何利用经典规划问题的效果的稀疏性来定义一般的领域无关启发式方法，通过使用基于潜在的奖励塑造和提升函数近似，可以用来大大加快领域相关启发式方法的学习。

2381 0

深度强化学习（DRL）专栏（二）：有模型的强化学习

作者 | 小猴锅编辑 | 安可出品 | 磐创AI团队出品【磐创AI导读】：本篇文章是深度强化学习专栏的第二篇，讲了第三节有模型的强化学习，希望对大家有所帮助。...查看上篇关于本专栏的介绍：深度强化学习（DRL）专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。目录： 1....引言专栏知识结构从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识强化学习问题马尔科夫决策过程最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法价值迭代策略迭代 4....专栏小结 3 有模型的强化学习方法在一些强化学习问题中，我们知道环境的具体信息（例如所有的环境状态、状态转移概率矩阵以及关于动作（或状态）的奖励等），这种情况下我们可以利用这些信息构建一个MDP...3.1 价值迭代价值迭代（Value Iteration）算法是一种求解最优策略的方法，价值迭代的算法思想是：遍历环境中的每一个状态，在每一个状态下，依次执行每一个可以执行的动作，算出执行每一个动作后获得的奖励

2.3K2 0

李宏毅的强化学习视频用于梳理翻阅（4）奖励、模仿

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？

4261 0

【Seaborn绘图】深度强化学习实验中的paper绘图方法

强化学习实验中的绘图技巧-使用seaborn绘制paper中的图片，使用seaborn绘制折线图时参数数据可以传递ndarray或者pandas,不同的源数据对应的其他参数也略有不同. 1. ndarray....注意文件的大小,但通常最好记录以下内容:每次迭代的平均reward或loss,一些采样的轨迹,有用的辅助指标(如贝尔曼误差和梯度) 你需要有一个单独的脚本去加载一个或多个记录文件来绘制图像,如果你使用不同的超参数或随机种子运行算法多次...深度强化学习方法,往往在不同的运行中有巨大的变化,因此使用不同的随机种子运行多次是一个好主意,在绘制多次运行的结果时,在一张图上绘制不同运行次的结果,通过使用不同粗细和颜色的线来分辨.在绘制不同的方法时...,你将发现将他们总结为均值和方差图是容易的,然而分布并不总是遵循正态曲线,所以至少在初始时有明显的感觉对比不同随机种子的性能. 1.3 实验绘图流程下面以模仿学习的基础实验为例 means = []...在openai 的spinning up中,将每次迭代的数据保存到了txt文件中,类似如下: 可以使用pd.read_table读取这个以"\t"分割的文件形成pandas algo = ["ddpg

8612 0

深度强化学习在面向任务的对话管理中的应用

本文介绍运用深度强化学习模型学习决策，基于当前的对话状态state运用模型决策行为action。...二、深度强化学习关于强化学习，强烈建议阅读David Silver的强化学习的PPT，有时间最好看他在YouTube上的课程。...深度强化学习，运用深度学习强大的state刻画能力和目标拟合能力，大大提高了强化学习解决问题的效率。...这种样本的相关性不符合独立同分布的假设，深度学习模型也很容易学习到这种相关性，为了消除这种相关性，建立一个experience replay pool，在模型训练的时候随机的从pool中sample样本来进行模型训练...在实验过程中，我们也发现，强化学习模型的学习过程，依赖深度学习模型的拟合能力，实验过程中经历过一次DNN模型的调优，大大加速了强化学习模型的收敛速度。

5K0 0

深度学习和深度强化学习的特征提取网络

Approaches作者：Omar Elharroussa,Younes Akbaria, Noor Almaadeeda and Somaya Al-Maadeeda编辑：郑欣欣@一点人工一点智能原文：深度学习和深度强化学习的特征提取网络...02 常见的主干网路特征提取在数据分析领域中占据着至关重要的地位，其作用在于从原始数据中抽取有价值的信息。伴随着机器学习和深度学习技术的进步，神经网络在性能和处理数据量方面取得了突破性的成果。...这些主干网络可根据任务需求进行优化和调整，以在各种视觉任务中实现良好的性能。在表1所示的各类视觉任务中，选用卷积神经网络进行特征提取或作为深度强化学习模型的特征抽取部分是基于理论依据的。...因此，深度学习面临的主要挑战在于数据集的数量有限以及质量未达到理想水平。以医学领域为例，深度强化学习常被应用于辅助诊断过程。然而，在罕见疾病的情况下，可用于神经网络模型学习的数据样本不足。...此外，深度强化学习也将在自动标注方面发挥更大作用。本文概述了深度学习网络的骨干，并对每个网络提供了详细的描述。此外，本文收集了为视觉任务选择合适骨干的实验结果，并根据所使用的骨干进行比较。

1K2 0

【重磅】深度强化学习的加速方法

“深度强化学习一直以来都以智能体训练时间长、计算力需求大、模型收敛慢等而限制很多人去学习，比如：AlphaZero训练3天的时间等，因此缩短训练周转时间成为一个重要话题。...深度强化学习大神Pieter Abbeel最近发表了深度强化学习的加速方法，他从整体上提出了一个加速深度强化学习周转时间的方法，成功的解决了一些问题，Pieter Abbeel，伯克利大学教授，也是强化学习的重要科学家之一...继续本篇文章的主题《深度强化学习的加速方法》，还是惯例，先放出paper的首页摘要部分。 ?...论文地址： https://arxiv.org/pdf/1803.02811.pdf 最近几年，深度强化学习在各行各业已经有了很成功的应用，但实验的周转时间（turn-around time）仍然是研究和实践中的一个关键瓶颈...此外，随着网络复杂性的增加，扩展可能变得更容易，因为GPU可以以较小的批量大小有效地运行，尽管通信开销可能会恶化。降低精度算术可以加速学习 - 由于使用基于CPU的推理，在深度RL中尚待探索的主题。

1.8K2 0

推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索

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。...现有的强化学习大多先计算每一个item的Q-value，然后通过排序得到最终的推荐结果，这样就忽略了推荐列表中商品本身的关联。...而List-wise的推荐，强化学习算法计算的是一整个推荐列表的Q-value，可以充分考虑列表中物品的相关性，从而提升推荐的性能。...因此本文选择的深度强化学习结构是(c)，即Actor-Critic结构。...方法浅析及实现推荐系统遇上深度学习(十四)--强化学习与推荐系统的强强联合！

1.7K5 2

深度强化学习的中介视角研究

原文标题：Perspective Taking in Deep Reinforcement Learning Agents 摘要：洞察力是指从另一个人的观点出发的能力。...这种技能并不是人类独有的，因为像黑猩猩这样的其他动物也会表现出来。它是有效的社会互动的基本能力，包括合作、竞争和交流。在这项工作中，我们将介绍我们在构建具有这种能力的人工代理方面的进展。...为了达到这个目的，我们完成了一项从黑猩猩身上进行的实验激发的透视任务。我们证明，人工神经网络控制的代理可以通过强化学习，完成简单的测试，需要透视能力。...特别是，当代理拥有有关环境中对象的分配中心信息时，就可以更容易地学习这种能力。构建具有透视能力的人工代理将有助于逆向工程如何在我们的大脑中完成基本的思维理论计算。

3092 0

详解TensorFlow 2.0新特性在深度强化学习中的应用

因此博主Roman Ring写了一篇概述性的文章，通过实现深度强化学习算法来具体的展示了TensorFlow 2.0的特性。正所谓实践出真知。...在本教程中，作者通过深度强化学习(DRL)来展示即将到来的TensorFlow 2.0的特性，具体来讲就是通过实现优势actor-critic(演员-评判家，A2C)智能体来解决经典的CartPole-v0...读者也可以在TensorFlow文档中对此做深入了解： https://www.tensorflow.org/tutorials/eager/eager_basics 深度强化学习一般来说，强化学习是解决顺序决策问题的高级框架...有效的策略可以像硬编码的no-op操作一样简单。随机策略表示为给定状态下行为的条件概率分布。 ? Actor-Critic方法 RL算法通常根据优化的目标函数进行分组。...深度actor- critical方法虽然很多基础的RL理论是在表格案例中开发的，但现代RL几乎完全是用函数逼近器完成的，例如人工神经网络。

8871 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭