深度学习面试笔试之迁移学习Transfer、强化学习Reinforcement&多任务13.迁移学习(Transfer)1.什么是迁移学习2.为什么需要迁移学习？3.迁移学习的基本问题有哪些？4.迁移学习有哪些常用概念？基本定义按特征空间分类按迁移情景分类按迁移方法分类5.迁移学

题意：在OpenAI Gym的马里奥兄弟（Mario）模型中，对于强化学习来说，存在“值太多”或“值不够”的问题问题背景：ReinforcementlearningusingOpenAIGymhastheabilitytomakeareinforcementmodelforplayingSuperMarioBros.ItrieddoingthisfollowingNicholasRe

论文阅读翻译之Deepreinforcementlearningfromhumanpreferences关于首次发表日期：2024-09-11论文原文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03741论文arxiv首次提交日期：12Jun2017使用KIMI，豆包和ChatGPT等机翻，然后人工润色如有错误，请不吝指出Deepreinforcementlearning

进化策略进化策略可被视为这样一个过程：从个体构成的群体中采样并让其中成功的个体引导未来后代的分布。如图中，一个白色箭头是由黑点中的优胜个体引导。策略作用方式以交叉熵CEM（一种进化算法）为例：算法先随机初始化参数和确定根据参数生成解的规则，根据参数生成N组解并评价每组解

强化学习ReinforcementLearning算法的样本效率提升策略1.背景介绍1.1问题的由来在强化学习领域，提升算法的样本效率是关键挑战之一。在许多现实世界的应用场景中，比如机器人自主导航、智能游戏、自动驾驶、医疗健康决策以及大规模服务系统优化，获取高价值的环境反馈往往

EnhancingDiffusionModelswithReinforcementLearningSep27,2023 | UncategorizedTL;DRTodaywe'regoingtotellyouallabout DRLX -ourlibraryforDiffusionReinforcementLearning!Releasedafewweeksago,DRLXisalibraryforscalabledist

GRL相关论文以及代码（转载自IEEEReinforcementLearningonGraphs:ASurvey）2024YearVenueModelTitleAlgorithmPaperCode2024IEEETransactionsonComputationalSocialSystemsToupleGDDToupleGDD:AFine-DesignedSolutionofInfluenceMaximizationbyDeepRein

强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习范式，它允许智能体（agent）通过与环境互动来学习如何采取行动，以最大化某种累积奖励。在机器人控制中，强化学习可以用来解决各种复杂的问题，如运动规划、动态平衡、抓取和操纵物体等。下面是一些关键概念和步骤，说明如何使用强化

强化学习与模型控制结合强化学习（ReinforcementLearning,RL）与控制模型结合，可以通过整合传统控制理论和现代RL算法，利用控制模型提供的动态信息和稳定性保障，同时利用RL的学习能力优化控制策略。这种结合的方式被称为模型辅助强化学习（Model-AssistedReinforcementLearning）

强化学习（ReinforcementLrarning，RL）03：贝尔曼方程强化学习（ReinforcementLrarning，RL）03：贝尔曼方程1.状态价值1.1状态价值函数（StateValueFunction）1.2最优策略（OptimalPolicy）2.贝尔曼方程2.1贝尔曼方程（BellmanEquation）2.2贝尔曼方程的推导2.3贝尔曼方程矩阵形式（Matr

强化学习（ReinforcementLrarning，RL）02：马尔科夫决策过程强化学习（ReinforcementLrarning，RL）02：马尔科夫决策过程状态与状态空间动作与动作空间策略函数状态转移与状态转移函数奖励轨迹回报与折扣回报一个重要性质强化学习（ReinforcementLrarning，RL）02：马尔科夫决策过程马

发表时间：2023(NeurIPS2023)文章要点：文章提出一个evolvableLLM-basedagent框架REMEMBERER，主要思路是给大模型加一个experiencememory存储过去的经验，然后用Q-learning的方式计算Q值，再根据任务相似度采样轨迹和对应的Q值作为prompt指导LLM进一步选取动作和环境交互。这里的S

强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个分支，主要研究智能体如何在与环境的交互中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。它不是某一种特定的算法，而是一类算法的统称！！！ 强化学习的目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。这通常是通

代码原文地址摘要现有的大多数方法在确定关系类型之前，需要先识别出所有的实体，这样就忽略了实体提及和关系类型之间的交互。本文提出了一种新颖的联合抽取范式，把相关实体看作是关系的参数（首先检测一个关系，然后提取相应的实体作为关系的参数）。本文在这个范式下采用了一个分层

本文参考《ReinforcementLearning：AnIntroduction（2ndEdition）》Sutton 有限MDP有限MDP在RL中一般就是指如下图的交互式学习框架。（为了方便起见，把它当成离散化的过程）其“有限”的特点表现在：state、reward、action三者只有有限个元素其markov性体现在：所以在这种情况下sta

本文参考《ReinforcementLearning：AnIntroduction（2ndEdition）》SuttonK臂赌博机问题描述：你有k个选择，每个选择对应一个奖励，收益由所选动作决定的平稳概率分布产生，目标为最大化某段时间内的总收益期望。联系我们在chapter1中提到的reward，value，action等概念，我们在这个K臂赌博机

前言看论文的第三天，坚持下去。慢慢来，比较快。——唐迟本文基于2023年6月28日发表在MATHEMATICS上的一篇名为“基于标签值分布的强化学习推荐算法”(ReinforcementLearningRecommendationAlgorithmBasedonLabelValueDistribution)的文章。文章提出了一种基于标签分布

1.背景介绍人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在过去的几年里取得了显著的进展，尤其是在深度学习方面。深度学习已经成功地应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，但在机器人控制和自主系统方面的应用仍然存在挑战。机器人控制和自主系统的主要挑战之一是如何让机器人能够在不同的环

1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一门研究如何让计算机自主地学习、理解、推理和决策的科学。人工智能的一个重要分支是强化学习（ReinforcementLearning,RL），它研究如何让计算机通过与环境的互动来学习如何做出最佳决策。强化学习的目标是让计算机能够在不同的状态

人工智能强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种令人兴奋的学习范式，它通过智能体与环境的交互，通过尝试和错误来学习最佳决策策略。本文将深入探讨强化学习的定义、核心原理、典型应用以及未来发展趋势。1.强化学习的定义强化学习是一种通过智能体与环境的交互学习的范式，其目

1.背景介绍强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种人工智能（AI）的子领域，它旨在解决如何让智能体（如机器人）在环境中取得最佳性能的问题。强化学习的核心思想是通过与环境的互动来学习，而不是通过传统的监督学习方法。在这种学习过程中，智能体通过试错学习，并根据收到的奖励来调整其行为

外文原文：WhyYou(Probably)Shouldn’tUseReinforcementLearning地址：https://towardsdatascience.com/why-you-shouldnt-use-reinforcement-learning-163bae193da8中文翻译版本（ChatGPT3.5翻译：）有关这项技术存在很大的炒作，而且理由充分，因为这可能是实现通用人工智能的

本文参考《ReinforcementLearning：AnIntroduction（2ndEdition）》Sutton.强化学习是什么传统机器学习方法可分为有监督与无监督两类；有监督学习----->任务驱动无监督学习----->数据驱动强化学习则可看作机器学习的“第三范式”----->模拟驱动，具体而言：通过agent与environm

ReadingNotesaboutthebookDeepReinforcementLearningwrittenbyAskePlaatRecently,IhavebeenreadingthebookDeepReinforcementLearningwrittenbyAskePlaat.ThisbookisagoodintroductiontothetheoryofDeepReinforcementLearning.Andit