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Pytorch中常用的损失函数
Pytorch中常用的损失函数 回归 nn L1Loss nn MSELoss 分类 nn CrossEntropyLoss 回归 nn L1Loss 平均绝对误差 也称L1范数损失 计算预测值与真实值之间的误差绝对值 L 1 L o s
Pytorch
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Proximal Policy Optimization(PPO)和文本生成
ChatGPT的RLHF步使用了强化学习PPO算法 PPO是一种策略梯度方法 其交替地进行与环境交互采样数据和使用随机梯度上升优化 代理 目标函数 标准策略梯度方法对每个数据样本执行一次梯度更新 而PPO可以采样一批数据后 对模型进行多次梯
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ubuntu 18.04.5中flow, smarts & xingtian 多智能体RL环境构建
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强化学习 优势函数(Advantage Function)
目录 什么是优势函数 归一化 激活函数等学习问题 为什么要使用优势函数 常见的优势函数 什么是优势函数 优势函数表达在状态s下 某动作a相对于平均而言的优势 从数量关系来看 就是随机变量相对均值的偏差 使用优势函数是深度强化学习极其重要的一
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Reinforcement Learning 强化学习(四)
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强化学习 9 —— DQN 改进算法 DDQN、Dueling DQN 详解与tensorflow 2.0实现
上篇文章强化学习 详解 DQN 算法介绍了 DQN 算法 但是 DQN 还存在一些问题 本篇文章介绍针对 DQN 的问题的改进算法 一 Double DQN 算法 1 算法介绍 DQN的问题有 目标 Q 值 Q Target 计算是否准确
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强化学习实践三 :编写通用的格子世界环境类
gym里内置了许多好玩经典的环境用于训练一个更加智能的个体 不过这些环境类绝大多数不能用来实践前五讲的视频内容 主要是由于这些环境类的观测空间的某个维度是连续变量而不是离散变量 这是前五讲内容还未涉及到的知识 为了配合解释David Sil
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【Easy-RL】中科院-清华-北大3位作者贡献的200页强化学习总结笔记
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论文笔记:STMARL: A Spatio-Temporal Multi-AgentReinforcement Learning Approach for Cooperative Traffic
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强化学习基础三大优化方法:(一)动态规划
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动态规划
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强化学习笔记3 回报和价值函数
学习张斯俊和王树森两位大佬的专栏和课程后记的笔记 这篇笔记里面有一些个人理解 如有不对 欢迎大家指正 回报return 上一篇说过奖励reward 奖励是指当前状态S下 选择动作A 环境将会反馈回奖励R 我们利用R作为智能体学习的引导 希望
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【深度强化学习】(5) DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
大家好 今天和各位分享一下深度确定性策略梯度算法 Deterministic Policy Gradient DDPG 并基于 OpenAI 的 gym 环境完成一个小游戏 完整代码在我的 GitHub 中获得 https github c
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Deep Ensemble Bootstrapped Q-Learning (Deep-EBQL)【代码复现】
Deep EBQL理论基础 原文链接 Ensemble Bootstrapping for Q Learning Deep EBQL是EBQL的深度学习版本 也即是在DQN的基础上 引入集成的思想 解决DQN过估计的问题 深度版本的EBQL
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集成
强化学习中 on-policy与off-policy 的理解;如何区分on-policy 与 off-policy;RL更新策略、policy结构总结
目录 基本概念 Q learning VS Sarsa DQN VS PPO 区分on policy 与 off policy 一些总结 基本概念 如果要学习的 agent 跟和环境互动的 agent 是同一个的话 这个叫做on polic
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【总结】为什么对累积奖励减去baseline项能起到减小方差的作用?
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快乐的强化学习4——Policy Gradients及其实现方法
快乐的强化学习4 Policy Gradients及其实现方法 学习前言 简介 举例应用 神经网络的构建 动作的选择 神经网络的学习 具体实现代码 学习前言 刚刚从大学毕业 近来闲来无事 开始了机器学习的旅程 深度学习是机器学习的重要一环
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如何在PyCharm中对自己的pySC2 Agent代码进行Debug
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强化学习笔记(1)-同策回合更新算法
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