标签

 强化学习 

相关的文章:

探索离线强化学习、分布式强化学习、点对点能源交易、智能交通等领域的最新研究成果和应用案例。

自主翱翔的模仿强化学习框架

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

本文提出了一种新颖的模仿式强化学习框架,通过高效利用专家数据进行自主探索,不仅提高了学习效率,还通过强化学习实现了对动态环境的适应性,在无人战斗机的领域中学习到了成功的战斗策略。在基于 Harfang3D 沙盒环境上的实验中,我们的框架在多阶段空战中表现出色,显著优于现有的强化学习和模仿学习方法,具备模仿专家和自主探索的能力,能够快速学习复杂的空中作战任务中的关键知识,实现高达...

本文提出了一种新颖的模仿式强化学习框架,通过高效利用专家数据进行自主探索,提高了学习效率。实验结果表明,该框架在多阶段空战中表现出色,优于现有的强化学习和模仿学习方法,能够快速学习复杂的空中作战任务中的关键知识,成功率达到100%。

相关推荐 去reddit讨论

自适应强化学习规划:利用大规模语言模型进行复杂信息提取

原文约200字,阅读约需1分钟。发表于:

大规模语言模型在信息提取任务中存在问题,通过两阶段多步骤方法和强化学习框架提高其表现,将顺序提取视为马尔可夫决策过程,训练决策模型以提供最佳的实体提取顺序,有效改善大规模语言模型的信息提取能力。

DELTA是一种新型的LLM驱动的任务规划方法,通过环境拓扑图生成规划问题描述,将长期任务目标分解为子目标序列,实现更高效和自动化的任务规划流程。

相关推荐 去reddit讨论

线性函数逼近下离线强化学习中固有贝尔曼误差的作用

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

在这篇论文中,我们研究了具有线性函数逼近的离线强化学习问题。我们的主要结构性假设是 MDP 具有低固有贝尔曼误差,这意味着线性值函数对于贪婪策略具有线性的贝尔曼备份。我们提供了一种计算效率高的算法,可以在数据集的单策略覆盖条件下成功,输出的策略价值至少等于数据集覆盖良好的任何策略的价值。即使在固有贝尔曼误差为 0...

在这篇论文中,研究了具有线性函数逼近的离线强化学习问题。提出了一种计算效率高的算法,可以在数据集的单策略覆盖条件下成功,输出的策略价值至少等于数据集覆盖良好的任何策略的价值。证明了算法的次最优误差与固有贝尔曼误差的平方根成比例。

相关推荐 去reddit讨论

基于多智能体强化学习的可重构智能表面辅助 VEC

原文约500字,阅读约需2分钟。发表于:

车辆边缘计算通过执行本地任务或将任务卸载到附近边缘设备来实现高强度任务处理,而可重构智能表面则通过灵活调整相位来提供替代通信路径。本文提出了一个新的深度强化学习框架,结合修改后的多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)方法和块坐标下降(BCD)算法,用于优化车辆用户(VUs)的功率分配和可重构智能表面的相位调整,在模拟结果中表现出优于集中式深度确定性策略梯度(DDPG)方案和随机方案的性能。

车辆边缘计算是解决车辆网络生态系统中计算资源需求过大的问题的解决方案。本文提出了一种基于MAD2RL算法的资源分配方法,通过创新性地使用扩散模型来确定最优的DNN划分和任务卸载决策,提高学习效率。通过模拟真实世界车辆移动轨迹,证明了该算法相对于现有的基准解决方案具有更优越的性能。

相关推荐 去reddit讨论

约束强化学习的平均奖励目标:基于模型和无模型算法

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

在这份研究论文中,通过系统研究了强化学习(Reinforcement Learning)在约束条件下的模型方法和无模型方法,着重分析了平均奖励随机决策过程中乐观和后验取样的基础方法以及参数化模型无关方法,同时在解决约束决策过程中提供遗憾保证和约束违规分析。同时,还探讨了在弱通信随机决策过程中的结果,扩大了研究结果的适用范围。

该研究论文探讨了强化学习在约束条件下的模型方法和无模型方法,分析了乐观和后验取样的基础方法以及参数化模型无关方法,并提供了遗憾保证和约束违规分析。同时,还研究了弱通信随机决策过程的结果。

相关推荐 去reddit讨论

InstructRL4Pix:通过强化学习训练图像编辑的扩散

发表于:

通过使用增强学习引导图像编辑方法(InstructRL4Pix)来生成由目标对象的注意力地图引导的图像扩散模型,该方法通过计算注意力地图之间的距离作为奖励函数来最大化奖励模型的输出,并使用邻近策略优化(PPO)对扩散模型进行微调,以实现基于自然人命令的准确图像编辑。实验证实 InstructRL4Pix 突破了传统数据集的限制,利用无监督学习来优化编辑目标,并实现了精确的图像编辑。

相关推荐 去reddit讨论

具有对抗性辅助模型的强化学习鲁棒模型

发表于:

应用鲁棒 MDPs 框架及引入一种新型的学习过渡模型,该研究在模型为基础的环境中通过辅助悲观模型来提高策略的鲁棒性,并在实验中展示了该模型在失真 MDPs 中提高学习策略性能的显著改进。

相关推荐 去reddit讨论

农业中基于强化学习的数字孪生当前应用与未来潜力

发表于:

数字孪生在农业中的应用研究综述了以强化学习为基础的数字孪生在农业领域的应用,包括机器人技术、温室管理、灌溉系统和作物管理等,旨在发掘数字孪生与强化学习的整合研究现状,确定未来研究的机会和挑战,并探索协同解决农业问题和优化农业经营的方式,为更高效和可持续的农业方法铺平道路。

相关推荐 去reddit讨论

RRLS:强化学习套件

原文约200字,阅读约需1分钟。发表于:

我们引入了 RRLS(Robust Reinforcement Learning Suite),这是一款基于 Mujoco 环境的基准套件,为训练和评估提供了六个连续控制任务,旨在标准化强化学习任务,促进可重现和可比较的实验,并为最新的最先进贡献提供使用实例。

本文介绍了一种使用弱监督来自动区分语义明确的任务子空间和无意义的任务空间的方法,该方法在多种具有挑战性的基于视觉的连续控制问题中实现了显著的性能提升。

相关推荐 去reddit讨论

奖励和策略模型在强化学习中的无缝衔接探讨

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

借助强化学习从人类反馈中进行训练,通过训练策略模型和奖励模型来使语言模型与人类偏好相一致;我们提出了研究对策略模型和奖励模型之间的交互作用进行微调的无缝度概念,探索了其对性能的影响,并引入了自动度量标准 SEAM 来度量两者之间的无缝度。实验证明,利用 SEAM 进行数据选择和模型增强可以显著提高强化学习从人类反馈中的性能。

这篇文章介绍了一种利用强化学习从人类反馈中训练语言模型的方法,通过微调策略模型和奖励模型之间的交互作用来提高性能。实验证明,使用自动度量标准SEAM进行数据选择和模型增强可以显著提高性能。

相关推荐 去reddit讨论