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References
[1] 科学网—【RL系列】Multi-Armed Bandit笔记——Softmax选择策略 - 管金昱的博文文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-653527.html
[2] The Epsilon-Greedy Algorithm | James D. McCaffrey文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-653527.html
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偏理论，假设情况不易发生 多智能体强化学习的换道策略，不同的智能体在每一轮学习后交换策略，达到零和博弈。 和谐驾驶仅依赖于单个车辆有限的感知结果来平衡整体和个体效率，奖励机制结合个人效率和整体效率的和谐。 自动驾驶不能过分要求速度性能， 考虑单个车
HuggingFace发表了一篇博客，详细讲解了ChatGPT背后的技术原理——RLHF。 笔者读过之后，觉得讲解的还是蛮清晰的，因此提炼了一下核心脉络，希望给对ChatGPT技术原理感兴趣的小伙伴带来帮助。 此外，文末整理了几篇关于 RLHF 最热门的12篇必读论文，卖萌酱打包好挂在公众号后
Self-Organized Group for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning 这是一篇发表在NeurIPS2022的论文，文章提出了一种分组算法，旨在提高算法零样本泛化能力 1 论文背景 CTDE ：集中训练分散执行，在训练阶段将所有智能体的Q值加到一起去训练，训练完了之后在执行阶段大家各自执行自己
获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！ 本篇论文作为商简智能的最新研究成果，发表于运筹学顶刊《INFORMS JOURNAL ON APPLIED ANALYTICS》， 首次将深度强化学习落地于大规模制造调度场景 ，该先进排程项目入围国际运筹学权威机构 INFORMS运筹学应用最高奖——Franz Edelman
1. epsilon-greedy strategy 11111 2. UCB strategy 222 3. Softmax strategy 333 4. Gradient strategy 444 References [1] 科学网—【RL系列】Multi-Armed Bandit笔记——Softmax选择策略 - 管金昱的博文 [2] The Epsilon-Greedy Algorithm | James D. McCaffrey
The hypothesis class: 模型结构 loss fuction 损失函数 An optimization method：在训练集上减小loss的方法 训练数据： x ( i ) ∈ R n , y ( i ) ∈ 1 , . . . , k f o r i = 1 , . . . m x^{(i)}in mathbb{R}^n ,y^{(i)}in {1,...,k} for i=1,...m x ( i ) ∈ R n , y ( i ) ∈ 1 , ... , k f or i = 1 , ... m n 是输入数据的维度，输入的每
![[machine Learning]强化学习](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/706328-1.png)
强化学习和前面提到的几种预测模型都不一样,reinforcement learning更多时候使用在控制一些东西上,在算法的本质上很接近我们曾经学过的DFS求最短路径. 强化学习经常用在一些游戏ai的训练,以及一些比如火星登陆器,月球登陆器等等工程领域,强化学习的内容很简单,本质就是获取
🤵♂️ 个人主页：@Lingxw_w的个人主页 ✍🏻作者简介：计算机研究生在读，研究方向复杂网络和数据挖掘，阿里云专家博主，华为云云享专家，CSDN专家博主、人工智能领域优质创作者，安徽省优秀毕业生 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话
强化学习中的 Q-learning （Q学习）是一种用于 学习在未知环境中做出决策的方法 。它是基于值函数的方法，通过学习一个值函数 Q，该函数表示在给定状态和动作下，期望的累积奖励。 以下是一个简单的 Q-learning 的实现教程，使用 Python 进行演示。这里我们考虑一个简单的驾
本文为最近学习的强化学习 Q-learning 的学习笔记，主要用于总结和日常记录，本文主要讲解相应的必备入门知识。 闲话少说，我们直接开始吧！ 我们小时候都经历过以下情形：我们做错了某年事，受到了惩罚，我们学习后，在遇到类似的状况，我们将不会再犯错。同样，许
