强化学习函数

原创 已于 2025-12-06 17:22:27 修改 · 360 阅读 · 7 ·
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#人工智能

于 2025-12-06 15:31:07 首次发布

PPO算法

解释：

clip函数

强化学习：奖励函数的选择与优化
AI天才研究院
10-03 1601
强化学习：奖励函数的选择与优化 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：强化学习，奖励函数，优化，智能体，策略学习 1. 背景介绍 1.1 问题的由来
【深度学习】强化学习（四）强化学习的值函数
天地玄黄 魑魅魍魉 风花雪月 商角徵羽
12-10 4091
在强化学习中，为了评估策略 π 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。
【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数
天地玄黄 魑魅魍魉 风花雪月 商角徵羽
12-09 4987
本文介绍了强化学习的目标函数，包括总回报与折扣回报的概念、目标函数的定义及优化等
强化学习基础理论与框架：奖励函数设计原则与技术
zuiyuelong的博客
08-09 1198
在人工智能领域，强化学习作为一种重要的机器学习范式，近年来取得了突破性进展。2025年的今天，随着计算能力的提升和算法的优化，强化学习已经广泛应用于游戏AI、机器人控制、金融交易等多个领域。理解强化学习的基础理论框架，是掌握这一技术的关键第一步。在马尔可夫决策过程(MDP)框架下，奖励函数RS×A×S→RRS×A×S→R被定义为从状态-动作-新状态三元组到实数的映射。
强化学习GAE优势函数
sjtu_wyy的博客
04-01 1445
强化学习优势函数广义优势估计GAE原理和代码
强化学习—策略学习
Tony Wey的博客
08-05 1705
策略学习
强化学习入门：奖励函数篇
weixin_46246346的博客
09-03 6834
在强化学习（RL）中，奖励函数的设计是决定智能体行为的关键因素。它不仅定义了任务的目标，还塑造了智能体学习的路径。本文将以导航问题为背景，深入探讨奖励函数的设计过程，从基本原理到高级技巧，全面分析如何构建有效的奖励函数。
强化学习--值函数
zhf的博客
08-21 2667
值函数 相对于奖励函数这种即时的衡量方式，值函数是一种长期的衡量方式。值函数就是从当前的状态开始到将来的某个状态下的累计奖励值。 它是一种从当前状态开始到所有可能的状态的长期满意度的衡量 ...
【强化学习入门-2】深入理解策略优化和值函数估计
echo_Fangyb的博客
01-16 1056
策略。
强化学习：值函数逼近（线性，DQN，DDQN，Dueling DQN）
燕双嘤
03-23 8241
到目前为止，一直假定强化学习任务是在有限状态上进行的，这时的值函数其实是一个表格。对于状态值函数，其索引是状态；对于行为值函数，其索引是状态行为对。值函数迭代更新的过程实际上就是对这张表进行迭代更新，获取某一状态或行为价值的时候通常需要一个查表操作。因此，前面的强化学习算法称为表格型强化学习。
强化学习的函数近似方法
AI天才研究院
12-26 1132
1.背景介绍 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能技术，它通过在环境中执行动作来学习如何实现最佳的行为。强化学习的目标是找到一个策略，使得在执行动作时，代理(agent)可以最大化累积的奖励。在许多实际应用中，强化学习需要处理高维的状态空间和动作空间，这使得直接应用传统的动态规划方法变得不可行。因此，强化学习社区开发了许多函数近似方法，以解决这个问题。 ...
强化学习与函数逼近
11-11
本书系统介绍基于函数逼近的强化学习与动态规划方法，重点解决连续状态与动作空间下的最优控制问题。内容涵盖值迭代、策略迭代与策略搜索三大类算法，结合理论分析与仿真实例，深入探讨近似架构的设计与自动学习机制...
精选资源
强化学习入门 2023.pdf
03-10
强化学习是一种机器学习方法，它关注于智能体如何在环境中进行决策以达到某种目的。在强化学习中，智能体通过与环境的交互来学习哪些行为能最大化某种累积的奖励。强化学习结合了控制、优化和概率理论的知识，并在很...
AI 工具实战测评：从技术性能到场景落地的全方位解析
hello world/linux
12-16 776
幽冥大陆(五十四)ASR C语言识别到自动化软件——东方仙盟筑基期
最新发布
cybersnow精通 28 门计算机语言，凭借其超凡的技术能力，成功开发过上万个应用，广泛涉及政府、商业、个人等众多领域，甚至在检察院、环保局、公安局等专业场景中也大放异彩。不仅熟练掌握单片机和物联网开发，在软件架构设计方面更是独树一帜，自创了跨平台软件
12-20 693
ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）技术在软件自动化命令领域正掀起一场变革。它使得软件系统能够理解人类语言，并依据指令自动执行任务。通过 ASR，用户无需手动输入复杂的命令或进行繁琐的界面操作，只需说出指令，软件就能精准响应。在自动化脚本编写中，ASR 可以实时将语音转化为代码命令。例如，在编写 Python 自动化脚本时，用户说出 “创建一个名为‘data’的列表”，ASR 系统就能将其转化为对应的 Python 代码data = []。
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
12-17 832
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
全品类电商AI助手诞生，AI试衣+万饰穿戴+图生视频，覆盖全链路
Dreamshop_AI的博客
12-19 906
DreamshopAI升级推出三大核心功能，全面革新电商视觉生产流程：AI试衣功能通过智能识别服装款式和材质，7-15天模特拍摄缩短至几分钟；万饰穿戴功能突破品类限制，精准还原珠宝、箱包等商品的材质细节；图生视频功能将静态图片转化为高质量短视频，大幅降低视频制作门槛。系统基于千万级电商数据训练，能自动适配不同市场需求，并推出AI试衣屏Dreamfit实现线上线下体验闭环。此次升级使AI成为电商运营的核心生产力工具，将传统视觉制作效率提升3倍以上，推动电商行业进入智能化新阶段。
[LLM]AIM: Adaptive Inference of Multi-Modal LLMs via Token Merging and Pruning
天下事有难易乎？为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣。人之为学有难易乎？学之，则难者亦易矣；不学，则易者亦难矣。
12-20 456
本文提出AIM框架，一种无需训练的多模态大语言模型(MLLMs)推理加速方法。通过双阶段设计：在LLM前基于相似度合并视觉Token，在LLM内基于注意力重要性剪枝Token，显著降低计算量。实验表明，该方法在视频理解任务中可减少6.8倍FLOPs，在图像任务中保持3.7倍加速的同时维持性能。关键发现包括：75%视觉Token冗余、LLM早期层侧重跨模态融合而后期侧重文本推理、跨帧合并会损害视频理解等。该方法支持动态调整压缩比例，为资源受限环境下的高效多模态推理提供了实用解决方案。
深入NVIDIA Nemotron-3：高效准确的技术、工具与数据深度解析
专注于人工智能领域的小何尚
12-18 889
摘要：NVIDIA Nemotron-3技术解析 NVIDIA Nemotron-3系列模型为构建专业AI智能体提供了突破性解决方案。该系列采用创新的混合Mamba-Transformer MoE架构，结合状态空间模型(Mamba)的长序列处理能力、Transformer的精确推理和MoE的高效计算，支持高达100万token的上下文处理。模型通过NeMo Gym多环境强化学习框架训练，使智能体掌握复杂任务执行能力。技术亮点包括：1)混合架构实现超长上下文推理；2)开源RL训练环境支持智能体开发；3)原生支
强化学习 约束函数
06-24
### 强化学习中约束函数的使用方法与实现细节 在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，约束函数通常用于限制策略的行为，以确保其满足某些特定条件。这些条件可能包括安全性、资源限制或任务特定的要求等。约束函数的引入可以通过多种方式实现，具体取决于所使用的算法框架和目标。 #### 1. 约束函数的作用 约束函数的主要作用是通过引入额外的限制条件来优化策略，从而避免策略在训练过程中违反预定义规则。例如，在机器人控制领域，约束函数可以用来限制机器人的动作范围，防止其进入危险区域[^3]。 #### 2. 约束函数的实现方式 约束函数可以通过以下几种方式实现： - **正则化项**：将约束条件转化为损失函数中的正则化项，例如加入L1或L2范数。这种方式能够有效防止过拟合并提高训练稳定性[^1]。 - **惩罚机制**：在奖励函数中引入惩罚项，当策略违反约束条件时，降低其奖励值。这种方法简单直观，但可能导致收敛速度变慢[^5]。 - **硬约束**：直接在策略输出中施加硬性限制，例如通过裁剪动作空间或将不合法的动作映射到合法范围内。这种方式确保了策略始终符合约束条件，但可能降低策略灵活性[^3]。 #### 3. 示例代码 以下是一个简单的Python代码示例，展示如何在强化学习中实现约束函数： ```python import numpy as np # 定义策略网络 class PolicyNetwork: def __init__(self, action_space): self.action_space = action_space def predict(self, state): # 假设策略输出为连续动作 action = np.random.uniform(-1, 1) # 随机生成动作 return self.apply_constraints(action) def apply_constraints(self, action): # 施加硬约束，确保动作在合法范围内 if action < -0.5 or action > 0.5: return np.clip(action, -0.5, 0.5) return action # 使用策略网络 policy = PolicyNetwork(action_space=(-1, 1)) state = np.array([0.1, 0.2]) # 假设状态 action = policy.predict(state) print(f"Constrained Action: {action}") ``` #### 4. 注意事项 尽管约束函数有助于改善策略行为，但在实际应用中需要注意以下几点： - **适配性**：约束函数的设计应与具体任务相匹配，否则可能导致性能下降[^2]。 - **调参**：约束强度需要仔细调整，以避免过度限制策略自由度[^1]。 - **计算成本**：复杂约束函数可能会增加计算开销，影响训练效率[^4]。 ###
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