好奇心驱动的强化学习 openAI

最新推荐文章于 2024-11-19 18:45:20 发布
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探讨了在大规模数据集中保持好奇心的重要性，以及如何利用OpenAI等先进的人工智能技术来激发和维持这种好奇心，以推动创新和发现。
啊哈2020
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强化学习中的好奇心驱动探索机制
AI天才研究院
12-30 1113
强化学习中的好奇心驱动探索机制 关键词： 强化学习，好奇心驱动探索，探索机制，AI算法，人工智能 摘要： 本文围绕强化学习中的好奇心驱动探索机制展开，首先介绍了强化学习的基本概念和核心要素，随后探讨了好奇心在心理学和神经科学中的基础理论。文章详细阐述了
AGI的好奇心驱动学习机制
AI天才研究院
11-03 1133
第1章: AGI概述 1.1 什么是AGI 1.1.1 AGI的定义与特征 人工通用智能（Artificial General Intelligence，简称AGI）是指一种能够在各种认知任务上表现与人类相媲美或超越人类的人工智能。与目前广泛应用的专
强化学习 Reinforcement Learning（六）——好奇心驱动的强化学习
wzduang的博客
01-12 5901
本文将讲述关于好奇心机制的主要内容，向读者展示什么是好奇心机制，最后复现 ICM ，并与我们熟悉的 DQN 相结合 噢噢，差点忘了，本文的代码全部基于 paddle2.0rc 版本
强化学习里的好奇心
triplemeng的博客
12-16 7316
去年有一篇利用好奇心驱动进行exploration的强化学习文章很有意思(Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction)。在大多数真实世界的问题中，外在世界的激励(reward)往往极其稀疏，甚至缺失。得不到反馈的agent则缺乏有效的机制更新自己的策略函数(policy)。 在这种情况下，文章提出了利用内在的好奇心来驱动对世...
自监督强化学习：好奇心驱动探索（CDE）算法
最新发布
Chujun123528的博客
11-19 849
CDE算法作为一种好奇心驱动的自监督强化学习算法，在稀疏奖励或无奖励的环境中展现出了良好的探索能力。通过构建基于预测误差的内在奖励机制，CDE算法能够激励智能体持续探索未知环境，发现新的策略和行为模式。未来，随着深度学习技术的不断发展，CDE算法有望在更多领域得到应用，并与其他强化学习算法相结合，进一步提高智能体的学习能力和适应能力。同时，如何进一步优化预测模型、提高内在奖励的准确性以及平衡探索与开发之间的关系，将是CDE算法未来研究的重要方向。
强化学习中好奇心机制
qq_37402392的博客
06-01 2128
今天我们将了解深度强化学习中**最令人兴奋、最有前景的策略之一好奇心驱动学习。
深度强化学习中的好奇心
weixin_33908217的博客
12-26 495
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Curiosity in Deep Reinforcement Learning 作者 |Michael Klear 翻译 |凝决2018 校对 | 酱番梨 整理 | 菠萝妹 原文链接： https://towardsdatascience.com/cur...
强化学习中的好奇心驱动学习算法：随机网络精馏探索技术
低代码开发，数据，中间件，企业架构原创技术分享
12-06 1737
本文为翻译发表，转载需要注明来自公众号EAWorld。作者：Rani Horev译者：白小白原题：Explained: Curiosity-Driven Learnin...
使用TensorFlow实现好奇心驱动的深度强化学习探索
资源摘要信息:"noreward-rl：[ICML 2017] TensorFlow代码，用于好奇心驱动的深度强化学习探索" 标题解析： "noreward-rl"指的是在强化学习（Reinforcement Learning, RL）环境中，当外部奖励（reward）不存在或稀疏...
基于好奇心驱动探索的强化学习实践
### 基于好奇驱动探索的强化学习：超级马里奥兄弟游戏实践 #### 1. 预测误差与鲁棒性需求 在强化学习中，使用预测误差作为好奇信号是一种思路。但预测误差容易受到环境中琐碎随机性和不可预测性的影响。例如，树叶...
强化学习：基于好奇心驱动的强化学习的Web自动测试
燕双嘤
09-30 2104
题目：Automatic Web Testing Using Curiosity-Driven Reinforcement Learning 出处：International Conference on Software Engineering (ICSE，2021)，高性能计算机高水平会议。 摘要：Web测试长期以来被认为是一项众所周知的困难任务。即使在今天，web测试仍然严重依赖于手动操作，而自动化web测试远未达到人的水平。web测试面临的主要挑战包括动态内容更新和隐藏在复杂用户交互和特定输入值下
Deepmind“好奇心”强化学习新突破！改变奖励机制，让智能体不再“兜圈子”...
深度学习世界
10-25 2671
  新智元报道  来源：Google AI 作者：Nikolay Savinov,  Timothy Lillicrap,编译：大明【导读】Google、Deepmind...
强化学习中的好奇心奖励机制
小星AI
12-03 4762
参考视频：李宏毅强化学习系列 参考论文： Large-Scale Study of Curiosity-Driven Learning Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction Curiosity-driven Exploration for Mapless Navigation with Deep Reinforcement Learning Exploration by Random Network Distillation 参
好奇心驱动学习，让强化学习更简单
ynlyxy的博客
05-08 552
http://k.sina.com.cn/article_6552764637_1869340dd01900f6k3.html
强化学习-reward-shaping-好奇心驱动-调研
hehedadaq的博客
04-03 1910
强化学习-reward-shaping-好奇心驱动-调研 文章目录强化学习-reward-shaping-好奇心驱动-调研前言：快速阅览：一、Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction二、random network distillation三、[好奇心驱动的强化学习：从信息论开始](https://zhuanlan.zhihu.com/p/33588912)四、Episodic Curiosity Through Reachabil
强化学习：稀疏奖励（Reward Shaping，Curiosity，Curriculum Learning）
燕双嘤
09-10 5151
在做 Q-learning 的时候，会有一些随机性，让它去采取一些过去没有采取过的 action，那你要随机到说，它把螺丝起子捡起来，再把螺丝栓进去，然后就会得到 reward 1，这件事情是永远不可能发生的。那也许树叶飘动这件事情，是很难被预测的，对 智能体来说它在某一个 state 什么都不做，看着树叶飘动，然后，发现这个树叶飘动是没有办法预测的，接下来它就会一直站在那边，看树叶飘动。这个想法里面是有一个问题的，这个问题是某一些 state它很难被预测并不代表它就是好的，它就应该要去被尝试的。.....
【ICM】好奇心机制
weixin_46267823的博客
03-05 1716
通过降低每一帧的图片像素和通道（转为灰度图），一反面可以降低经验回放器的内存问题，一方面可以自动过滤掉一些与游戏无关的游戏背景，比如飘动的云。（对于不连续的动作，这两种方法都可行，但如果是连续的动作基于价值的方法是不能用的，我们只能用一个概率分布在连续动作中选择特定的动作）。结合这两种方法建立一种Actor-Critic的方法，基于概率会给出做出的动作，基于价值会对做出的动作的价值二者的综合。一批经验进行批量学习。这样做的好处是能够打破经验之间的相关性，并且允许多次利用相同的经验，从而提高了样本的效率。
好奇心机制总结
qq_42991073的博客
05-05 1311
好奇心机制总结 好奇心主要就是解决由于奖励稀疏而造成强化学习困难的问题，本质上就是用各种额外的bonus使奖励变成一个连续的奖励 文章 EPISODIC CURIOSITY THROUGH REACHABILITY ICLR 2019 计算当前的动作与replay buffer里面之前全部的动作之间的相似度（使用一个神经网络进行计算），而后给一个bonus奖励 其中，比较网络为ci=C(ei,e),i=1,∣M∣c_i=C(e_i,e),i=1,|M|ci​=C(ei​,e),i=1,∣M∣，选择C
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