迁移学习和强化学习

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强化学习Reinforcement Learning中的迁移学习与多任务学习
AI天才研究院
06-03 1121
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过机器学习方法实现的智能决策技术，其核心思想是通过与环境的交互来学习最佳策略，从而实现最佳的决策效果。迁移学习（Transfer Learning, TL）是一种在已有模型或数据上进行训练的技术，能够在不同任务中取得良好的效果。多任务学习（Multi-task Learning, MTL）则是指在多个任务中同时进行学习，从而提高学习效果的方法。在强化学习领域中，迁移学习和多任务学习也受到越来越多的关注。
半监督学习：结合迁移学习和强化学习，实现更优秀的智能训练
AI天才研究院
07-19 3038
作者：禅与计算机程序设计艺术 半监督学习（Semi-supervised Learning）是一种机器学习方法，它在数据有限的情况下通过增加标签数据的辅助，来提升模型的学习能力，得到比单纯用有标注数据更好、更准确的模型。它的特点主要包括以下几点： 1) 有标注数据+少量无标注数据； 2) 使用数据增强、正则化等方法提高模型的
深度强化学习中的迁移学习
09-20
本文综述了迁移学习在强化学习问题设置中的应用。RL已经成为序列决策问题的关键的解决方案。随着RL在各个领域的快速发展。包括机器人技术和游戏，迁移学习是通过利用和迁移外部专业知识来促进学习过程来帮助RL的一项重要技术。
深度学习进阶之路 - 从迁移学习到强化学习
跟随技术的脚步-linolzhang的专栏
06-06 1万+
一. 深度学习及其适用范围        大数据造就了深度学习，通过大量的数据训练，我们能够轻易的发现数据的规律，从而实现基于监督学习的数据预测。                 没错，这里要强调的是基于监督学习的，也是迄今为止我在讲完深度学习基础所给出的知识范围。        基于卷积神经网络的深度学习（包括CNN、RNN），主要解决的领域是 图像、文本、语音，问题聚焦在 分类
基于模型的深度强化学习知识迁移
最新发布
pepsi的博客
10-06 437
本文提出一种将基于模型的深度强化学习作为教师、向无模型学习器迁移知识的方法，以提升初始性能、降低样本复杂度并增强安全性。通过改进规划器，确保动作有效性，并在坑洼和半猎豹环境中验证了该方法在收敛速度、渐近性能和样本效率上的优势。
深度学习 -> 强化学习 ->迁移学习（杨强教授报告）
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jiandanjinxin的专栏
01-06 3万+
李宏毅机器学习课程－Transfer Learning链接: http://pan.baidu.com/s/1nu6DMRn 密码: an9q 深度学习的局限表达能力的限制。因为一个模型毕竟是一种现实的反映，等于是现实的镜像，它能够描述现实的能力越强就越准确，而机器学习都是用变量来描述世界的，它的变量数是有限的，深度学习的深度也是有限的。另外它对数据的需求量随着模型的增大而增大，但现实中有那么多高
强化学习的迁移学习与多任务学习
AI天才研究院
01-07 1236
1.背景介绍 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习的方法，它通过在环境中执行动作来学习如何实现最大化的累积奖励。在过去的几年里，强化学习已经取得了显著的进展，并在许多实际应用中得到了广泛应用，例如游戏、自动驾驶、人工智能等。然而，随着数据量和任务复杂性的增加，强化学习的挑战也随之增加。 迁移学习(Transfer Learning)和多任务学习(Mul...
深度强化学习的前沿进展强化学习与迁移学习的结合
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
04-22 440
强化学习作为人工智能的一个重要分支，近年来在很多领域都取得了显著的进展，例如游戏、机器人、自动驾驶等。AlphaGo的诞生更是将强化学习推向了一个新的高度，人工智能开始在围棋这个被认为是人类智慧的象征的领域超越人类。强化学习与迁移学习的结合是一个非常有前景的研究领域，其在很多实际的应用中都表现出了巨大的潜力。然而，当前这个领域还存在很多挑战，例如如何更好地定义源任务和目标任务之间的相似性，如何更好地完成知识的迁移，如何处理迁移过程中的负迁移问题等。
RL基于迁移学习的强化学习（RL-TL）
09-19
【RL】基于迁移学习的强化学习（RL-TL） ===================================================================== 包含基于迁移学习的强化学习（RL-TL）算法实现的可执行代码 ====================================...
机器学习、深度学习、强化学习和迁移学习等学习资料合集（源码）
03-04
机器学习、深度学习、强化学习和迁移学习等学习资料合集（源码）.zip机器学习、深度学习、强化学习和迁移学习等学习资料合集（源码）.zip机器学习、深度学习、强化学习和迁移学习等学习资料合集（源码）.zip机器学习...
强化学习中的强化学习与迁移学习
AI天才研究院
01-18 881
1.背景介绍 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法，它通过在环境中与其他实体互动来学习如何做出最佳决策。强化学习的目标是在不同的环境中学习一个策略，使得在未来的环境中能够取得最佳的性能。迁移学习(Transfer Learning)是机器学习中的一种方法，它涉及在一个任务上学习的模型被应用于另一个相关任务，以提高新任务的性能。在本文中，我们将探讨强化...
用大白话告诉你什么是强化学习和迁移学习
小夜
07-17 3876
一.深度学习（Deep Learning）     深度学习是近期人工智能取得重大突破的重要因素之一。现在商用的多是有监督的深度学习，需要大量的标注数据。     举个例子，怎么教小朋友认识小狗呢。你会找些图片给小朋友看，告诉他这是小狗；路上碰见小狗，你会指给他看，告诉他这个是小狗；而小朋友指着电视上的猫说这是小狗，你会赶紧指正，告诉他这不是小狗，旁边那个才是小狗。时间久了，次数多了，小朋友就...
人工智能、机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习概念辨析
CBB_FT的博客
04-28 4027
人工智能、机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习概念辨析
【机器学习】机器学习、深度学习、强化学习和迁移学习简介、相互对比、区别与联系。
weixin_51306394的博客
06-29 4301
机器学习、深度学习、强化学习和迁移学习都是人工智能领域的子领域，它们之间有一定的联系和区别。下面分别对这四个概念进行解析，并给出相互对比、区别与联系以及应用场景案例分析。
强化学习、深度学习和迁移学习的关系
niuniu19931022的博客
03-03 9779
参照这篇博客http://blog.youkuaiyun.com/jiandanjinxin/article/details/54133521
深度学习 -＞ 强化学习 -＞迁移学习（杨强教授报告）
qq_44465615的博客
06-22 1384
深度学习的局限 表达能力的限制。因为一个模型毕竟是一种现实的反映，等于是现实的镜像，它能够描述现实的能力越强就越准确，而机器学习都是用变量来描述世界的，它的变量数是有限的，深度学习的深度也是有限的。另外它对数据的需求量随着模型的增大而增大，但现实中有那么多高质量数据的情况还不多。所以一方面是数据量，一方面是数据里面的变量、数据的复杂度，深度学习来描述数据的复杂度还不够复杂。 缺乏反馈机制。目前深度学习对图像识别、语音识别等问题来说是最好的，但是对其他的问题并不是最好的，特别是有延迟反馈的问题，例如机器人的行
迁移强化学习
rl小透明
11-07 2568
作者：机器之心 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87220648 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 一、迁移学习是什么？ 机器学习技术在许多领域取得了重大成功，但是，许多机器学习方法只有在训练数据和测试数据在相同的特征空间中或具有相同分布的假设下才能很好地发挥作用。当分布发生变化时，大多数统计模型需要使用新收集的训练数据重建模型。在许多实际应用中，重新收集所需的训练数据并重建模型的代价是非常昂贵的，在这种情况下，我们需要在任务域
杨强：深度学习、强化学习、迁移学习的结合及应用进展
happytofly的博客
07-29 8865
作为首位美国人工智能协会（AAAI）华人Fellow，唯一AAAI华人Councilor，国际顶级学术会议KDD、IJCAI等大会主席，香港科技大学计算机与工程系主任杨强教授在国内外机器学习界声誉卓著。在此前接受优快云采访时，杨强介绍了他目前的主要工作——致力于一个将深度学习、强化学习和迁移学习有机结合的Reinforcement Transfer Learning（RTL）体系的研究。那么，这...
大语言模型中的强化学习与迁移学习技术
North_D的博客
03-28 1701
在这个背景下，我们不直接讨论"agent"这一概念，因为在大语言模型的训练和微调中并不涉及典型的强化学习框架中的智能体。在大语言模型中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）和迁移学习（Transfer Learning）是两种重要的机器学习技术，各自有不同的作用和意义，并有着显著的异同。总之，在大语言模型中，强化学习主要用于训练模型如何根据实时反馈做出决策，而迁移学习则侧重于利用预训练模型的知识迅速适应新任务，两者相辅相成，共同推动大语言模型在多样化的应用场景中取得优异表现。
迁移学习和强化学习结合
02-24
### 迁移学习与强化学习结合的应用实例 在实际应用中，迁移学习与强化学习的结合能够显著提升智能系统的性能和泛化能力。以CartPole游戏为例，在该环境中，通过基于领域自适应的迁移学习技术，可以从其他相似的任务（如倒立摆控制或其他平衡类任务）获取先验知识并迁移到当前任务中[^1]。 #### 实现方法一：先学习再迁移 一种常见的做法是首先在一个或多个源域任务上训练一个基础策略网络，之后将此预训练好的模型参数作为初始化条件用于新环境下的微调过程。这种方法不仅加快了收敛速度还提高了最终表现水平。 ```python import gym from stable_baselines3 import PPO # Load source domain model (pre-trained on similar task) source_env = gym.make('SourceTask-v0') model = PPO.load("ppo_source_task") # Fine-tune the pre-trained model on target domain target_env = gym.make('CartPole-v1') model.set_env(target_env) for i in range(epochs): model.learn(total_timesteps=steps_per_epoch) ``` #### 方法二：引入强化机制改进迁移效果 另一种方式则是在执行特征空间映射的同时考虑到来自不同分布的数据之间的差异性，并利用奖励信号指导这种转换过程更加合理有效。这通常涉及到设计特殊的损失函数来衡量两个概率密度间的距离以及定义额外的目标使得agent能够在新的场景下快速调整自己的行为模式。 #### 应用案例分析 - **机器人导航**：当面对未知地形时，先前积累的经验可以帮助机器人更快地找到最优路径而无需重新探索整个地图；同时借助即时反馈不断修正路线直至成功到达目的地。 - **自动驾驶汽车**：车辆可以在模拟器内经过大量驾驶练习后掌握基本技能集，随后把这些技巧平滑过渡至真实道路上继续完善其决策制定流程，从而降低事故风险并提高安全性。 - **个性化推荐系统**：平台可以根据用户过往交互记录预测偏好趋势并向他们推送感兴趣的商品/服务信息，随着互动次数增加持续优化建议质量达到双赢局面。
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