online-vs-offline-learning

最新推荐文章于 2025-01-04 00:41:06 发布
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博客探讨了线上学习与线下学习的相关内容，聚焦于信息技术领域中这两种学习模式的情况。
pandamax
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离线强化学习概述
想写就写咯
10-27 3155
文章目录前言正文 前言 文章内容节选自Offline Reinforcement Learning Tutorial, Review, and Perspectives on Open Problems 正文 在缺乏仿真，并且与环境交互成本高昂时，如何利用之前收集的数据为后续在线地强化学习奠定基础是一个关键问题。离线强化学习是解决方法之一。 强化学习为基于学习的控制提供了一种数学形式。通过强化学习，我们可以自动获得以策略为代表的接近最优的行为技能，以优化用户指定的奖励函数。奖励函数定义了智能体应该做什么，而
Offline RL:Pessimistic Bootstrapping for Uncertainty-Driven Offline Reinforcement Learning
wdnmdwsmsa的博客
03-28 1078
ICLR 2022。
机器学习:在线学习和离线学习区别
源代码杀手的博客
09-18 5611
机器学习中的在线学习（Online Learning）和离线学习（Offline Learning）是两种不同的学习方式，它们在数据处理和模型更新方面有着明显的区别。以下是它们的主要区别：使用了SGDClassifier作为在线学习模型，模拟了一个不断更新的数据流，然后根据每个新的样本更新模型。输出：在下面示例代码中，在在线学习的示例之后提供的在线学习示例，变量 X 和 y 不再处于作用域内。
在线学习(online learning)——Chapter 1 What is online learning
weixin_47692652的博客
01-11 5011
A Modern Introduction to Online Learning——Chapter 1 What is online learning
Online Learning、Offline Learning
IS_MOKE的博客
10-24 1294
参考 举个例子, 在玩俄罗斯方块的时候, 你只能看到当前的方块是什么(有可能还能看到下一个方块是什么), 你需要根据当前的方块进行决策, 这种基于当前信息的决策过程就是在线算法(online algorithm). 而当你能知道整个方块序列是什么的时候, 你可能会有不一样的决策, 比如"这个方块可以放在左边这个地方, 这样和10步以后的那个方块就能凑在一起消掉", 这种基于全局信息的决策过程就是离线算法(offline algorithm). 在机器学习(包括深度学习)中, "方块"指的是数据. 我们通常做
在线学习(Online learning)与离线学习（Offline learning）
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weixin_42267615的博客
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在线学习与离线学习的简要介绍 ...
O2O:Improving Offline-to-Online Reinforcement Learning with Q-Ensemble
wdnmdwsmsa的博客
03-09 606
Q-ensemble 大法好。
O2O:Sample Efficient Offline-to-Online Reinforcement Learning
wdnmdwsmsa的博客
03-08 814
文章提出OEMA算法首先使用离线数据训练乐观的探索策略，然后提出基于元学习的优化方法，减少分布偏移并提高O2O的适应过程。然而，由于目标策略通过策略改进不断更新，这种基于行为克隆的惩罚项无法缩小行为策略和目标策略之间的差距，违反了带约束的原问题。接着，为了解决在线微调存在的分布偏移问题，采用元学习的方法。中间的偏导自然是由meta-test小节的损失函数所得到的meta_actor_loss。上述问题在保证策略约束的同时选择高不确信的动作。为了解决该问题，提出在TD3的行为策略上增加一项扰动模型。
O2O : MOTO: Offline to Online Fine-tuning for Model-Based Reinforcement Learning
wdnmdwsmsa的博客
05-30 894
文章认为，现有的基于模型的离线强化学习方法由于分布偏移、非动态数据和非平稳奖励等问题，在高维领域不适合离线到在线的微调。因此，提出了一种on-policy的基于模型的方法，该方法可以通过基于模型的价值扩展和策略正则化高效地重用先前数据，同时通过控制认知不确定性来防止模型过度利用。因此，在训练的初始阶段，动力学模型可能非常不准确，代理策略可以从更强的数据正则化中受益。，执行时随机采样一个模型去优化世界模型。然后按照一般的off-policy的算法，采用两个Q函数以及target Q函数，对价值函数建模。
O2O:Train Once, Get a Family: State-Adaptive Balances for Offline-to-Online Reinforcement Learning
wdnmdwsmsa的博客
06-03 774
现有的解决方案通过在离线和在线学习中对策略改进目标施加策略约束来解决这个问题。这种“一刀切”的方式可能无法最优地利用每个收集的样本，因为不同状态的数据质量存在显著差异。本文提出离线到在线RL (FamO2O)，使现有算法能够状态自适应的实现策略改进与约束之间的平衡。FamO2O使用一个通用模型来训练具有不同改进/约束强度的策略族，使用一个平衡模型来为每个状态选择合适的策略。经验上，广泛的实验表明，FamO2O在统计上比各种现有方法有显著的改进，在D4RL基准上实现了最先进的性能。平衡系数模型优化如下。
O2O ：SUF: Stabilized Unconstrained Fine-Tuning for Offline-to-Online Reinforcement Learning
wdnmdwsmsa的博客
05-31 624
AAAI 2024。
【强化学习】在线学习（Online Learning） 和 离线学习（Offline Learning） 主要区别
会意的博客
12-04 3862
在线学习：实时交互、策略更新立即影响行为，适合需要即时适应环境的场景。离线学习：基于历史数据训练，策略更新与交互分离，适合安全性要求高或实时交互成本高的场景。两者的选择取决于具体的应用场景、数据可用性以及系统对安全性和实时性的要求。
在线学习（Online Learning）与离线学习（Offline Learning）详解-ChatGPT4o作答
qq_46215223的博客
01-04 2089
在线学习（Online Learning）和离线学习（Offline Learning）是两种主要的机器学习和强化学习的学习范式。在实际应用中，可以根据任务需求选择在线学习或离线学习，或者结合两者的优点构建混合模型。例如，在强化学习中，可以利用离线数据进行初始训练，然后通过在线交互持续优化。的方法，模型在训练阶段使用事先准备好的静态数据进行训练，训练完成后用于推断或决策。在线学习和离线学习可以结合使用，以发挥各自的优势。在强化学习中，在线学习和离线学习分别有特定的使用场景。
在线学习和离线学习的区别
ahahayaa的博客
03-22 1370
在线学习和离线学习的区别在于数据的来源以及训练方式。
【机器学习】在线学习 - Online Learning
weixin_44211968的博客
07-11 7209
本文简单介绍了在线学习
终身学习（LifeLong Learning）/ 增量学习（Incremental Learning）、在线学习（Online Learning）
Drug discovery
05-24 5254
Lifelong learning终生学习，又名continuous learning，increment learning，never ending learning。通常机器学习中，单个模型只解决单个或少数几个任务。对于新的任务，我们一般重新训练新的模型。而LifeLong learning，则先在task1上使用一个模型，然后在task2上仍然使用这个模型，一直到task n。Lifelong learning探讨的问题是，LifeLong learning需要解决三个问题。
在线学习(online learning)总结
qq_32425417的博客
03-11 5575
最近研究在线学习，对理论和工程化做一些记录与总结，供以后回顾。话不多说，直接进入正题。 一、背景 传统机器学习开发流程基本是：数据收集->特征工程->模型训练->模型评估->保存模型->线上模型预测。这种方式有一定的缺陷，主要体现在以下方面： . 模型更新周期慢，不能有效反映线上变化，最快小时级，一般天级甚至周级； . 模型参数少，预测效果差；模型参数多，线上预测时需要内存大，QPS无法保证； 并且，在互联网行业，数据量往往特别大，几百...
Online Learning算法理论与实践
美团技术团队
04-21 5567
Online Learning是工业界比较常用的机器学习算法，在很多场景下都能有很好的效果。本文主要介绍Online Learning的基本原理和两种常用的Online Learning算法：FTRL（Follow The Regularized Leader）[1]和BPR（Bayesian Probit Regression）[2]，以及Online Learning在美团移动...
在线学习算法
WallE
11-24 3285
背景 Online Learning是工业界比较常用的机器学习算法，在很多场景下都能有很好的效果。本文主要介绍Online Learning的基本原理和两种常用的Online Learning算法：FTRL（Follow The Regularized Leader）[1]和BPR（Bayesian Probit Regression）[2]，以及Online Learning在美团移动端推荐重排序的应用。 什么是在线学习(Online Learning) 准确地说，Online Learning并不
online RL 和offline RL
最新发布
08-21
例如，AWAC（Accelerating Online Reinforcement Learning with Offline Datasets）算法通过理论推导出策略迭代过程中的更新公式，并在训练过程中对公式进行了合理的简化，从而在保持策略稳定性的同时提高了学习效率...
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