Iterative Regularized Policy Optimization with Imperfect Demonstrations

最新推荐文章于 2025-12-07 19:40:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-07 19:40:17 发布 · 857 阅读 · 26 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #机器学习 #算法

ICML 2024
paper
code

Intro

利用基于次优专家数据的专家策略，通过policy constraint的形式引导智能体的在线优化，同时通过利用在线高质量数据扩展专家数据，并有监督得对专家策略进行矫正。二者交替优化实现目标策略的迭代更新

Method

在这里插入图片描述
上述定理说明两个问题：1）最优策略下的 J ( π ) J(\pi) J(π)是受限于 J ( π E ) J(\pi_E) J(π

最低0.47元/天 解锁文章
论文阅读：2024 arxiv Some things are more CRINGE than others: Iterative Preference Optimization with the
CSPhD-winston的博客
04-24 948
这篇论文展示了一种更简单、高效的方法来训练语言模型，使其更懂人类喜好。未来，类似的技术可能让ChatGPT等工具生成更少错误、更符合需求的内容，同时降低训练成本。对于开发者来说，成对尴尬损失可能成为优化模型的新首选工具。
ICML 2019 Accepted Papers (Title, Author, Abstract, Code) (001-150)
qq280929090的专栏
07-14 6009
Title: Author: Abstract: Title: Author: Abstract: Title: Author: Abstract: Title: Author: Abstract: Title: Author: Abstract: Title: Author: Abstract: Title: Author: Abstract: Title: Author: Abstract: ...
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
热门推荐
zincrain的博客
12-09 2万+
A graph similarity for deep learning An Unsupervised Information-Theoretic Perceptual Quality Metric Self-Supervised MultiModal Versatile Networks Benchmarking Deep Inverse Models over time, and the Neural-Adjoint method Off-Policy Evaluation and Learning.
NIPS 2018 paper list（论文列表）
人工智能技术学习与分享
12-03 1万+
Efficient Algorithms for Non-convex Isotonic Regression through Submodular Optimization Francis Bach Structure-Aware Convolutional Neural Networks Jianlong Chang, Jie Gu, Lingfeng Wang, GAOFENG MENG, ...
NIPS 2018 收录论文及下载链接
愿十四亿神州尽舜尧
05-08 2万+
Efficient Algorithms for Non-convex Isotonic Regression through Submodular OptimizationFrancis Bach Structure-Aware Convolutional Neural NetworksJianlong Chang,Jie Gu,Lingfeng Wang,GAOFENG MENG,...
NIPS 2018 接收论文list 完整清单
VIEO
09-04 2328
2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019​​​​​​​ >~1. Zero-Shot Transfer with Deictic Object-Oriented Representation in Reinforcement L...
2020年 ICLR 国际会议最终接受论文(poster-paper)列表(一)
yinizhilianlove的博客
02-21 1万+
来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧） 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2020-01-22     2020年的ICLR会议将于今年的4月26日-4月30日在Millennium Hall, Addis Ababa ETHIOPIA（埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴 千禧大厅）举行。     2020年ICLR会议（Eighth International Con...
2018 NIPS paper list
Z609834342的博客
12-10 2694
NIPS2018 接收论文包括poster、tutorial、workshop等，目前官网公布了论文清单： https://nips.cc/Conferences/2018/Schedule Poster paper >~1. Zero-Shot Transfer with Deictic Object-Oriented Rep...
CVPR2022论文列表（中英对照）
dovings的博客
07-04 2万+
CVPR论文列表，中英对照
强化学习@AAAI2019
qq_33254440的博客
10-08 1万+
Fully Convolutional Network with Multi-Step Reinforcement Learning for Image Processing 具有多步强化学习的全卷积网络用于图像处理 Ryosuke Furuta@The University of TokyoNaoto Inoue@The University of TokyoToshihiko Yamasaki@The University of Tokyo 古田凉介@东京大学井上直人@东京大学山崎俊彦@东京大学 AAA
Iterative Methods for Optimization
07-28
最优化方法是现代科技领域不可或缺的一部分，它的核心在于寻找函数的极值点——无论是最小值还是最大值，优化问题都广泛应用于机器学习、数据挖掘、网络设计、资源分配等诸多场景。迭代法作为最优化方法的一种主要...
Optimization of iterative PIC-MMSE based detection with symbol mapping
02-08
迭代检测和解码技术基于最小均方误差的并行干扰抵消法(PIC-MMSE)近年来受到了相当多的关注。为了提高性能，检测器通常采用一种自我迭代的方法，它迭代地估计软比特信息(SBI)。本文提出了两个主要思路来提高基于PIC-...
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1231
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
【论文速递】2025年第34周(Aug-17-23)(Robotics/Embodied AI/LLM)
最新发布
淋曦的进击手记
12-07 727
自我监督的学习有望消除对手动数据注释的需求，从而使模型能够毫不费力地扩展到大规模的数据集和较大的体系结构。通过不针对特定的任务或领域量身定制，这种训练范式有可能使用单个算法从不同的来源学习视觉表示形式，从自然到航空图像。该技术报告介绍了Dinov3，这是通过利用简单而有效的策略来实现这一愿景的主要里程碑。首先，我们利用仔细的数据准备，设计和优化来扩展数据集和模型大小的好处。其次，我们介绍了一种称为GRAM锚定的新方法，该方法有效地解决了长期训练时间表中已知但未解决的密集特征映射降解的问题。
人工智能的基石之三：硬件
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 581
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
12-04 595
而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
【AI是否能替代IT从业者？】
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 1089
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
AI驱动的网联自动驾驶汽车网络安全测试方法
NewCarRen的博客
12-03 1014
本文综述了网联自动驾驶汽车(CAV)网络安全测试面临的挑战与解决方案。随着CAV普及，网络攻击风险加剧，现有渗透测试方法面临测试环境成本高、专业人才匮乏等挑战。研究表明，人工智能(AI)在传统行业渗透测试中展现出缩短时间、提高效率的优势，但在CAV领域应用仍存在明显缺口。文章重点分析了强化学习等AI算法在渗透测试中的应用潜力，指出创建仿真环境是测试AI模型有效性的可行方案。开源工具VEINS被推荐为合适的仿真平台，其Python/C++接口便于AI模型集成。研究认为，若证实AI方法有效，可扩展应用于完整CA
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
Azhiyuanshijie的博客
12-04 286
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
分析论文 self-refine iterative refinement with self-feedback
03-19
### 自适应精化方法（Self-Refine Method）及其迭代反馈改进 #### 定义与背景 自适应精化方法（Self-Refine Method）是一种通过模型自身的预测能力不断优化其输出的技术。这种方法的核心在于利用模型的当前状态作为输入的一部分，从而逐步提高精度和质量[^1]。 在论文《CRITIC: Large Language Models Can Self-Correct with Tool-Interactive Critiquing》中提到，大型语言模型可以通过工具交互式的批评机制实现自我修正功能。这种技术可以被看作一种特殊的自适应精化形式，在此过程中，模型不仅依赖外部数据集进行训练，还能够基于内部生成的结果提供进一步的调整建议。 #### 迭代反馈改进（Iterative Refinement with Self-Feedback） 迭代反馈改进是指在一个循环的过程中持续应用自反馈来提升系统的性能或准确性。具体来说： 1. **初始估计**：系统首先生成一个初步结果。 2. **误差评估**：通过对该初步结果的质量分析或者与其他标准对比找出存在的偏差。 3. **更新策略**：依据上述发现的不足之处制定相应的修改方案并重新计算新的更优解。 4. **重复执行直至收敛**：以上三个阶段会反复运行直到达到预定目标水平为止。 例如，《Super Resolution in Human Pose Estimation—Pixelated Poses to a Resolution Result》探讨了超分辨率图像处理领域内的姿态估计问题，并引入了一种类似的思路用于改善像素级人体姿势重建效果。文中描述的方法先构建低分辨率下的粗略骨架结构图谱，再经由多次精细化操作最终获得高清晰度版本的人体关节定位信息[^2]。 以下是简化版伪代码展示如何实施这一过程： ```python def iterative_refinement(input_data, model): refined_output = input_data while not converged(refined_output): # 判断是否满足停止条件 feedback_signal = compute_feedback(model, refined_output) updated_parameters = adjust_model_params(feedback_signal) new_estimation = model.predict(updated_parameters, refined_output) refined_output = combine_outputs(new_estimation, refined_output) return refined_output ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值