好奇心

最新推荐文章于 2024-12-30 01:55:45 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/ccjcjc/archive/2012/08/24/2653584.html

好奇心应是在我们每个人脑海里燃烧而永不熄灭的火焰。它让我每天早晨醒来的时候都会想，今天又将会有什么新奇的事情等待着我。好奇心是求知动力的源泉。没有它，我们或许还不知道今天的我们是谁。好奇心是我们日常生活中激情的来源。正因为我们充满想象力和好奇心我们才能成为探险家和科学家

——马天琪

转载于:https://www.cnblogs.com/ccjcjc/archive/2012/08/24/2653584.html

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好奇心：驱动创新与发现的源泉

AI天才研究院

12-11

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第一部分：好奇心理论基础 好奇心是推动人类进步和创新的重要动力。在这一部分，我们将探讨好奇心的起源、定义及其在人类行为中的重要性。第1章：好奇心的起源与定义 1.1 好奇心的起源与进化 好奇心作为一种行为倾向，在人类进化

好奇心驱动探索（CDE）算法及python详解

qq_42568323的博客

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好奇心驱动探索（Curiosity-Driven Exploration, CDE）是一种基于内在动机的探索策略，广泛应用于强化学习（Reinforcement Learning, RL）和机器人自主探索任务中。CDE的基本思想是通过内在动机（如好奇心）来引导智能体进行探索，而不是完全依赖外部奖励。在传统的强化学习中，智能体的行为主要是由外部环境的奖励信号驱动的，而在CDE中，智能体的行为更多是由它自身对环境的“好奇”来驱动。这种方式适合用于那些奖励稀缺或环境复杂度高的任务中。

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【SSL-RL】自监督强化学习： 好奇心驱动探索 (CDE)算法

博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。

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好奇心驱动探索，Curiosity-driven Exploration (CDE)算法是一种用于自监督强化学习的算法，旨在通过激发智能体的“好奇心”来引导其探索未知环境。好奇心驱动的探索机制主要基于智能体对环境的预测误差：当智能体遇到无法准确预测的情境时，会将其视为一个具有“新奇性”的事件，从而被激励去探索该区域。CDE适用于稀疏奖励或无奖励的环境，通过自监督的方式增强智能体的探索能力，使其能够自主地发现和学习新的环境结构和行为模式。

【SSL-RL】基于好奇心驱动的自监督探索机制（ICM算法）

10-26

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Intrinsic Curiosity Module (ICM) 是一种用于强化学习的内在奖励机制，旨在解决传统强化学习中在稀疏奖励场景下，智能体难以学习有效策略的问题。该算法由 Deepak Pathak 等人在论文《Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction》中提出。ICM 是通过引入“好奇心”作为一种内在动机，帮助智能体在缺乏外部奖励的情况下探索环境并获取经验，从而提高强化学习的效率。

好奇心漫谈

cnds123的专栏

10-23

896

好奇心漫谈

好奇心机制总结

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05-05

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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

强化学习中好奇心机制

qq_37402392的博客

06-01

2012

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。

《自监督强化学习：好奇心驱动探索（CDE）算法》

weixin_47266126的博客

12-06

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好奇心驱动探索（CDE）算法是一种自监督强化学习算法，它通过引入好奇心奖励，鼓励智能体探索未知的状态空间，从而提高了探索效率。好奇心奖励是智能体对未知状态的探索奖励。强化学习是一种机器学习方法，智能体通过与环境进行交互，学习如何在不同的状态下选择合适的动作，以最大化累积奖励。在强化学习中，智能体的目标是学习一个策略，即从状态到动作的映射，使得在长期的交互过程中获得的累积奖励最大。总之，好奇心驱动探索（CDE）算法是一种有前途的自监督强化学习算法，它为解决强化学习中的探索与利用的平衡问题提供了一种新的思路。

强化学习里的好奇心

triplemeng的博客

12-16

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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...

强化学习中的好奇心驱动探索机制

AI天才研究院

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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

好奇心网站

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"好奇心网站"是一个基于Vue.js框架构建的项目。Vue.js是目前非常流行的前端JavaScript框架，以其轻量级、易学性和灵活性而受到开发者们的广泛欢迎。这个项目可能是一个用于展示信息、分享知识或者提供互动体验的网站...

CuriosityDriven-PPO：通过引导功能松散的好奇心驱动探索

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通过引导功能来放松好奇心驱动的探索七月7，2018 描述此回购是对OpenAI的论文《一个松散的重述。该算法训练一种策略，使游戏完全摆脱内部预测错误产生的奖励。该过程可以可视化为策略和试图预测环境未来状态的...

2008年江苏省高考满分作文《好奇心》记叙文.doc

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在2008年江苏省高考的试卷中，一篇题为《好奇心》的满分作文，以其独特的视角和深刻的情感，打动了阅卷老师的心。这篇记叙文不仅仅是文字的堆砌，它更像是一扇窗户，透过它，我们得以窥视到人性中最温暖的一面。 ...

元学习的好奇心算法（Meta-learning curiosity algorithms）.pdf

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我们假设好奇心是进化过程中发现的一种机制，它鼓励个体在生命早期进行有意义的探索，从而使个体接触到能够在其一生中获得高回报的经历。我们将产生好奇行为的问题表述为元学习的问题之一:一个外环将在一个好奇心...

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09-12

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四级流水线8位booth算法乘法器，有无符号都支持（verilog），含testbench（system verilog）

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乘法器包含三个.v文件乘法器可进行有符号与无符号的8位乘法计算，但是需要提前输入乘数是否为有符号的标识【顶层multiplier_8_special.v：对乘法器进行分割段数 booth2_pp_decoder.v:使用booth算法，将乘数进行转换 mult_pp_adder.v:执行部分积加法。（这里经过了部分优化，但是仍直接使用了‘+’符号，如果是asic设计，需要更加具体，也能进一步优化） tb_mult8_special.v:(tesetbench):仿真激励文件：20*4组随机数测试数据，会返回验证时出错的数据的部分原因。（system verilog）】经过初步仿真验证，无问题经过vivado某个ultrascale型号的fpga实现过后能达到500mhz以上频率，资源使用量为120lut左右此模块为tpu设计中的一个底层模块，（作为多复用单元，可以处理浮点数据的一个部分）后续会逐步上传tpu的其他部分以及功能原理介绍注：sys_enable:模块启动信号，sys_enable=0时会暂停并暂存数据。 valid：valid=1输入乘数有效，valid=0无效则会不计算这个数据。

无限特征选择_一种基于图的特征过滤方法_Infinite Feature Selection_ a Graph-base

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好奇心驱动奖励

03-13

<think>好的，我现在需要处理用户关于“好奇心驱动奖励机制”的查询。首先，我得明确用户的需求，他们可能想了解这个概念的基本原理、应用场景以及实际案例。接下来，我需要调用网络搜索工具来查找相关的信息，确保涵盖定义、核心方法、应用领域和优缺点。根据搜索到的资料，好奇心驱动奖励（Curiosity-Driven Reward）是强化学习中的一种方法，通过内在奖励机制激励智能体探索未知环境。核心算法包括基于预测误差的ICM和基于特征学习的RND。应用领域可能涵盖游戏AI、机器人控制等。需要注意的信息包括数学公式，比如预测误差的计算，可能需要用LaTeX格式呈现。接下来，整理这些信息时要分点说明，避免使用步骤词汇，每个部分用换行分隔。需要检查是否有遗漏的关键点，比如具体例子或实验效果，比如DeepMind在《蒙特祖玛的复仇》中的案例。同时，确保引用资料分散在相应部分，而不是集中在末尾。在编写代码和公式时，严格遵守格式要求。例如，ICM中的特征提取公式用独立公式块，RND的奖励计算用行内公式。代码示例部分要使用三个反引号并注明语言类型，比如PyTorch的简单实现。最后，生成相关问题部分，必须基于用户原始问题和回答内容。可能的问题包括不同算法的比较、实际应用挑战、与其他方法的结合，以及理论支撑。确保问题数量为三个，使用正确标题格式，无额外空格或换行。现在需要验证所有要求是否满足：分点但不使用步骤词汇，公式和代码格式正确，相关问题符合规范，没有第一人称。检查无误后，整合成最终回答。</think>**好奇心驱动奖励机制介绍** 好奇心驱动奖励是强化学习中的一种探索策略，通过设计内在奖励函数激励智能体主动探索未知环境或信息稀缺区域。其核心思想是模拟人类好奇心，使智能体在缺乏外部奖励时仍能自主学习。 **核心方法** 1. **基于预测误差的模型** 智能体通过预测自身行为结果与实际结果的差异生成内在奖励。典型算法为**内在好奇心模块（ICM）**，其数学表达为： $$r_t^i = \eta \cdot ||\phi(s_{t+1}) - \phi(\hat{s}_{t+1})||^2$$ 其中$\phi$为状态特征提取器，$\hat{s}_{t+1}$为预测状态，$\eta$为缩放系数。 2. **基于特征学习的模型** 如**随机网络蒸馏（RND）**，通过训练预测器网络拟合随机初始化目标网络的输出差异生成奖励： ```python # 伪代码示例 target_net = RandomNetwork() predictor_net = TrainableNetwork() intrinsic_reward = MSE(predictor_net(state), target_net(state)) ``` **应用场景** - **稀疏奖励环境**：如游戏《蒙特祖玛的复仇》中，DeepMind使用ICM使智能体探索效率提升20倍。 - **机器人控制**：帮助机械臂在无明确目标时自主发现物体交互方式。 - **科学发现**：用于分子生成或新材料探索，加速未知空间搜索。 **优缺点对比** | 优势 | 挑战 | |------|------| | 提升探索效率 | 可能陷入“无意义好奇”循环 | | 无需预定义奖励 | 高维状态空间计算成本高 | | 适应动态环境 | 需平衡内在/外在奖励权重 | ---