多代理强化学习综述：原理、算法与挑战
多代理强化学习是强化学习的一个子领域，专注于研究在共享环境中共存的多个学习代理的行为。每个代理都受其个体奖励驱动，采取行动以推进自身利益
SCoRe: 通过强化学习教导大语言模型进行自我纠错
这是谷歌9月发布在arxiv上的论文，研究者们提出了一种新方法**自我纠错强化学习(SCoRe)**,旨在使大语言模型能够在没有任何外部反馈或评判的情况下"即时"纠正自己的错误。
【RL】强化学习入门：从基础到应用
【RL】强化学习入门：从基础到应用强化学习，本文介绍了强化学习的基础和python经典实现。（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，它使得智能体通过与环境的互动来学习如何选择最优动作，以最大化累积奖励。近年来，随着深度学习技术的发展，强化学习取得了显著的进展
吴恩达机器学习 第三课 week3 强化学习（月球着陆器自动着陆）
Coursera课程 吴恩达机器学习 第3课 ：无监督学习、推荐算法和强化学习
AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战
自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（Reinforcement Learning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战，并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。
Monte Carlo方法解决强化学习问题
本文继续深入探讨蒙特卡罗 (MC)方法。这些方法的特点是能够仅从经验中学习,不需要任何环境模型,这与动态规划(DP)方法形成对比。
强化学习—多智能体
多智能体强化学习是强化学习中的一个重要分支，涉及多个智能体在动态和交互的环境中学习和决策。它面临着挑战，如非稳定性、维度灾难以及智能体之间的协作与竞争。然而，随着算法的不断进步，MARL 在多个复杂应用领域中显示出巨大的潜力和前景。如果有更多的具体问题或需要深入讨论某个方面，欢迎继续提问！在一个包含
使用 Python TorchRL 进行多代理强化学习
本文将深入探讨如何使用 TorchRL 解决 MARL 问题,重点关注多代理环境中的近端策略优化(PPO)。
【强化学习】Q-learning训练AI走迷宫
Q-learning是一种基于强化学习的算法，用于解决Markov决策过程（MDP）中的问题。这类问题我们理解为一种可以用有限状态机表示的问题。它具有一些离散的状态state、每一个state可以通过动作action转移到另外一个state。每次采取action，这个action都会带有一些奖励re
使用深度强化学习预测股票：DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN对比和代码示例
通过DRL，研究人员和投资者可以开发能够分析历史数据的模型，理解复杂的市场动态，并对股票购买、销售或持有做出明智的决策。
通过强化学习策略进行特征选择
在本文中，我们将介绍并实现一种新的通过强化学习策略的特征选择。
基于Google Vertex AI 和 Llama 2进行RLHF训练和评估
基于人类反馈的强化学习（RLHF）实战
MADQN：多代理合作强化学习
在本文中我们将只关注合作多代理学习的问题，不仅因为它在我们日常生活中更常见，而对于我们学习来说也相对的简单一些。
【强化学习入门】二.强化学习的基本概念：状态、动作、智能体、策略、奖励、状态转移、轨迹、回报、价值函数
自动驾驶中，汽车就是智能体；机器人控制中，机器人就是智能体；超级玛丽游戏中，玛丽就是智能体。当智能体做出一个动作，状态会发生变化（从旧的状态变成新的状态）。我们就可以说状态发生的转移。的含义就是，根据观测到的状态，做出动作的方案，超级玛丽游戏中，观测到的这一帧画面就是一个。强化学习的目标就是尽可能的
强化学习稀疏奖励问题（sparse reward）及解决方法
通常在训练智能体时，我们希望每一步动作都有相应的奖励。但是某些情况下，智能体并不能立刻获得奖励，比如全局奖励的围棋，最终获胜会得到奖励，但是人们很难去设定中间每步的奖励，这会导致学习缓慢甚至无法进行学习的问题。稀疏奖励，奖励塑型，课程学习，好奇心模块，分层强化学习
一分钟秒懂人工智能对齐
事实上，人工智能对齐这一概念和ChatGPT这样的通用大模型的诞生密不可分。对于通用大模型而言，一个模型可以同时完成多种任务，而且不同的任务有着不同的期望：有的任务希望能够更有想象力，有的任务希望能够更尊重事实；有的任务希望能够理性客观，有的任务希望能有细腻丰富的情感。任务的多样性导致了需要对大模型
Python强化学习实战及其AI原理详解
1. 引言2. 时间旅行和平行宇宙3. 强化学习4. 策略梯度算法5. 代码案例6. 推荐阅读与粉丝福利
使用Panda-Gym的机器臂模拟进行Deep Q-learning强化学习
强化学习(RL)是一种机器学习方法，它允许代理通过试错来学习如何在环境中表现。行为主体因采取行动导致预期结果而获得奖励，因采取行动导致预期结果而受到惩罚。随着时间的推移，代理学会采取行动，使其预期回报最大化。
基于时态差分法的强化学习：Sarsa和Q-learning
时态差分法（Temporal Difference, TD）是一类在强化学习中广泛应用的算法，用于学习价值函数或策略。Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的重要算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）中的强化学习问题。
基于Gym Anytrading 的强化学习简单实例
Gym Anytrading是一个建立在OpenAI Gym之上的开源库，它提供了一系列金融交易环境。它允许我们模拟各种交易场景，并使用RL算法测试不同的交易策略。
