强化学习

强化学习与深度学习以及相关芯片之间的区别深度学习是一种基于对数据进行表征学习的方法。它通过构建具有很多层的神经网络（如多层感知机、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等），自动从大量的数据中学习特征表示。例如，在图像识别任务中，深度学习模型可以从大量的图像数据中学习到图像中不同物体的特征，像边缘、纹理等，进而判断图像中物体的类别。典型的深度学习应用包括图像分类（如分辨一张图片是猫还是狗）、语音识别等。有关各种深度学习网络的区别和联系请查看：CNN、RNN、LSTM和Transformer之间的区别和联系。

基于Qlearning强化学习的机器人路线规划matlab仿真目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件获得matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：

基于PWLCM混沌映射的麋鹿群优化算法（Elk herd optimizer，EHO）的多无人机协同路径规划，MATLAB代码参考文献： [1] Al-betar, M.A., Awadallah, M.A., Braik, M.S., Makhadmeh, S.N., & Abu Doush, I. (2024). Elk herd optimizer: a novel nature-inspired metaheuristic algorithm. Artif. Intell. Rev., 57, 48.

【机器学习】机器学习的基本分类-强化学习（Reinforcement Learning, RL）强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种基于试错的方法，旨在通过智能体与环境的交互，学习能够最大化累积奖励的策略。以下是强化学习的详细介绍。

PPO系列3 - PPO原理On Policy:采集数据的模型，和训练的模型，是同一个。缺点：慢，生成一批样本数据，训练一次，又要重新生成下一批。

强化学习路径规划：基于SARSA算法的移动机器人路径规划，可以更改地图大小及起始点，可以自定义障碍物，MATLAB代码SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一种在线强化学习算法，用于解决决策问题，特别是在部分可观测的马尔可夫决策过程（POMDPs）中。SARSA算法的核心思想是通过与环境的交互来学习一个策略，该策略能够最大化累积奖励。

PPO系列4 - Reward模型训练流程：训练Reward模型训练数据：相比给每条回答进行打分，人类更容易给出两者的比较结果。这样标注出来的数据，准确性更高。

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【强化学习】策略梯度---REINFORCE算法📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏：

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【强化学习】策略梯度（Policy Gradient，PG）算法📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏：

强化学习新突破：情节记忆与奖励机制引领多智能体协作本推文介绍了韩国科学技术院发表在人工智能顶会ICLR 2024上的论文《Efficient Episodic Memory Utilization of Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning》。该论文提出创新性高效情节记忆利用（Efficient Episodic Memory Utilization，EMU）方法，旨在解决合作多智能体强化学习（Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning，C-MARL

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李宏毅深度强化学习入门笔记：Actor-Critic网课链接：https://www.bilibili.com/video/BV1XP4y1d7Bk/RL分类：Policy-based、Value-based

强化学习导论 -章9 基于函数逼近的同轨策略预测我们前面已经完成了基于表格的学习任务，基于表格的就是每个s是独立学习的，基本上不考虑泛化的能力，但是也对于每个任务状态学习的非常好。考虑到状态空间越来越大，我们必须考虑到函数逼近的情况。

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【RL Base】强化学习核心算法：深度Q网络（DQN）算法📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏：

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【RL Base】多级反馈队列（MFQ）算法📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏：

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【MARL】深入理解多智能体近端策略优化（MAPPO）算法与调参📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏：

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【SSL-RL】自监督强化学习：好奇心驱动探索 (CDE)算法📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏：

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最高提升20倍吞吐量！豆包大模型团队发布全新 RLHF 框架，现已开源！文章来源｜豆包大模型团队强化学习（RL）对大模型复杂推理能力提升有关键作用，然而，RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性，也给训练和部署带来了挑战。传统的 RL/RLHF 系统在灵活性和效率方面存在不足，难以适应不断涌现的新算法需求，无法充分发挥大模型潜力。

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语言模型与人类反馈的深度融合：Chain of Hindsight技术人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处语言模型在理解和执行指令方面取得了显著成功，但依赖人工标注数据的监督式微调需要大量标记数据，这不仅成本高昂，而且可能限制了模型识别和纠正负面属性或错误能力。另一方面，基于人类反馈的强化学习虽然能够从所有数据中学习，但需要学习一个奖励函数，这可能导致与人类价值观的不一致，并且优化过程极其复杂。来自加州大学伯克利分校的研究人员提出了一种名为Chain of Hindsight（CoH）的技术，旨在通过人类反馈进一步提升语言模型的性能，该方法超越了传统的监督式微调（SFT）

◇【论文_20170828 v2】PPO 算法〔OpenAI〕： Proximal Policy Optimization Algorithms论文链接： https://arxiv.org/abs/1707.06347 补充资料： Simplified PPO-Clip Objective 推导