reinforcement minimization experience off-policy
May 2022-Neighborhood Mixup Experience Replay: Local Convex Interpolation for Improved Sample Efficiency in Continuous Control Tasks
提出了邻域混合经验回放(NMER)，一种基于几何的回放缓冲区，用状态-动作空间中最近邻的transition进行插值。NMER仅通过混合transition与邻近状态-动作特征来保持trnaistion流形的局部线性近似。 ......
Jan 2023-Prioritizing Samples in Reinforcement Learning with Reducible Loss
#1 Introduction 本文建议根据样本的可学习性进行抽样，而不是从经验回放中随机抽样。如果有可能减少代理对该样本的损失，则认为该样本是可学习的。我们将可以减少样本损失的数量称为其可减少损失(ReLo)。这与Schaul等人[2016]的vanilla优先级不同，后者只是对具有高损失的样本给 ......
APRIL 2022-Explanation-Aware Experience Replay in Rule-Dense Environments
#I. INTRODUCTION 解释是人类智能的关键机制，这种机制有可能提高RL代理在复杂环境中的表现 实现这一目标的一个核心设计挑战是将解释集成到计算表示中。即使在最小的规则集变化下，将规则集(或部分规则集)编码到智能体的观察空间等方法也可能导致严重的重新训练开销，因为规则的语义被明确地作为输入 ......
Event Tables for Efficient Experience Replay
#Abstract 事件表分层抽样(SSET)，它将ER缓冲区划分为事件表，每个事件表捕获最优行为的重要子序列。 我们证明了一种优于传统单片缓冲方法的理论优势，并将SSET与现有的优先采样策略相结合，以进一步提高学习速度和稳定性。 在具有挑战性的MiniGrid域、基准RL环境和高保真赛车模拟器中的 ......
论文阅读笔记《Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning》
Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning 训练社交机器人：使用批量强化学习对反馈信号行为进行建模 发表于TAC 2022。 Hussain N, ......
Robust Deep Reinforcement Learning through Adversarial Loss
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021) Abstract 最近的研究表明，深度强化学习智能体很容易受到智能体输入上的小对抗性扰动的影响 ......
Heuristic-Guided Reinforcement Learning
**发表时间：**2021 (NeurIPS 2021) **文章要点：**这篇文章提出了一个Heuristic-Guided Reinforcement Learning (HuRL)的框架，用domain knowledge或者offline data构建heuristic，将问题变成一个sho ......
Robust Deep Reinforcement Learning against Adversarial Perturbations on State Observations
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ NeurIPS 2020 ......
Teachable Reinforcement Learning via Advice Distillation
**发表时间：**2021 (NeurIPS 2021) **文章要点：**这篇文章提出了一种学习policy的监督范式，大概思路就是先结构化advice，然后先学习解释advice，再从advice中学policy。这个advice来自于外部的teacher，相当于一种human-in-the-l ......
Chemistry Experiment Codeforces Round 247 (Div. 2) 线段树动态开点，二分
第一次写的时候还不会线段树的动态开点，写了一个是线段树但是是$O(N^2)$的写法，现在用动态开点武装了自己，会了正解$O(qlog n^2)$。首先建立一个权值线段树，但这里的权值很大，通过动态开点去建树来节省空间，对于两种操作： 操作1，常见的动态开点的单点修改 操作2，二分答案，然后在线段树上 ......
迁移学习《mixup: Beyond Empirical Risk Minimization》
论文信息 论文标题：mixup: Beyond Empirical Risk Minimization论文作者：Takeru Miyato, S. Maeda, Masanori Koyama, S. Ishii论文来源：2018 ICLR论文地址：download 论文代码：download视屏讲 ......
ChatGPT Plugin 插件开发：基于 ASP.NET Core Minimal API
前言 这是一篇ChatGPT插件开发教程，描述如何使用 ASP.NET Core Minimal API 开发 ChatGPT 插件，以最简单的 Todo List 指导示例作为入门教程。 这个Todo List插件主要功能是以自然语言的方式向ChatGPT发起指令，ChatGPT将根据合适的时机选 ......
Experience Lightning-Fast Wi-Fi Connectivity with the QCN9024: The Ultimate Solution for Dense Environments
The QCN9024 is the latest addition to the Qualcomm Networking Pro Series platform for Wi-Fi 6E access points. Designed to support high-performance, lo ......
B - Minimal Area
B - Minimal Area You are given a strictly convex polygon. Find the minimal possible area of non-degenerate triangle whose vertices are the vertices of ......
Adversarial Robust Deep Reinforcement Learning Requires Redefining Robustness
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ ......
Learning Off-Policy with Online Planning
**发表时间：**2021（CoRL 2021） **文章要点：**这篇文章提出Off-Policy with Online Planning (LOOP)算法，将H-step lookahead with a learned model和terminal value function learne ......
题解 CF825E【Minimal Labels】
偶然间翻到三个月前写的这个题，发现现有的题解均未给出解法的正确性证明，只是不明不白地写了一些对理解做法毫无帮助的话。我认为解法的正确性并不显然，因此这篇题解主要给出正确性证明，补上逻辑漏洞。 解法与其他题解一样，即：建反图，然后跑拓扑排序，每次优先取出可以取出的编号最大的点，从 $n$ 到 $1$ ......
experiment4
实验一#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define N 4 int main(){ int a[N]={2,0,2,3}; char b[N]={'2','0','2','3'}; int i; printf("sizeof(int)=%d\n",size ......
Raspberry Pi & Experience AI All In One
Raspberry Pi & Experience AI All In One
Experience AI is a new educational programme that offers cutting-edge KS3 (ages 11–14) resources on artificial... ......
Value targets in off-policy AlphaZero: a new greedy backup
**发表时间：**2021 **文章要点：**这篇文章给AlphaZero设计了一个新的value targets，AlphaZero with greedy backups (A0GB)。 AlphaZero的树里面有探索，而value又是所有结果的平均，所以并不准确。而选动作也是依概率选的，但真 ......
强化学习 Reinforcement Learning
强化学习 Reinforcement Learning 强化学习是一种机器学习思想，其关心一个智能体如何采取行动以达到最大化激励回报。 基本的强化学习模型以马尔可夫决策过程建模。 马尔可夫决策过程 Markov Decision Process 系统要素 A 行动空间； S状态空间； $P^a_{s ......
Demonstration-Conditioned Reinforcement Learning for Few-Shot Imitation
**发表时间：**2021（ICML 2021） **文章要点：**这篇文章提出了demonstration-conditioned reinforcement learning (DCRL)来做Few-Shot Imitation，将demonstration和当前状态作为输入，通过强化学习最大化 ......
NVIDIA Geforce Experience无法登陆的问题
问题描述： NVIDIA Geforce Experience登录时提示 “页面无法加载，请检查您的网络连接” 问题原因： NVIDIA Geforce Experience登录时需要启用NVIDIA Framework SDK Service服务，但这个服务不会被GE所启动，需要手动启动服务。 （ ......
Experiment3
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <windows.h> #define N 80 void print_text(int line, int col, char text[]); // 函数声明 vo ......
experiment3
task1.c： #include <time.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <windows.h> #define N 80 void print_text(int line,int col,char text[]); voi ......
什么是 Chrome 开发者工具 performance 面板 Experience 里的 Layout shift
Chrome 开发者工具 performance 面板 Experience 中的 Layout shift（布局位移）是指在页面加载过程中元素的位置发生了意外的变化，这种变化可能会导致用户的不良体验，例如元素突然移动导致用户误点击其他链接或按钮。 Layout shift 主要由于以下原因引起： ......
Pause Giant AI Experiments: An Open Letter（暂停大型人工智能实验: 一封公开信）
Pause Giant AI Experiments: An Open Letter（暂停大型人工智能实验: 一封公开信） 前几天在 futureoflife 网站上有一封公开信，呼吁暂停大型人工智能实验，并且可以加上你的签名，目前看来包括马斯克在内的很多大佬、图领奖得主都已经签名了。 AI发展的速 ......
行为策略与目标策略、On-policy与Off-policy
在强化学习中，行为策略和目标策略的区别在于，行为策略是智能体在环境中实际采取的策略，而目标策略是智能体希望学习的最优策略。¹ 行为策略和目标策略的差异会影响到强化学习算法的选择和性能。¹ 行为策略和目标策略都是强化学习中的重要概念。 (1) 强化学习中，确定性策略和随机策略的区别，以及各自经典的算法 ......
experiment2
task1.c #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<time.h> #define N 5 #define R1 586 #define R2 701 int main() { int number; int i; srand( time(0) ......
02.Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities
Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities 量化交易的深度强化学习：挑战与机遇 IEEE 背景 量化交易：量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资 ......