RL
offline RL | Pessimistic Bootstrapping (PBRL)：在 Q 更新中惩罚 uncertainty，拉低 OOD Q value
critic loss = ① ID 数据的 TD-error + ② OOD 数据的伪 TD-error，① 对所转移去的 (s',a') 的 uncertainty 进行惩罚，② 对 (s, a_ood) 的 uncertainty 进行惩罚。 ......
offline RL | BCQ：学习 offline dataset 的 π(a|s)，直接使用 (s, π(s)) 作为 Q learning 训练数据
① 使用 VAE 建模 offline dataset 的 π(a|s)，② 添加一个可以学习的 action 扰动 ξ，③ 用 (s, a=π(s)+ξ, r, s') 做 Q-learning。 ......
offline RL | IQL：通过 sarsa 式 Q 更新避免 unseen actions
① 通过 (s,a,r,s',a') 更新 Q function，② 通过 Q 和 V 交替迭代，避免过拟合 s'~p(s'|a) 的随机好 s'，误以为 a 是好 action，③ 通过 AWR 从 Q function 提取 policy。 ......
offline RL | TD3+BC：在最大化 Q advantage 时添加 BC loss 的极简算法
① 在 actor 最大化 Q advantage 时，纳入一个 behavior cloning loss； ② observation 归一化；③ 让 Q advantage 跟 behavior cloning 的 loss 可比。 ......
适合家电和消费类应用R7F101GLG2DFA、R7F101GLE2DFA、R7F101GLG3CFA、R7F101GLE3CFA新一代RL78通用微控制器（MCU）
概览： RL78/G24微控制器是RL78系列MCU之中处理性能最强大的微控制器，CPU运行频率高达48MHz，搭配柔性应用加速器（FAA）。此外，它还搭载增强的模拟功能和丰富的定时器，适用于电机控制、电源和照明应用。FAA是一种运算专用的协处理器，可以独立于CPU运行，从而实现更强大的处理能力。 ......
off-policy RL | Advantage-Weighted Regression (AWR)：组合先前策略得到新 base policy
Advantage-Weighted Regression: Simple and Scalable Off-Policy Reinforcement Learning 论文题目：Advantage-Weighted Regression: Simple and Scalable Off-Polic ......
RLHF · PBRL | 发现部分 D4RL tasks 不适合做 offline reward learning 的 benchmark
发现对于很多任务，（只要给出专家轨迹），将 reward 设为 0 或随机数，也能学出很好 policy，证明这些任务不适合用来评测 reward learning 的性能好坏。 ......
off-line RL | CQL：魔改 Bellman error 更新，得到 Q 函数 lower-bound
论文题目： Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning CQL 是师兄盛赞的一篇论文：“是 off-line RL 最精彩的工作之一，扭曲了 Q function，认为没看过的 Q 很有风险，把 OOD（out of dist ......
RL 基础 | Policy Iteration 的收敛性证明
（其实是专业课作业🤣 感觉算法岗面试可能会问，来存一下档） 目录问题：证明 Policy Iteration 收敛性0 Background - 背景1 Policy Evaluation converges to the value function of the given policy - ......
一文读懂强化学习：RL全面解析与Pytorch实战
在本篇文章中，我们全面而深入地探讨了强化学习（Reinforcement Learning）的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程（MDP）到高级算法如PPO，文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时，我们还专门探讨了强化学习在多个领域，如游戏、金融、医疗和自动驾驶等的具体应 ......
RL 基础 | Value Iteration 的收敛性证明
贝尔曼算子 BV = max[r(s,a) + γV(s')] 是压缩映射，因此 {V, BV, B²V, ...} 是柯西序列，会收敛到 V=BV 的不动点。 ......
Varibad：A very good method for bayes-adaptive deep rl via meta-learning
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！ Published as a conference paper at ICLR 2020 ABSTRACT 1 INTRODUCTION 2 BACKGROUND 2.1 TRAINING SETUP 2.2 BAYESIAN REINF ......
USB适配器应用芯片 国产GP232RL软硬件兼容替代FT232RL DPU02直接替代CP2102
USB适配器，是英文Universal Serial Bus(通用串行总线)的缩写，而其中文简称为“通串线”，是一个外部总线标准，用于规范电脑与外部设备的连接和通讯。是应用在PC领域的接口技术， 移动PC由于没有电池，电源适配器对其尤为重要。 今天来讲讲USB适配器的国产适用芯片。 一、GP232R ......
Q-learning and RL implementation
Aim: Train a model to properly play vintage video games... Deep Q-learning Algo~ Very short Brief of Notations: {A,pi(Policy),Q(quality of action-at a ......
【RL】L7-Temporal-difference learning
## TD learning of state values The data/experience required by the algorithm: - $\left(s_0, r_1, s_1, \ldots, s_t, r_{t+1}, s_{t+1}, \ldots\right)$ or ......
【RL】CH2-Bellman equation
### the discounted return $$ \begin{aligned} G_t & =R_{t+1}+\gamma R_{t+2}+\gamma^2 R_{t+3}+\ldots \\ & =R_{t+1}+\gamma\left(R_{t+2}+\gamma R_{t+3}+\l ......
【RL】CH1-Basic Concepts
# 1.7 Markov decision processes This section presents these concepts in a more formal way under the framework of Markov decision processes (MDPs). An ......
【RL】第6课-随机近似与随机梯度下降-
第6课-随机近似与随机梯度下降 ## 6.1 Motivating examples ## Mean Estimation Revisit the mean estimation problem: - Consider a random variable $X$. - Our aim is to e ......
PTE RL
实词 重点词 已经把高频刷得很熟 再去泛听 不要在意语法逻辑 读到滚瓜烂熟 如果没有30 再重头说 写实词 反复出现的实词 不靠逻辑 把词语填进去 每个空不超过两个 不要卡顿 读重 读慢的尽量抓出来 重复模板 每排写两道三个单词 这道题分值不高，不用放过多时间， 模板流利度 关键性单词 ......
国产替代FT232RL-USB到UART桥接控制器GP232RNL
GP232RNL是一款高度集成的USB到UART桥接控制器，提供了一种简单的解决方案，可以使用最少的元器件和PCB空间，将RS232接口转换为USB接口。GP232RNL包括一个USB 2.0全速功能控制器、USB收发器、振荡器、EEPROM和带有完整的调制解调器控制信号的异步串行数据总线（UART ......
关于RL 和DRL中的算法总结
其中： RL 分为基于价值的学习和基于策略的学习 和 AC 架构的 # 价值学习 ## DQN DQN = Q_learing+网络 使用了价值网络 q(..w) ### DQN 训练的过程 **基础的DQN 就是 训练Q网络 更新w 参数** 代码中梯度下降用的是下面这一张 的迷宫寻路算法
强化学习是一种机器学习方法，旨在通过智能体在与环境交互的过程中不断优化其行动策略来实现特定目标。与其他机器学习方法不同，强化学习涉及到智能体对环境的观测、选择行动并接收奖励或惩罚。因此，强化学习适用于那些需要自主决策的复杂问题，比如游戏、机器人控制、自动驾驶等。强化学习可以分为基于价值的方法和基于策 ......