强化学习
10-11
在一些强化学习算法(如软Q学习,Soft Q-Learning)中,KL散度可以被添加为损失函数中的正则项。通过在优化目标中加入KL散度,可以鼓励策略在执行时更加多样化,避免陷入局部最优。 3. 具体例子:PPO算法中的KL散度应用 PPO(Proximal Policy Optimization)是现代强化学习中非常流行的一种策略梯度方法。 它的核心思想之一就是... David Silver《强化学习RL》第九讲 探索与利用_探索与利用属于什么领域...10-18
本讲系统的介绍了在强化学习领域如何有效的进行探索,给出了几类探索算法,通过引入后悔值,借助多臂赌博机这一与状态无关的示例从理论上论述了相关算法的有效性,随后很简单地介绍了将其扩展至与状态相关学习问题和这些算法如何具体应用于解决MDP问题。 本讲的一些算法在之前的讲解中或多或少有所涉及,本章偏重于从一...【强化学习】KL散度在强化学习领域是如何应用的？请用文字和例子进行详细解释。最新发布wq6qeg88的博客
08-09859
KL散度是用来衡量两个概率分布 (P) 和 (Q) 之间的差异的非对称度量。数学上，KL散度定义为：或在连续情况下：KL散度的值总是非负的，并且只有当两个分布完全相同时，KL散度才为零。KL散度在强化学习中是一种用于衡量策略变化的工具，它被广泛应用于策略梯度方法中，以限制策略更新幅度，防止策略发生剧烈变化，从而保持算法的稳定性。通过引入KL散度的限制或作为正则项，算法可以在探索与利用之间取得更好的平衡，提升学习的效果。kl散度度量分布_强化学习新思潮1：值分布强化学习（04）weixin_42124497的博客
12-16710
经典强化学习有比较好的理论保证，尽管值分布强化学习的效果很好，但理论分析比较少。本文继续介绍值分布强化学习算法的理论分析。参考论文为“An Analysis of Categorical Distributional Reinforcement Learning”。Wasserstein 度量Bellemare等在他们的第一篇值分布强化学习论文“A Distributional Perspecti... 生成对抗网络(GAN)的理论与应用完整入门介绍_gan曲线里面fake曲线含义-C...10-25
1. 最大似然估计。通过一个带有参数的模型来估计概率分布,并在训练数据上选择使似然函数(一般的使用log函数)最大化的参数。GAN基本模型中,最大化似然函数等价于最小化KL散度——用来度量两个概率之间的“距离”。 2. 深度生成模型的分类:参数的概率分布、非参数的概率分布 ... 熵的理解(玻尔兹曼分布)_构型熵10-16
一个密封系统中,装有许多气体粒子(分子),共有 个粒子(由于是密封,不会增加也不会减少),假设系统内部的温度为 ,系统内的分子有两种状态,(前者表示低能量的状态,后者表示高能量的状态),处在 能级上的粒子有 个,处在 能及上的粒子有 个,显然一个永远满足的等式即为: 个粒子,存在 个 和 个这种分布的组合数...深度强化学习（DRL）算法 附录 4 —— 一些常用概念（KL 散度、最大熵 MDP etc.）以后要认真写文章
02-231026
Q 基于 P 的相对熵（以 P 为基准，看 Q 和 P 相差多少），描述了 Q 想要达到和 P 一样的概率分布中间还差了多少信息量，所以相对熵为 0 的时候，Q 和 P 概率同分布。熵和信息量类似，但是区别是熵衡量的是整个系统里的所有事件，所以得乘上每个事件发生的概率，做信息量的加权平均（信息量的期望）。那么这也是信息量用计算机的名次比特来做单位（计算机里 1bit 就是 0，1 两个信息，f(0) = log(1/2) ）的原因。那么两个系统之间的熵怎么比较呢，自然而然就有了相对熵的概念。KL散度qq_44089890的博客
04-299830
KL散度（Kullback-Leibler divergence），也称为相对熵（relative entropy），是用来衡量两个概率分布之间差异的一种指标。在机器学习中，KL散度常常用于度量两个概率分布之间的相似度或差异性。具体来说，假设我们有两个概率分布px和qx，其中px表示真实分布，qx表示模型预测的分布。DKLp∣∣q∑x∈Xpxlogqxpx其中，X是所有可能的取值的集合。可以看出，KL散度是px和qx。 详解凸优化、图神经网络、强化学习、贝叶斯方法等四大主题10-20
在本期训练营(第四期)中我们对内容做了大幅度的更新,一方面新增了对前沿主题的讲解如图神经网络(GCN,GAT等),另外一方面对核心部分(如凸优化、强化学习)加大了对理论层面上的深度。除此之外,也会包含科研方法论、元学习、解释性、Fair learning等系列主题。目前在全网上应该找不到类似体系化的课程。课程仍然采用全程... KL散度介绍10-27
KL散度是衡量两个概率分布之间差异的重要工具,在生成模型、概率模型和信息论中都有广泛的应用。它不仅帮助我们优化机器学习模型中的潜在分布,还在强化学习等场景中用于稳定策略优化。 代码 D KL ( P ∥ Q ) = 0.5 ( log σ Q 2 σ P 2 + σ P 2 + ( μ P − μ Q ) 2 σ Q 2 − 1...一文理解KL散度zenRRan的博客
02-182255
来自：AI算法小喵写在前面大家最近应该一直都有刷到ChatGPT的相关文章。小喵之前也有做过相关分享，后续也会出文章来介绍ChatGPT背后的算法——RLHF。考虑到RLHF算法的第三步～通过强化学习微调语言模型的目标损失函数中有一项是KL散度，所以今天就先给大家分享一篇与KL散度相关的文章。0. KL散度概述KL散度（Kullback-Leibler Divergence，KL Divergen...强化学习基础概念笔记林小川的博客
06-04300
KL散度： 用于表示两个函数分布之间的关系，KL散度越小，表示分布越接近，分布越大表示分布离的越远，同时，KL散度的结果是非负的。"零约束违反下的原始-对偶约束强化学习算法改进+v：mala2255获取更多论文1.OOO.OOO基于原始-对偶方法的约束强化学习零约束违反白琴波普劳德大学电气与计算机工程系West Lafayette，IN 47906，美国阿姆里特·辛格·贝迪美国陆军研究实验室@ PURDUE. EDUAMRIT0714@...强化学习之基本核心概念与分类RosebudTT的博客
05-181025
1.基本词汇States and Observations状态S可以完整地描述外部环境，观察O有可能会遗漏。如果O能够完整地观察S，就是环境就是完全可观察，否则就是部分可观察的Action Spaces行动空间是所有可以的行动S组成的空间，可以是离散的，也可以是连续的。Policies策略可以是确定性的，一般表示为μ，也可以是随机的，一般表示为π。Rewards强化学习中Agent的目标是累积获得最多奖励，一般来说奖励是随着运动轨迹衰减的。从直观上机器学习中的优化算法、加速训练机制、损失函数、KL散度和交叉熵Rosun
11-173371
1.优化算法为了说明梯度下降法、随机梯度下降法、批量梯度下降法三者区别，我们通过一组数据来拟合 y=θ1∗x1+θ2∗x2 y = theta_1*x_1 +theta_2*x_2梯度下降(gradient descent)：在梯度下降中，对于θθ的更新，所有的样本都有贡献，也就是所有样本参与调整θθ.其计算得到的是一个标准梯度。因而理论上来说一次更新的幅度是比较大的。如果样本不多的情况下，当强化学习： Natural Gradient Descent水野与小太郎的博客
09-02946
一、Problems Policy gradient 存在不少问题：比如： 1、Poor sample efficiency as PG is on-policy learning, 2、Large policy update or improper step size destroy the training 1 This is different from supervised learning where the learning and data are independent ...学习笔记第二篇weixin_44536692的博客
08-31887
BEARKL散度超详细讲解热门推荐weixin_37763870的博客
11-122万+
KL散度定义 KL(Kullback-Leibler divergence)散度多应用于概率论或信息论中，又可称相对熵(relative entropy)。它是用来描述两个概率分布P和Q的差异的一种方法。 【记】KL具有非对称性，即D(P||Q) ≠ D(Q||P)。 在信息论中，D(P||Q) 表示用概率分布Q来拟合真实分布P时，产生的信息损耗，其中P表示真实分布，Q表示P的拟合分布 KL散度公...深度强化学习系列(15): TRPO算法原理及Tensorflow实现深度强化学习(DeepRL)探索博客
07-211万+
深入浅出理解TRPO算法1、论文思想与原理1.1 Surrogate function(替代函数)1.2 目标函数1.3 一阶近似： ??函数1.3.1 技巧一：一阶近似1.3.2 重要性采样1.3.3 步长的选择1.4 单调递增证明：1.5 优化目标函数（Optimizing the objective function）Tensorflow代码实践 前言： 策略梯度方法博大精深，但策略梯度...初学机器学习：直观解读KL散度的数学概念weixin_34396103的博客
05-301611
选自thushv.com，作者：Thushan Ganegedara，机器之心编译。机器学习是当前最重要的技术发展方向之一。近日，悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 开始撰写一个系列博客文章，旨在为机器学习初学者介绍一些基本概念。本文是该系列的第一篇文章，介绍了 KL 散度（KL divergence）的基本数学概念和初级应用。作者已将相关代码发布在 GitHub 上。代码：gi...KL散度(KLDivergence)笔记BigFan的小黑屋
03-302215
KL散度(KL Divergence) 以下是维基百科给出的KL散度相关信息： KL散度(Kullback-Leibler divergence, 简称KLD)，在信息系统中称为相对熵(relative entropy)，在连续时间序列中称为随机性(randomness)，在统计模型推断中称为信息增益(information gain)。也称信息散度(information divergence)...pytorch KL散度学习qq_45589658的博客
07-211万+
pytorch官方文档中给出了说明 下面是在学习过程中需要注意的： KL散度计算公式 KL(p∣∣q)=∑P(x)log(P(X)Q(x))KL(p||q) =sum{P(x)log(frac{P(X)}{Q(x)})}KL(p∣∣q)=∑P(x)log(Q(x)P(X)) 其中P(x)P(x)P(x)是真实的分布，是目标；Q(x)Q(x)Q(x)是拟合分布，是想要改变的分布。KL散度值越小，分布越接近。 性质 KL散度值 ≥geq≥ 0，当P(x)=Q(x)P(x) = Q(x)P(相关知识
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强化学习：通过奖励与惩罚驱动智能体学习的方法
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基于C#的机器学习--惩罚与奖励-强化学习
强化学习：10种真实的奖励与惩罚应用
强化学习入门：奖励函数篇
一文全面了解反向强化学习
腾讯多任务强化学习算法登上顶刊TPAMI
如何优化强化学习训练系统中的奖励函数设计
【深度强化学习】 奖励函数设计和设置（reward shaping）
网址: 强化学习 https://m.mcbbbk.com/newsview503917.html
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