【深度强化学习落地指南】RL环境开发+PPO训练

二向箔不会思考 2023-01-13 03:36:47

课程名称	适应人群
【深度强化学习落地指南】RL环境开发+PPO训练	对强化学习实战和落地感兴趣的同学，想利用强化学习解决本领域问题的同学。

1. 介绍强化学习环境基本要素，接口；

2. 讲解基于Python的强化学习环境开发；

3. 讲解如何使用SpinningUp中的PPO算法训练智能体去探索学习自己开发的RL环境。

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Dut_Lzn 2023-03-14

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老师，我没有买之前的课程，这个课程的程序代码可以发一下吗

二向箔不会思考 2023-03-19

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@Dut_Lzn 这个课的代码（包括课件），在观看视频的页面就可以下载。

lccspoon 2023-03-03

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老师，请问这个课程出完了吗

二向箔不会思考 2023-03-19

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@lccspoon 这个课就是很短，基本上就是介绍OpeAI Gym的接口风格，在开发自己的环境是什么流程，以及如何使用已有的算法在自己开发的环境中学习。不要要讲太多，重在代码实践。

内容包含Easy-RL的200页PDF,入门深度强化学习170页PPT,lecture-alphastar76页PDF.

尽量对 observation space 和 action space 进行归一化。：从 shaped reward 开始，简化问题。测试环境：使用随机动作测试环境是否正常。check_env(env) # 检查自定义环境并输出警告。

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）已经逐步成为机器学习领域的耀眼明星之一。相比于传统的监督学习和无监督学习，强化学习拥有一套截然不同的范式：它通过“奖励和惩罚”机制来让智能体（Agent）在环境（Environment）中“试错探索”，并不断改进决策策略（Policy），从而在多变且复杂的环境里逐渐学会最佳的决策方案。

©作者 | 申岳单位 | 北京邮电大学研究方向 | 机器人学习天下苦 RL 久矣，其中最苦的地方莫过于训练和调参了，人人欲“调”之而后快。在此为 RL 社区贡献一点绵薄之力，首先摘录 Stable Baselines3 [1] 的 RL Tips and Tricks [2]，其次给出个人心得，最后提供一些其他优秀的资源。这块主要是 RL Tips and Tricks ...

在人工智能的发展历程中，强化学习（RL）已成为推动技术突破的关键动力，尤其在自动化内容生成（AIGC）和大型语言模型（LLM）的领域中。但是，什么使得强化学习在这些先进模型中发挥了如此关键的作用呢？其关键在于，强化学习通过与环境的互动学习策略，它可以不依赖大量标记数据，使智能体能够在实验和错误中找到最优路径。在大型语言模型如GPT和BERT背后，强化学习不仅仅是优化策略的工具，它在序列决策和奖励信号的处理方面发挥了至关重要的作用。接下来的内容我们将深入介绍强化学习的核心算法，并通过具体的应用的实例，揭示

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