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请问diffusion policy可以和RL结合吗,具体应该是什么样的结合思 …
Dec 9, 2024 · 请问diffusion policy可以和RL结合吗,具体应该是什么样的结合思路呢? 谢谢? 关注者 16 被浏览
强化学习 (Reinforcement Learning) - 知乎
详细内容 简介 根据维基百科对强化学习的定义:Reinforcement learning (RL) is an area of machine learning inspired by behaviorist psychology, concerned with how software agents …
2025年了,RL还是通往通用智能的一条主流赛道嘛? - 知乎
我觉得RL很难成为2025年的主流,除了RL Reasoning, 从时间节点上看,RL应该出场了,LLM擅长模块填充,状态识别,如果要串联起高阶的自动化任务分解,决策和行动,RL是必须的。
模仿学习与强化学习结合(IL+RL)有没有代表性论文?未来发展 …
5 IL策略辅助RL探索 Jump-Start Reinforcement Learning(从演示数据中学一个不太好的IL策略,帮助RL到达目标) 6 IL和RL loss交替更新 IN-RIL: Interleaved Reinforcement and Imitation …
汽车配件上面的 FR FL RR RL 表的是什么意思?_百度知道
FR:意思是 FRONT RIGHT(前右) FL :意思是FRONT LEFT (前左) RR:意思是REAR RIGHT(后右) RL:意思是REAR LEFT(后左) 扩展资料: 汽车配件专用语: 1 、ACC …
强化学习(RL)中有哪些重要的理论结果? - 知乎
像OpenAI的O1系列和DeepSeek的R1模型,都展示了通过强化学习(RL)极大增强模型推理能力的巨大潜力。 RL的逻辑很简单:模型做出推理(比如解题步骤),如果答案正确,就给予“奖 …
DeepSeek-R1-Zero的纯RL不是 监督微调 了,但感觉和 监督学习
Jan 22, 2025 · 监督学习是直接匹配输入输出对,拟合标准答案。 DeepSeek-R1-Zero 的 RL 并没有标准答案,只是要求根据最终结果的准确性和指定的输出格式提供奖励,并不要求输出中, …
生成对抗网络GAN和强化学习RL有什么紧密联系? - 知乎
Dec 5, 2018 · 生成对抗网络GAN和强化学习RL有什么紧密联系? 看见一些paper在讨论GAN和RL的关系,Goodfellow说“GAN基本上可以说是RL” 求具体介绍下两者的相似性
为什么我还是觉得DeepSeek-R1-Zero的纯RL也不是“真的”RL,就 …
因此,从这个角度看,DeepSeek-R1-zero算是纯RL。 (只是没了传统RL中的贝尔曼方程的影子) 注意,这里的生成轨迹包含think和answer。 think不再通过人类详细的标注学习,而是完全让 …
如何评价Double RL(RRL)这个品牌? - 知乎
RRL(发音为'Double RL')成立于1993年,是征服常春藤高等学府和无数白人精英的美国品牌Ralph Lauren的子品牌,取名自主理人拉尔夫•劳伦和他妻子在科罗拉多州共同拥有的一个同名 …