XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemeinformention
估计增强学习中的运动勘探
r einformention学习（RL）是一种计算理论，讲述了确定最大化收集奖励的最佳行为（Bhui等，2021； Sutton＆Barto，2018； Williams，1992）。rl是游戏中的成功策略（Silver等，2018; Tesauro，Gerald，1994），并有望成为理解神经加工的理论框架，尤其是在多巴胺神经元中（Hollerman＆Schultz，1998; Kim等，2020），但请参见（Jeong et al。，2022年）。尽管RL的早期概念受到动物行为的启发（Sutton＆Barto，1981），但将RL应用于自然行为仍然具有挑战性。主要是，行为往往是最佳的，违反了最佳行动政策（Akaishi等，2014，p。201; Akrami等，2018; Samuelson，William＆Zeckhauser，Richard，Richard，Richard，Richard，1988）。行为次优的行为本身不会伪造RL理论；这是高估的探索量仍然令人困惑。
一项关于加强学习中自我播放方法的调查
I. i ntroduction r einformention学习（RL）代表机器学习中的重要范式[1]，与通过与环境的互动进行优化决策过程。它从根本上使用马尔可夫决策过程（MDP）进行建模，这是一个数学框架，描述了在状态，行动，过渡和奖励方面的环境。在MDP中，代理人通过观察状态，根据定义的政策执行诉讼，获得后续奖励，并过渡到后续状态。RL算法的主要目标是得出最佳策略，该政策随着时间的推移而产生最大预期的累积奖励。深度RL通过使用深层神经网络作为函数近似器来扩展传统RL [2]。深度学习与RL的这种融合在处理高维状态空间方面发挥了作用，这有助于在各种复杂的任务中进行突破。
![arxiv：2501.19245v2 [cs.ai] 2025年2月3日](/simg/7\711899e037503ed2de58fab9945933deb363a3a8.webp)
arxiv：2501.19245v2 [cs.ai] 2025年2月3日
强化学习（RL）提供了一种通用方法，用于建模和培训AI代理，包括人类互动方案。在本文中，我们提出了Sharpie（hared Human-a i r einformention学习p latform for Iteractive e xperiments），以满足对一般框架的需求，以支持RL代理和人类的实验。它的模型设计由用于RL环境和算法库的多功能包装器组成，这是一个面向参与者的Web Interface，Lotogging Utilities，在流行云和参与者招聘平台上的部署。它使研究人员能够研究与人与RL药物之间的反应有关的各种研究问题，包括与交互式奖励规范和学习的研究，从人类的反馈，行动授权，偏好，用户模型，用户模型和人类团队中学习。该平台基于人类RL相互作用的通用界面，旨在标准化人类文本中RL的研究领域。