我们从在推荐系统中应用DRL的动机开始。然后，我们给出了当前基于DRL的推荐系统的分类，并对现有的方法进行了总结。我们讨论新出现的话题和未决的问题，并提供我们推进该领域的观点。...由于DRL中的agent可以主动从用户的实时反馈中学习，从而推断出用户的动态偏好，因此DRL特别适合于从交互中学习，如人-机器人协作; 它还推动了一系列互动应用的显著进步，从视频游戏、Alpha Go到自动驾驶...我们综述重点在于系统全面地概述了基于DRL的推荐系统中的现有方法，并讨论了新出现的主题、未决问题和未来的方向。...基于DRL的RS由三个构建模块组成: 环境构建、状态表示和推荐策略学习。环境建设是基于使用者的一组历史行为来构建环境。状态表示由包含某些用户信息(包括历史行为、人口统计数据等)的环境提供。...另一种工作是使用因果推理方法来实现无偏的奖励预测[34]。 离线DRL和元DRL 推荐系统通常需要处理多个场景，如联合推荐和广告，离线DRL和元DRL为同时实现多个场景提供了一个很好的方向。
尽管取得了很多进展，但由于缺乏工具和库，DRL 方法仍难以应用于主流的解决方案。因此，DRL 主要以研究形式存在，并未在现实世界的机器学习解决方案中得到大量应用。解决这个问题需要更好的工具和框架。...作为一种新兴的深度学习技术，采用 DRL 面临着简单实现算法之外的诸多挑战，如训练数据集、环境、监测优化工具和精心设计的实验，以简化 DRL 技术的采用。...考虑到机制与大多数传统的机器学习方法不同（DRL agent 尝试在给定环境中通过反复试验来完成任务），应用 DRL 更是困难。...核心的 OpenSpiel 实现基于 C ++ 和 Python 绑定，这有助于在不同的深度学习框架中采用。该框架包含一系列游戏，允许 DRL agent 学会合作和竞争行为。...连续点击推动动作空间的结构反映了世界空间和运动的结构。它还允许 agent 在任何方向上移动任何可见对象。
子曰：温故而知新，在进一步深入研究和应用DRL前，阶段性的整理下相关知识点。...本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法，详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN，Policy-based DDPG两个主要算法，...相比MC方法，TD除了能够适用于连续任务外，和MC的差异从下图可以清楚看到。MC需要回退整个序列更新Q值，而TD只需要回退1步或n步更新Q值。...3.3 深度确定性策略梯度 google的这篇DDPG论文CONTINUOUS CONTROL WITH DEEP REINFORCEMENT LEARNING结合了上文中DQN和DPG，把DRL推向了连续动作空间控制...，写作的过程会加深对细节的理解，也能从更系统更全面视角看待问题，后续会继续多po一些前沿专题和实现象，继续保持更新，各位看官多多支持哈。
然而，尽管 DRL 有了很大的进步，但由于缺乏工具和库，DRL 方法在主流解决方案中仍然难以应用。...考虑到 DRL 的机制不同于大多数传统的机器学习方法，尤其对于 DRL 的情况，这种差异更甚。DRL 智能体试图在给定的环境中通过反复试验来实现对任务的掌握。...为了实现 DRL 的重大突破，将其更好的应用于重大人工智能挑战中，DeepMind 构建了许多专有工具和框架，以大规模简化 DRL 智能体的训练、实验和管理。...并且开放了三种 DRL 框架，包括：OpenSpiel、SpriteWorld 和 bsuite，以便其他研究人员可以使用它们来推进 DRL 方法的现状。...这也提供了测试与任务无关的特征/目标的稳健性和组合泛化的方法。 连续点击和推动动作空间的结构反映了世界空间和运动的结构。它还允许智能体在任何方向上移动任何可见对象。
1 论文背景与介绍 过去几年，深度强化学习（DRL）发展迅速，它是深度学习和强化学习的结合。然而深度神经网络的采用使得DRL的决策过程变得不透明。在此动机下，人们提出了多种解释DRL的方法。...然而，这些解释方法都做了一个隐含的假设，即他们是在一个安全可靠的环境下进行网络训练和计算的。在实践中，模型连续与环境的交互使DRL算法及其相对应的下游解释面临额外的对抗性风险。...目前还没有针对DRL解释性攻击的可能性和可行性的工作。为了弥补这一空白，了解DRL解释方法在恶意环境下的性能，本文研究了其对攻击的脆弱性。...在每个目标受攻击DRL时间步中，攻击者的目标是通过操纵智能体和环境之间沟通的当前状态观测值来欺骗DRL模型和相应的DRL解释方法。...为了实现攻击目标，根据事先训练好的模型参数 和替代数据集 ，攻击者可以对原来纯净的DQN 模型进行如下操作。
我们采用深度神经网络(DNNs)的语义分割、同步定位和映射(SLAM)、路径规划算法以及深度强化学习(DRL)等技术来实现上述四个功能。...下一节将介绍虚拟制导的概念。实验结果表明，该方法能够指导AGV通过拥挤的环境，并在室内和室外环境中都具有较高的成功率。 【项目材料】 ?...【项目亮点】 我们引入了“虚拟导航”，这是一种简单而有效的方法，可以将导航路径传递给DRL代理(比如：AGV 自主移动小车)。虚拟制导是为DRL代理设计的一种虚拟诱饵。...在这个项目中，我们首先在我们的模拟环境中训练DRL代理，然后将它转移到现实世界中来导航我们的AGV。这种方法被称为“模拟到真实的转移”，它提供了几个好处。...控制策略模块在我们的框架中充当本地计划器(而计划器模块充当高级计划器)。控制策略模块以DRL代理的形式实现，主要用于避障和跟随虚拟引导，引导AGV到达最终目的地。
FBI的统一犯罪报告（UCR）计划收集仇恨犯罪数据，并每年发布统计报告。这些统计数据为确定国家仇恨犯罪趋势提供了信息。...我们通过实验证明，CAESynth通过音色插值和独立但精确的音高控制实现了平滑和高保真的实时音频合成，用于音乐线索以及环境声音的音频提供。在线共享Python实现以及一些生成的示例。...在这些模型中，变分自动编码器（VAE）通过暴露潜在变量来控制生成，尽管它们通常存在合成质量较低的问题。在本文中，我们介绍了一种实时音频变分自动编码器（RAVE），它可以实现快速和高质量的音频波形合成。...通过我们的级联方法，我们显示检索性能比仅在日本视频上进行的训练提高了近10倍。我们还将经过英语视频训练的模型应用于日语和印地语口语图像字幕，实现了最先进的性能。...我们通过实验证明，CAESynth通过音色插值和独立但精确的音高控制实现了平滑和高保真的实时音频合成，用于音乐线索以及环境声音的音频提供。在线共享Python实现以及一些生成的示例。
深度强化学习在机器人控制领域的应用：在 2D 和 3D 的模拟环境中， 基于策略梯度的DRL 方法（TRPO、 GAE、 SVG、 A3C 等） 实现了对机器人的行为控制．...深度强化学习在自然语言处理领域的应用：利用 DRL 中的策略梯度方法训练对话模型，最终使模型生成更具连贯性、交互性和持续响应的一系列对话。...因此与 DQN 及其改进模型相比， 基于策略梯度的 DRL 方法适用范围更广，策略优化的效果也更好。 策略梯度方法是一种直接使用逼近器来近似表示和优化策略，最终得到最优策略的方法．...在只接受原始输入信号的真实场景中，引导式策略搜索实现了对机器人的操控。 Actor-Critic方法：在许多复杂的现实场景中，很难在线获得大量训练数据．...因此在基于搜索与监督的 DRL 方法中， 策略搜索一般是通过 MCTS 来完成的。AlphaGo围棋算法将深度神经网络和 MCTS 相结合，并取得了卓越的成就。
近年来，深度强化学习(DRL)一直是人工智能(AI)一些重大突破的核心。然而，尽管DRL方法取得了很大的进步，但由于缺少工具和库，它仍然难以应用于主流解决方案中。...考虑到DRL的机制与大多数传统机器学习方法不同，这一点在DRL的情况下尤其正确。DRL代理试图在给定的环境中通过反复试验来掌握任务。...为了实现这些里程碑，DeepMind不得不构建许多专有工具和框架，以简化对DRL代理的大规模培训、实验和管理。...OpenSpiel的核心实现基于c++和Python绑定，这有助于在不同的深度学习框架中采用它。该框架包含一个游戏组合，允许DRL代理掌握合作和竞争行为。...连续点击-推送动作空间的结构反映了世界空间和运动的结构。它还允许代理向任何方向移动任何可见对象。 对象的概念不以任何特权方式提供(例如操作空间中没有对象特定的组件)，并且可以被代理完全发现。
在介绍具体方法之前，笔者先尝试按照自己的理解梳理近年来DRL领域的发展脉络。...图1 Model-Free DRL的发展脉络和四元核心组件解构方法 图1中几个关键术语的解释是： Off-Policy指算法中采样策略与待优化策略不同； On-Policy指采样策略与待优化策略相同或差异很小...算法则支持离散和连续两种动作空间；此外，随机策略通常比确定性策略具有更好的训练稳定性（如图2所示）。...主要内容包括需求分析和算法选择的方法，动作空间、状态空间和回报函数设计的理念，训练调试和性能冲刺的技巧等。...本书既是前人智慧与作者个人经验的交叉印证和精心整合，又构成了从理论到实践再到统一方法论的认知闭环，与市面上侧重于算法原理和代码实现的强化学习书籍形成了完美互补。。
在这种情况下，关键的基础设施面临着特殊的挑战，因为主要的工作人员存在因疾病或隔离而无法工作的风险，同时其他的长期负面影响会使数据中心的连续性和可用性受到波及。...•在整个设施环境中放置洗手液和消毒湿巾（带有回收装置），并贴有告示牌，提醒工作人员和访客经常使用。 •在卫生间放置标识，提醒工作人员采取正确的方法洗手。...•鼓励有经验的人员进行文件经验分享；可以采取注释程序和手册，进行团队视频会议等形式。 •评估“康复”员工潜在的传染风险。迄今为止的资料表明，感染病毒并康复的人只有有限的免疫力，可能会再次感染。...企业应更新业务连续性计划，需包括预防措施（例如，要求必要的工作人员在每个“流感季节”开始时接种疫苗）和准备措施（审查数据弹性[x9]，站点冗余，供应商SLA等），参考本份咨询报告。...Track社区成员/ Uptime Network成员），该数据库经常更新，其中包括示例业务连续性计划，站点访问者调查表等 •Uptime实时支持或需求型应急管理资源 ---- 备注： 1、涉及到重要的基础设施业务
一、关于FinRL 目前，深度强化学习（DRL）技术在游戏等领域已经取得了巨大的成功，同时在量化投资中的也取得了突破性进展，为了训练一个实用的DRL 交易agent，决定在哪里交易，以什么价格交易以及交易的数量...很荣幸, FinRL（有效地实现交易自动化）提供了有关定量金融中的深度强化学习的教育资源，为各种市场、基准财务任务（投资组合分配，加密货币交易，高频交易），实时交易等提供了统一的机器学习框架，下面是两篇...这还得从强化学习的发展说起，下图是该团队汇总的强化学习到FinRL的发展过程，其中FinRL中包含了很多现有的强化学习算法的描述和实现。 ?...二、整体结构图 前文解释了FinRL的组成部分，状态定义等内容，下图为大家呈现FinRL框架的实现整体包含了环境(FinRL-Gym)、算法和应用三部分，如下图所示： ? ?...稳定：比稳定基准更稳定，支持最新的DRL算法，包括离散算法和连续算法。 四、FinRL贡献 一个好的框架一定满足简单易用，高效稳定可拓展的特性，那么FinRL框架有哪些贡献或者说优点呢？
在过去的工作中，我们从基本的Q-Learning着手，沿着状态从低维到高维，动作从离散到连续，更新方式从离线到实时的路径进行了一些技术尝试。本文将介绍美团“猜你喜欢”展位应用强化学习的算法和工程经验。...第4节介绍轻量级实时DRL框架的工作，其中针对TensorFlow对Online Learning支持不够好和TF Serving更新模型时平响骤升的问题做了一些优化。 ? 2....基于TF的轻量级实时DRL系统 强化学习通常是在一次次试错（Trial-and-Error）中学习，实时地改进策略并获得反馈能大幅提升学习效率，尤其在连续策略中。...为了支持实时更新的DRL模型和高效实验，我们针对Online Learning需求基于TensorFlow及TF Serving的一些改进和优化，设计并实现了一套特征配置化的实时更新的DRL框架，在实验迭代过程中沉淀了...；以及基于TensorFlow的实时DRL框架，为高效并行策略迭代提供了基础。
TODO 还没写 1.3 算法基类：保存或加载模型 事实上，在深度强化学习中，我们需要时常地保存模型参数，因为 DRL 没有很好的判断过拟合的方法。...然而，大家的实现略有差别。请注意下面三种计算 策略梯度（actor_objective）的方法。...第一种是 TD3.2018 的方法，第二种是稳定性和计算量居中的方法，而我使用最后一种，它计算量稍大，但最稳定。...一个合格的环境只需要有 reset、step 这两个方法，没那么复杂，然后直接在 init 里写上环境的信息，方便 DRL 库根据具体任务创建合适的网络。...training - PyTroch 1.6+ 实现半精度可以不需要 NVIDIA ApeX 【高性能的 DRL 库细节】 下面这些细节，只改进一处地方，不一定都会有肉眼看得见的性能提升。
该方法通过将LLM专家集成到DRL中，为DRL的学习过程提供智能指导，并利用创新的专家策略约束算法和新颖的LLM干预交互机制来提高DRL决策性能。...实验结果表明，该方法不仅在任务成功率上取得了优异的表现，而且显著提高了学习效率和专家指导利用率。此外，该方法还使DRL代理能够在没有LLM专家指导的情况下保持一致且可靠的表现。...这种方法可以应用于实际道路测试和自动驾驶汽车的研发中。 论文实验 本文主要介绍了在高速公路驾驶场景下，使用深度强化学习（DRL）算法实现自动驾驶的研究。...作者首先构建了一个实验场景，并引入了几个基准方法进行比较。然后，详细阐述了DRL算法的实现细节。 实验场景中包括四个车道，每个车道长1000米，宽4米，限速为30米/秒。...第一类是Vanilla-SAC，没有专家指导，直接使用标准DRL算法进行训练。第二类包括SAC+RP和SAC+BC，这两种方法都使用在线专家，在学习过程中实时提供干预。
图形用户界面 【Graphical user interface】 一种计算机交互方法，允许用户使用窗口，图标和菜单触发程序操作。...光学字符识别（OCR） 【Optical character recognition (OCR)】 在PDF文件，图像和纸质文档中单独输出字母和符号的软件，使用户能够以数字方式编辑文档内容。...该平台包括Studio，开发工具，Orchestrator，基于Web的中央远程系统和Robots，它们实际上实现了流程的自动化。...无人值守机器人 【Unattended RPA】 需要很少或无人为干预的软件机器人，在触发时需要24/7/365执行操作。这些机器人以批处理模式连续完成工作，可实现全天候自动化。...这些机器人可以通过不同的接口和平台远程访问，管理员可以从集中式中心实时查看，分析和部署调度，报告，审计，监视和修改功能。
，目前有很多解决方法，今天为大家介绍的是将强化学习应用于新闻推荐中的应用。...应用了更有效的探索方法“Dueling Bandit Gradient Descent”，避免了经典探索方法（例如ϵ-贪婪和上置信界）引起的推荐准确性下降。 系统已在线部署在商业新闻推荐应用程序中。...用户功能，主要描述用户分别在1小时，6小时，24小时，1周和1年内单击的新闻的功能（即标题，提供者，排名，实体名称，类别和主题类别）。每个时间粒度也有一个总点击计数。...这些32维特征描述新闻请求发生时的上下文，包括时间，工作日和新闻的新鲜度（请求时间与新闻发布时间之间的时间差）。 ? 推荐系统的评估方法： ? ?...第14篇：61篇NIPS2019深度强化学习论文及部分解读 第13篇：OpenSpiel(28种DRL环境+24种DRL算法) 第12篇：模块化和快速原型设计的Huskarl DRL框架 第11篇：DRL
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