使用Python TorchRL 进行多代理强化学习

TorchRL是一个基于PyTorch的强化学习(ReinforcementLearning,RL)库,专为研究人员和开发者设计,旨在提供一个灵活、高效的框架来实现和实验各种RL算法。与PyTorch深度集成:TorchRL充分利用了PyTorch的生态系统,使用户能够无缝地将RL算法与深度学习模型结合。模块化设计:库提供了可组合的组件,允许用户轻松构建和定制RL算...

「GD32H757Z海棠派开发板」第八讲 ADC-规则组多通道采样实验

规则组的转换个数由ADC_RSQ0寄存器的RL[3:0]位规定，转换的总数目为RL[3:0]+1，转换总数目最大为16个；转换序列和转换周期由ADC_RSQ0~ADC_RSQ8共同决定，我们以RSQ8寄存器为例来看下：ADC_RSQ0寄存器:举个例子，现需要按照CH3->CH2->CH1的顺序进行规则组转换，则设定RL[3:0]=2，然后设定RSQ0为2(...

从框架到经典方法,全面了解分布式深度强化学习DDRL

而根据算法和环境类型的不同,又会有一些延伸的辅助模块,例如大部分off-policy算法都会需要数据队列(ReplayBuffer)来存储训练数据,对于model-basedRL相关的算法又会有学习环境dynamics的相关训练模块,而对于需要大量自我博弈(self-play)的算法,还需要一个中心化的Coordinator去控制协调各个组件(例如动态指定...

零门槛复现ChatGPT:预训练模型数据集直接用,包含完整RLHF流程

RLHF第一步(Stage1)是supervised-fintuning,即使用上文提到的数据集进行模型微调。RLHF第二步(Stage2)训练了奖励模型,它通过对于同一个prompt的不同输出进行人工排序,得到对应分数,监督训练奖励模型。RLHF第三步(Stage3)使用了强化学习算法,是训练流程中最复杂的一部分:△RLHF-Stage3算法流程图在PPO部分,C...

我的RL民科之路:从NeurIPS2019到OpenAccept2022

MOPA:Safe-RL的极简化解决方案,通过解决等价的Early-Termination解决Safe-RL问题彩蛋:这篇文章里我们用三段论提出用Meta-RL的思路来解决一般的强化学习问题,在DMControl的任务中刷了榜;后来发现tianwei正好做了一篇POMDP的工作,和我们的发现非常相似。

精彩回顾|阿里专家详解,最易用强化学习开源库EasyRL入门到实践

EasyRL可以通过增加memory的数量来消除priorityreplay造成的瓶颈(www.e993.com)2024年11月16日。可以看到在1个learner设定下,通过增加prioritybuffer的数量,可以提高整体的吞吐。当prioritybuffer数量达到4个之后,继续增加,则获得的提升非常小,此时系统性能的瓶颈已经从memory转移到learner上了。

集合三大类无模型强化学习算法,BAIR开源RL代码库

rlpyt是accel_rl的修订版本,accel_rl使用Theano尝试在Atari领域中扩展强化学习,详见论文《AcceleratedMethodsforDeepReinforcementLearning》。对于深度学习和强化学习中的批大小扩展的进一步研究,参见OpenAI的报告(httpsarxiv/abs/1812.06162)。rlpyt和accel_rl最初都受rllab的启发。

加速RL探索效率,CMU、谷歌、斯坦福提出以弱监督学习解纠缠表征

这项工作的主要贡献是弱监督控制(weakly-supervisedcontrol,WSC),这是一个将弱监督引入RL的简单框架。该方法学习一个有语义意义的表征空间,智能体可以使用该表征空间生成自己的目标,获取距离函数,并执行定向探索。WSC包含两个阶段:首先基于弱标注离线数据学习状态的解纠缠表征,然后使用解纠缠表征约束RL智能体...

0门槛克隆ChatGPT方案再升级,开源模型复现,在线体验无需注册

RLHF-Stage3使用了强化学习算法,是训练流程中最复杂的一部分:RLHF-Stage3算法流程图在PPO部分,ColossalChat分为两个阶段进行:首先是MakeExperience部分,利用SFT、Actor、RM、Critic模型计算生成Experience存入buffer中;之后是参数更新部分,利用Experience计算策略损失和价值损失。

来自本科生的暴击:清华开源天授强化学习平台,纯PyTorch实现

PrioritizedreplaybufferRNNsupportImitationLearningMulti-agentDistributedtraining它们分别是提供更多RL环境的benchmark、优先经验回放、循环神经网络支持、模仿学习、多智能体学习以及分布式训练。本文为机器之心报道,转载请联系本公众号获得授权。