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2024年11月18日 · 自监督强化学习（Self-Supervised Reinforcement Learning，SSL-RL）是一种通过让智能体在没有明确外部奖励信号的情况下，自主地从环境中学习表示和特征的强化学习方法。其核心思想是智能体通过自主生成目标或利用环境中的潜在结构，学习到有用的特征，以便在以 …

2024年11月11日 · 自监督强化学习（Self-Supervised Reinforcement Learning，SSL-RL）是一种通过让智能体在没有明确外部奖励信号的情况下，自主地从环境中学习表示和特征的强化学习方法。

2024年12月2日 · 自监督强化学习（Self-Supervised Reinforcement Learning，SSL-RL）是一种通过让智能体在没有明确外部奖励信号的情况下，自主地从环境中学习表示和特征的强化学习方法。

2024年12月2日 · 事后经验回放，Hindsight Experience Replay (HER) 是一种在稀疏奖励强化学习环境下提高智能体学习效率的策略。 稀疏奖励问题是指智能体在多数状态下无法获得有价值的反馈，因为奖励信号极其稀少或完全没有。 HER通过回顾智能体过去未能实现的目标，将这些“失败”的经验转换为有价值的学习机会，从而极大地提高了智能体在稀疏奖励场景中的学习效率。 HER算法最早由OpenAI团队提出，主要用于解决目标导向的强化学习任务，其中智能体的目标是达到 …

2024年11月15日 · 自监督强化学习（Self-Supervised Reinforcement Learning，SSL-RL）是一种通过让智能体在没有明确外部奖励信号的情况下，自主地从环境中学习表示和特征的强化学习方法。其核心思想是智能体通过自主生成目标或利用环境中的潜在结构，学习到有用的特征，以便在以 …

2024年10月24日 · 【SSL-RL】自监督强化学习：对比预测编码（CPC）算法 Contrastive Predictive Coding (CPC) 是一种用于学习有效表示的自监督学习方法，它可以用于强化学习环境中来帮助智能体学习有用的状态表示。CPC主要通过对序列...

There are 2 types of Training at SSL. Input Efficiencies and Limit Testing. Input Efficiencies Input efficiency in gaming refers to the skillful and precise use of controls, maximizing the effectiveness of every controller input to execute actions seamlessly and …

2024年12月2日 · Contrastive Predictive Coding (CPC) 是一种用于学习有效表示的自监督学习方法，它可以用于强化学习环境中来帮助智能体学习有用的状态表示。 CPC主要通过对序列数据进行建模，并通过对比学习（Contrastive Learning）来提取全局特征。 CPC的核心思想是最大化当前观察和未来潜在特征的互信息，进而学习到有用的表征。 CPC算法由DeepMind提出，它的主要目的是减少无监督学习中对标签的依赖，同时最大化局部信息和全局特征之间的关联。 2. CPC算 …

Competitive Ranks in Rocket League start at Bronze and continue to Silver, Gold, and beyond. Grand Champion and Supersonic Legend are the highest possible ranks. Grand Champion and Supersonic Legend Titles can be earned in the following Modes: …