2023年5月30日 · Specifically, we develop reinforcement learning (RL) based models to decide how to choose a subtree for insertion and how to split a node when building and updating an R-Tree, instead of relying on hand-crafted heuristic rules currently used by …

Rollout 算法是一种基于模拟的优化机制，它可以用于解决具有大状态空间和（或）大动作空间的决策问题。 它在每个决策点都运行一系列的模拟，每一次模拟都从当前状态开始，然后遵循给定的策略（一般是均匀策略）进行决策，直到达到某个终止条件。

论文链接：Mastering Curling with RL-revised Decision Tree. 灵感来源： 经常关注我的朋友知道，我最近发现了大模型可以用来写决策树代码，而且写的还相当不错。 那我就想能否用大模型来代替掉上面方法中人为的那一步，实现完全自动化的决策树生成呢，答案是完全 ...

2024年12月22日 · 整个过程迭代了三轮，直到RL非常难找到这个策略的漏洞了，我们把生成的决策树1，2，3以及我们当时夺冠的策略（Human Design）都提交到了官方赛事平台-jidi，得到了相对的score和排名。

2021年3月8日 · Specifically, we develop reinforcement learning (RL) based models to decide how to choose a subtree for insertion and how to split a node, instead of relying on hand-crafted heuristic rules as R-Tree and its variants. Experiments on real and synthetic datasets with up to 100 million spatial objects clearly show that our RL based index ...

2024年2月2日 · In this work, we review research studies that combine Reinforcement Learning (RL) and Large Language Models (LLMs), two areas that owe their momentum to the development of deep neural networks. We propose a novel taxonomy of three main classes based on the way that the two model types interact with each other.

李宏毅老师的《深度强化学习》是强化学习领域经典的中文视频之一。 李老师幽默风趣的上课风格让晦涩难懂的强化学习理论变得轻松易懂，他会通过很多有趣的例子来讲解强化学习理论。 比如老师经常会用玩 Atari 游戏的例子来讲解强化学习算法。 此外，为了教程的完整性，我们整理了周博磊老师的《强化学习纲要》、李科浇老师的《世界冠军带你从零实践强化学习》以及多个强化学习的经典资料作为补充。 对于想入门强化学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的。 本 …

本项目用于学习rl基础算法，主要面向对象为rl初学者、需要结合rl的非专业学习者，尽量做到: 注释详细，结构清晰。 注意本项目为实战内容，建议首先掌握相关算法的一些理论基础，再来享用本项目，理论教程参考本人参与编写的 蘑菇书 。

Fast and simple implementation of RL algorithms, designed to run fully on GPU. This code is an evolution of rl-pytorch provided with NVIDIA's Isaac GYM. Environment repositories using the framework:

2024年8月12日 · SimpleAgent 类的 decide ()方法用于决策，learn () 方法用于学习，该智能体不是强化学习智能体，不能学习，只能根据给定的数学表达式进行决策。 position, velocity = observation. lb = min(-0.09 * (position + 0.25) ** 2 + 0.03, 0.3 * (position + 0.9) ** 4 - 0.008) . ub = -0.07 * (position + 0.38) ** 2 + 0.07 if lb < velocity < ub: . action = 2 else: .