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强化学习探索家|令人拍案叫绝的RND (1) - 知乎
RND探索模块易于实现,只增加了很小的计算开销,可以方便地与 DQN、PPO等多种不同的 RL 算法相结合。在 RND 论文中,底层的 RL 算法是 on-policy PPO。 RND的算法伪代码如图2所示,其中蓝色线勾画出的部分,即为探索相关模块。
【强化学习算法 26】RND - 知乎 - 知乎专栏
RND的全称是 random network distillation,是 OpenAI 在刚刚过去的万圣节挂在arXiv上面的。 Burda, Yuri, et al. "Exploration by Random Network Distillation." arXiv preprint arXiv:1810.12894 (2018). 这还是一篇讲intrinsic reward的文章,目的是为了辅助 extrinsic reward,使得智能体更好地探索。 本专栏前面讲过好几种intrinsic reward的设计模式了,比如基于动力学模型预测误差的(Curiosity 、 ICM);基于各种信息增益的(Empowerment 、 VIME),这里的方法又是一种 …
匀胶前衬底“增附”处理 - 知乎 - 知乎专栏
HMDS (六甲基二硅烷)是一种常用在半导体表面的粘附促进剂,其简化的反应机理如图1所示,HMDS与Si原子在无氧表面结合,与氧化基表面的氧原子 (如有必要,OH基团分解)结合,释放出氨。 非极性甲基直接隔离衬底表面形成疏水表面,与光刻胶具有良好的润湿性和附着力。 HMDS的正确应用对结果非常重要:在室温下,HMDS蒸汽通过干燥的氮气在所谓的“起泡器”中运输,然后传递到加热的 (75-120°C)基质中,在衬底表面上HMDS作为单层膜进行化学结合(如下 …
【SSL-RL】自监督强化学习:随机网络蒸馏(RND)方法-CSDN博客
2024年11月4日 · 随机网络蒸馏(rnd)是一种自监督学习方法,旨在提高强化学习中的探索效率。 该算法由 Chesney et al. 在论文《Random Network Distillation as a Method for Intrinsic Motivation》提出,RND 利用随机神经网络的输出与环境状态的真实特征之间的差异来生成内在奖励,鼓励智能体 ...
HDMS
Health Data & Management Solutions, Inc. (HDMS) is a trusted leader in healthcare analytics across the care continuum. The company transforms data into a high-value, decision-support asset for hundreds of health plan, employer, provider and broker customers.
(详细)分层强化学习-Random Network Distillation(RND) …
OpenAI发表了RND(Random Network Distillation),以基于预测的方法,透过好奇心带领增强学习代理人探索环境。 OpenAI提到,这是首次 人工智能 游玩「蒙特祖马的复仇」 ( Montezuma’s Revenge ) 这款游戏,能够超过人类的平均表现,而且不需要人类示范,就...
Health Data Analytics | HDMS
Get deeper health insights from everyday engagement, care services, and digital devices. HDMS assembles powerful analytic applications using Enlight, a health data platform for whole health insights. Measure wellness programs. Manage healthcare costs. Retain healthy, productive employees. Control costs and improve outcomes.
Urban flood risk assessment based on DBSCAN and K-means …
2023年8月29日 · River network density (RND): This refers to the river’s length per unit area. The higher the river network density, the more likely the rainwater will be stagnant in the event of heavy rainfall, the possibility of flooding will increase, and the degree of danger will be higher.
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