分类目录归档：强化学习
人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）是一种将人类反馈融入强化学习过程的技术，它在提升人工智能系统的性能和行为方式上发挥着关键作用。
一、基本原理
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在算法交易领域受到了广泛关注，因为它能够在复杂和动态的环境中学习最优策略。以下是DRL在交易中的应用概述，包括关键概念、挑战以及实现DRL交易系统的步骤。
在交易中，智能体根据市场数据学习做出买入、卖出或持有的决策。
马尔可夫决策过程（MDP）：
交易环境被建模为MDP，包括：
在日常生活中，我们无时无刻不在做决策。想象一下，你清晨醒来，手机闹钟根据你前一晚的睡眠质量和今日日程，贴心地调整响铃时间；上班路上，导航软件实时规划避开拥堵的最优路线；甚至家中的智能扫地机器人，也能巧妙地穿梭于各个房间，高效完成清洁任务。这些看似平常的场景背后，其实都隐藏着一项强大的技术 —— 强化学习。
强化学习，英文名为 Reinforcement Learning，简称 RL，它宛如一位幕后的智能军师，默默引导着各类智能体在复杂多变的环境中做出最佳抉择。与传统的机器学习方法不同，强化学习并非依赖大量预先标注的数据进...
开启强化学习的智慧之门
在日常生活中，我们无时无刻不在做决策。想象一下，你清晨醒来，手机闹钟根据你前一晚的睡眠质量和今日日程，贴心地调整响铃时间；上班路上，导航软件实时规划避开拥堵的最优路线；甚至家中的智能扫地机器人，也能巧妙地穿梭于各个房间，高效完成清洁任务。这些看似平常的场景背后，其实都隐藏着一项强大的技术 —— 强化学习。 强化学习，英文名为 Reinforcement Learning，简称 RL，它宛如一位幕后的智能军师，默默引导着各类智能体在复杂多变的环境中做出最佳抉择。与传统的机器学习方法不同，强化学习并非依赖大量预先标注的数据进行学习，而是通过智能体自主地与环境互动，在不...
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习的方法，它通过让智能体（agent）在与环境的交互中学习如何进行决策，以最大化某种累积奖励（reward）。强化学习的核心思想是试错学习，即智能体通过不断尝试不同的动作（action），并根据环境给予的反馈（奖励或惩罚）来调整其行为策略，从而逐步学会在不同状态下选择最优的动作。
一、强化学习初印象
（一）核心概念 “大起底” 为了更深入地理解强化学习，我们先来剖析一下它的几个核心概念。 智能体（Agent），它就像是强化学习世界里的主角，是在环境中执行动作并学习的实体。在自动驾驶场景中，汽车就是智能体；在机器人控制领域，机器人便是智能体；而在超级玛丽游戏里，玛丽就是那个灵动的智能体。智能体的使命，便是依据环境所呈现的状态，明智地抉择下一步行动，从而达成某个特定目标。 环境（Environment），即智能体所处的外部世界，它涵盖了智能体能够感知的状态以及可以执行的动作。环境既可以是现实世界中的物理场景，如城市道路、工厂车间；也可以是虚拟构建的数字空间，像电脑游戏...
关系网络（Relation Network, RN） 是一种专门用于建模数据中对象或实体之间关系的神经网络架构。它特别适用于需要理解不同元素之间交互或依赖关系的任务，例如视觉推理、自然语言处理或图结构问题。
关系网络计算对象之间的成对关系。例如，在一张图片中，它可以分析两个对象之间的关系（如“猫在垫子上”）。
组合性：
网络通过结合单个实体及其关系的信息来进行预测或决策，从而能够处理复杂的结构化数据。
模块化设计：
关系网络通常由两个主要组件组成：
Prioritized Replay的目的是根据经验的重要性来有优先级地抽取样本，使得更重要的经验能够被更频繁地用于训练，从而提高学习效率。
优先级的确定