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随着大语言模型在复杂推理任务中的应用日益广泛，强化学习已成为提升模型生成质量的关键技术。DAPO（Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization）作为一种新型策略优化算法，通过解耦裁剪、动态采样等机制，有效解决了长序列生成中的训练效率和稳定性问题。本文基于VeRL强化学习框架，深入解读DAPO算法的核心原理与代码实现，为开发者提供实践
强化学习DQN复现
【代码】强化学习实验代码。
本文详细介绍了基于GPT2模型的中文诗歌生成训练全流程。首先通过自定义Dataset类加载和清洗诗歌文本数据，然后使用HuggingFace Transformers库加载GPT2预训练模型和分词器。重点讲解了批量数据处理函数collate_fn的实现，以及包含梯度裁剪、学习率调度等优化技术的训练流程搭建。文章还提供了训练指标监控、模型保存等核心代码实现，并对训练过程中的关键参数设置和优化方向进行
原文：towardsdatascience.com/meta-llama-3-optimized-cpu-inference-with-hugging-face-and-pytorch-9dde2926be5c?使用 Nightcafe 创建 — 图片由作者提供。
深度学习与强化学习的区别以及深度强化学习是什么简洁明了
本书之前的章节讲解了基于值函数的方法（DQN）和基于策略的方法（REINFORCE），其中基于值函数的学习方法只学习一个价值函数，而基于策略的方法只学习一个策略函数。那么，一个很自然的问题是，有没有什么方法既学习价值函数，又学习策略函数呢？答案是Actor-Critic是囊括一系列算法的整体架构，目前很多高效的前沿算法都属于Actor-Critic算法，本章接下来将会介绍一种最简单的Actor-C
将对数概率张量堆叠成一个二维张量<-->[tensor(...),tensor(...)...]-->tensor([.........])img.set_data(env.render(mode='rgb_array'))#更新img对象的像素数据。torch.cuda.manual_seed_all(seed)#Pytorch 所有GPU算子设置种子。torch.cuda.manual_see
DQN算法实现CartPole控制，包括DQN算法原理、算法编写与运行。
Yolov5是目标检测中比较经典的模型，学习对其后处理进行解码是非常有必要的。在这里我们仅使用核函数对Yolov5推理的结果进行解码并恢复成框，掌握后处理所解决的问题，以及对于性能的考虑经验之谈：1.对于后处理的代码研究，可以把PyTorch的数据通过转换成numpy后，tobytes再写到文件，然后再到c++中读取的方式，能够快速进行问题研究和排查，此时不需要tensorRT推理也可以做后处理研
摘要无模型深度强化学习（RL）算法已成功应用于一系列具有挑战性的序列决策和控制任务。然而，这些方法通常面临两个主要挑战：高样本复杂性和对超参数的脆弱性。这两个挑战限制了这些方法在真实世界领域中的适用性。在本文中，我们描述了软演员-评论家（Soft Actor-Critic，SAC），这是一种基于最大熵强化学习框架的离策略演员-评论家算法。在这个框架中，演员的目标是同时最大化预期回报和熵。也就是说，
本文系统讲解从基本强化学习方法到高级技术（如PPO、A3C、PlaNet等）的实现原理与编码过程，旨在通过理论结合代码的方式，构建对强化学习算法的全面理解。
强化学习环境配置（Ubuntu16.04）mujoco、mujoco-py、surreal安装与测试文章目录强化学习环境配置（Ubuntu16.04）mujoco、mujoco-py、surreal安装与测试前言：参考博客：步骤简介：1、先装好mujoco：2.mujoco_py安装pytorch了。前言：照旧，又是一堆碎碎念，好久没有更新博客了，最近又在频繁的重装系统、配置环境中，因为这次...
深度强化学习中Double DQN算法（Q-Learning+CNN）的讲解及在Asterix游戏上的实战（超详细 附源码）
在人工智能快速发展的今天，已成为驱动智能体自主决策的核心技术之一。尤其在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域展现出巨大潜力。本文将带你深入一个经典的RL算法——，并结合实现其完整训练流程，最终部署到 Atari 游戏环境（如 Breakout）中完成端到端训练与推理。
在网上找到DDPG代码运行的时候发现报错一堆，在这里总结一下。
目录啊环境安装tianshou + pytorch 安装gym + atari环境安装其他:NOTE1 env.render() 执行出错NOTE2 windows 用户安装问题 module could not be found' when running:Reference:輸入為 ARM 類型的雅達利遊戲強化學習代码实现官网 Deep Q learning 样例学习修改 Deep Q lea
如果你真的想学习人工智能，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
使用PPO玩2048
「在Windows搭建MuJoCo环境就像破解量子密码——99%的Linux教程都会让你坠入依赖地狱。本文用2000字血泪教训，解剖Windows三大死亡关卡
重新实现函数update_target_q_function，在其中执行Brain类的函数update_target_q_network，在Environment类的试验（episode）结束时，执行Agent类的函数update_target_q_function。Dueling Network是一种在动作价值函数输出层之前增加一层，用于输出状态价值V(s)和优势函数A(s,a) = Q(s,a
上一节使用parl实现了并行计算使用parl实现并行计算，但是这是建立在项目里面不包含除了主文件以外的文件夹的情况下。那么怎样实现强化学习并行训练呢，包括实现多机并行训练。parl实现强化学习并行训练要实现强行学习并行训练，那么需要分发文件。文件分发是分布式并行计算的重要功能。它负责把用户的代码还有配置文件分发到不同的机器上，让所有的机器都运行同样的代码进行并行计算。默认情况下，XPARL分发主文
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