「動手学強化学習」に基づく知識ポイント（5）：第18章 オフライン強化学習（gymバージョン >= 0.26）
概要
本シリーズは「動手学強化学習」の内容に基づき、難点を詳細に分析します！具体的な内容については「動手学強化学習」をお読みください。
対応する章：動手学強化学習——オフライン強化学習
SACアルゴリズム部分
以下にデータセットを生成するコードを示します。SAC部分は14.5節のコードを直接使用するため、詳細な説明は省略します。——18.4 CQLコード実践
import nump ...
6月16日 20:06 投稿
大規模言語モデルのトレーニングプロセス：事前学習から強化学習までの完全ガイド
ChatGPTがなぜ「次の単語を予測するだけの言語モデル」から「質問に答える知能エージェント」へ進化したのか、ご存知ですか？本記事ではその秘密を解き明かします。
一、序論：大規模言語モデルの「成長過程」
子供を優秀な作家に育てるには、どのように教えますか？
読書と文字の習得：まず大量の書籍を読ませ、言語の基本規則と知識を習得させる
文章作成の練習：例え ...
6月1日 08:30 投稿
Actor Lossの本質：Actor-Criticにおける戦略最適化の中核
強化学習におけるActor-Criticフレームワークは、エージェントの行動を決定するActorとその行動の価値を評価するCriticという二つの役割を持つ。この動的バランスシステムの中心的な要素が、Actor Lossである。これはあたかも演出家のように、Actorの行動選択を徐々に最適な戦略へと導く役割を果たす。
1. Actor-Criticフレームワークの数学的基盤
Actor-Criticは、方策勾 ...
5月19日 06:01 投稿