DingDingGi

DingDingGi

  • 분류 전체보기 (8)
    • RL (2)
    • RLHF (3)
    • Math (0)
      • Probability (0)
    • Code (2)
      • 코드 이모저모 (2)
      • 코드 저장소 (0)
  • 홈
  • 태그
  • 방명록
RSS 피드
로그인
로그아웃 글쓰기 관리

DingDingGi

컨텐츠 검색

태그

General State Dependent Exploration dpo 논문 리뷰 offline-to-online reinforcement learning via balanced replay and pessimistic q-ensemble offline-to-online reinforcement learning via balanced replay and pessimistic q-ensemble 논문 direct preference optimization:your language model is secretly a reward model offline-to-online reinforcement learning via balanced replay and pessimistic q-ensemble 리뷰 stable_baselines3 direct preference-based policy optimization without reward modeling stable-baselines3 dppo 논문 리뷰 direct preference optimization:your language model is secretly a reward model 논문 리뷰 direct preference-based policy optimization without reward modeling 논문 리뷰 gSDE 논문 리뷰 direct preference-based policy optimization 논문 리뷰 offline learning to online learning in reinforcement learning

최근글

댓글

공지사항

아카이브

stable-baselines3(1)

  • [Exploration Method] Smooth Exploration for Robotic ReinforcementLearning

    논문: https://arxiv.org/pdf/2005.05719 논문에 대한 간략 설명강화학습 하면 생각나는게 두 가지가 있다. 첫 번째로 대표적인 강화학습 pytorch library인 Stable-baselines3 두 번째로 Exploration과 Exploritation 해당 논문은 Stable-baselines3를 만든 사람이 낸 논문이다. Exploration 중에 robotics에 관련한 방법론을 제시한 논문이다. 강화학습을 사용해보았던 모든 이들에게 아래와 같은 문제가 되는 것이 있을 것이다. 강화학습을 적용하기에는 비현실적인 행동[Shaky behavior]이 너무 많다. 해당 논문은 위와 같은 원인을 Exploration에 있다고 본다. 따라서 본 논문은 이를 해결하기 위한 새로운 E..

    2024.11.04
이전
1
다음
티스토리
© 2018 TISTORY. All rights reserved.

티스토리툴바