强化学习learned policy和behavioral policy
时间: 2024-06-01 17:14:27 浏览: 14
您好!感谢您的提问。强化学习中,learned policy指的是在训练过程中通过学习得到的策略,而behavioral policy是指实际应用时使用的策略。在某些情况下,learned policy和behavioral policy可能不同,即训练得到的策略并不一定是最优的。希望能够为您解答疑惑。
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4. Transformer-RL: 《Transformer-RL: A Versatile and Efficient Framework for Reinforcement Learning》
Transformer-RL是一个由华为Noah's Ark Lab提出的强化学习框架,旨在提供一种高效且灵活的transformer网络结构,以适应不同的强化学习任务。其中,Transformer-RL使用了transformer网络来处理状态和动作,同时还结合了基于注意力机制的策略优化方法,以提高算法的性能。
learned emb呢
"learned emb" 可以指 "learned embeddings",即通过神经网络学习得到的嵌入向量。在自然语言处理中,学习到的嵌入向量可以用于词嵌入、句子嵌入等任务。与传统的静态词向量(如word2vec)不同,学习到的嵌入向量可以根据具体任务进行微调,从而提高模型的性能。常见的学习嵌入向量的方法包括word2vec中的CBOW和Skip-gram模型,以及更先进的模型如BERT、ELMo等。