Month: June 2024

强化学习（RL）可以大致分为两大类：基于模型的强化学习（Model-Based Reinforcement Learning, MBRL）和无模型强化学习（Model-Free Reinforcement Learning, MFRL）。这两种方法各有优缺点，适用于不同的应用场景。下面我们详细比较这两个分支。 基于模型的强化学习（MBRL） 特点 优点 缺点 典型算法 无模型强化学习（MFRL） 特点 优点 缺点 典型算法 比较与应用场景 样本效率 实施复杂度 适用场景 总结 基于模型的强化学习（MBRL）和无模型强化学习（MFRL）各有优缺点，适用于不同的应用场景。MBRL 通过构建和利用环境模型，具有较高的样本效率和快速策略更新能力，但实施复杂度较高；MFRL 则通过直接从环境交互数据中学习策略，实施相对简单且稳健，但样本效率较低。 尽管无模型强化学习（Model-Free Reinforcement Learning, MFRL）在过去几年中取得了显著的进展并获得了广泛的关注，但基于模型的强化学习（Model-Based Reinforcement [...]

在强化学习中，AC类算法（Actor-Critic Algorithms）是非常重要的一类方法。这些算法结合了策略梯度（Policy Gradient）和价值函数（Value Function）方法的优点，通过一个“演员”（Actor）和一个“评论家”（Critic）来协同工作。 1. 基本概念 2. 经典的AC类算法 2.1 Advantage Actor-Critic (A2C) A2C 是一种同步版本的 Actor-Critic 算法，其中多个并行的环境实例同时运行，并共享同一个 Actor 和 Critic。 2.2 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) A3C 是 A2C 的异步版本，它允许多个异步的 Actor-Critic 线程在独立的环境实例中运行，并异步更新全局的 [...]

在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，策略函数和策略梯度是两个重要的概念。以下是对它们的详细解释： 策略函数（Policy Function） 策略函数描述了智能体（Agent）在给定状态下选择动作的行为方式。 策略函数的目标是找到一种策略，使得智能体在环境中能够最大化其累积奖励。 策略梯度（Policy Gradient） 策略梯度是优化策略函数的一种方法，特别适用于参数化策略函数。策略梯度方法通过梯度上升（或下降）来直接调整策略的参数，以最大化（或最小化）目标函数（通常是期望累积奖励）。 具体来说，假设策略函数是参数化的，记作 ( \pi_\theta(a|s) )，其中 ( \theta ) 是参数向量。目标是最大化以下目标函数 ( J(\theta) )： [ J(\theta) = \mathbb{E}{\tau \sim \pi\theta} [R(\tau)] ] 其中 [...]

在PPO（Proximal Policy Optimization）算法中，优势函数的估计通常采用Generalized Advantage Estimation（GAE）方法，以提高估计的准确性和训练的稳定性。GAE通过结合多个时间步的奖励信息来平滑优势函数的估计，减少方差，同时保持较低的偏差。以下是GAE的基本原理和在PPO中的应用： GAE（Generalized Advantage Estimation）原理 PPO中的具体实现 PPO的目标函数通常包含一个clip函数来限制策略更新的步长，形式如下： 𝐿𝐶𝐿𝐼𝑃(𝜃)=𝐸𝑠,𝑎,𝑟[min(𝜋𝜃(𝑎|𝑠)𝜋𝜃𝑜𝑙𝑑(𝑎|𝑠)𝐴𝜆(𝑠,𝑎),clip(𝜋𝜃(𝑎|𝑠)𝜋𝜃𝑜𝑙𝑑(𝑎|𝑠),1−𝜖,1+𝜖)𝐴𝜆(𝑠,𝑎))] 其中，𝜋𝜃𝑜𝑙𝑑 是旧策略，𝜋𝜃 是新策略，𝜖 是clip函数的参数，用于防止策略更新时发生大幅度偏离。 通过这种方式，PPO利用GAE来更精确地估计优势函数，从而在策略更新过程中保持策略的连续性和性能的稳定提升。 [...]

在中文开源TTS项目中，ChatTTS是一个备受关注的项目。它由2noise团队开发，专为对话场景设计，经过超过10万小时的中英文训练，提供自然流畅的语音合成效果。ChatTTS在多说话人支持、对话场景应用、以及细粒度的韵律控制方面表现出色，能够预测和控制笑声、停顿和插入词等，使得合成的语音更加接近真实人类的对话。此外，它支持英文和中文，且在开源社区中因其高度逼真的人类情感模仿能力而受到好评。尽管使用时可能需要一定的硬件支持（至少4GB显存的GPU），但它的开源性质和强大的功能使其成为当前中文开源TTS领域的一个亮点。 另一个值得注意的项目是VALL-E-X，它在2023年发布，能够实现跨语种的音频克隆，仅需少量样本就能生成高质量的语音克隆，尽管它可能在中文发音的地道性上有所不足，但其在声音克隆方面的创新技术也是值得关注的。 其他如Mozilla TTS和OpenTTS也是成熟的开源项目，它们支持多种语言，易于训练和使用，适合不同的应用场景，但可能在语音自然度和对话场景的适应性上不如ChatTTS。 如果您追求高质量的对话式语音合成，尤其是需要情感和细节控制的场景，ChatTTS是目前一个非常优秀的选择。不过，选择最合适的开源TTS项目还需根据具体需求，比如是否需要高度定制、资源消耗、以及是否易于部署等因素来决定。 [...]

知乎直答上线，作为一款基于大模型的AI搜索产品，对普通用户以及整个知乎社区都可能产生一系列积极的影响和潜在的变化： 综上所述，知乎直答的上线不仅提升了用户对历史问答的访问能力，还可能深刻改变知乎社区的互动模式、内容生态和用户习惯，为知乎的未来发展开辟新的路径。 [...]

Spark MLlib 提供了一种协同过滤算法，可用于训练矩阵分解模型，该模型预测用户对物品的显式或隐式评分，从而进行推荐。本文将深入探讨 Spark 的协同过滤算法。 1 矩阵分解算法 1.1 协同过滤问题的矩阵分解 矩阵分解是推荐任务中常用的一种技术。基本上，矩阵分解算法试图找到表示用户和物品内在属性的潜在因子，即： $$\hat r_{u,i} = q_{i}^{T}p_{u}$$ 其中，$\hat r_{u,i}$ 是用户 $u$ 对物品 $i$ 的预测评分，$q_{i}^{T}$ 和 $p_{u}$ 分别是物品和用户的潜在因子。矩阵分解问题的挑战在于找到 $q_{i}^{T}$ 和 $p_{u}$，这可以通过矩阵分解方法实现。为了尽量接近观察到的评分，开发了一种学习方法。此外，为了避免过拟合问题，学习过程被正则化。例如，基本形式的矩阵分解算法表示如下： $$\min \sum (r_{u,i} [...]