在推荐算法领域，时常会出现模型离线评测效果好，比如AUC、准召等指标大涨，但上线后业务指标效果不佳，甚至下降的情况，比如线上CTR或CVR下跌。本文尝试列举一些常见的原因，为大家排查问题提供一点思路。1. 离线、在线特征不一致离线、在线特征不一致通常是模型线上效果不好的主要原因，然而，造成离在线特征不一致的原因却千奇百怪，有些还非常隐蔽。实现上存在Bug。离线、在线特征的ETL过程通常不是由同一份
一、序环境搭建：【查看】samples-for-ai项目下载：【下载】，两个版本，一个2018年6月15日前，一个2018年6月15日-16日版本（当前最新版本）。在环境搭建过程中，通过git clone获取到samples-for-ai文件夹，其子文件夹examples目录如下。以Tensorflow作为样例模型。参考博客：【博客1】、【博客2】。二、Tensorflow
（一）它是什么？
简书
Apollo无人驾驶平台的离线搭建与使用1.准备工作2.安装相关依赖环境2.1 安装ubuntu16.042.2 安装ROS环境2.3 安装docker2.4 加载docker的镜像3. 使用Apollo仿真平台3.1 启动并进入docker3.2 编译与运行 对于学习无人驾驶的人来说，apollo是一个比较完整且系统的无人驾驶平台，比较适合入门。学习的第一步是安装并使用该平台，安装过程中网上有
现代工业无疑是向着机械化、智能化、专业化的方向发展，工业机器人的应用是一大趋势。
与机器人相关的
“离线编程技术”想必大家也都不陌生。离线编程的优势就在于它可以大幅度地节约制造时间，在虚拟环境中规划机器人工作路径，能编译更为复杂的程序，还可以改善编程者的工作环境。
国内第一品牌离线编程软件RobotArt，正式推出后彻底打破了国外软件垄断
Strassen的算法是，利用原矩阵构造一些加乘结合的中间量，每个中间量只包含一次乘法计算，将原矩阵乘法转换为这些中
离线CDH集群自动化部署工具离线CDH集群安装与部署的自动化脚本工具，简单支持「离线一键装机」。脚本将对系统配置做出一定修改，使用前请务必确认当前服务器无其他人员、任务使用，以免造成不必要的麻烦，建议提前使用测试服务器或虚拟机测试体验。一、Features已实现的自动化功能（仅支持Redhat/CentOS系列）： Usage: init_ssh|install_softs|init_sys|in
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning，DRL)本质上属于采用神经网络作为值函数估计器的一类方法，其主要优势在于它能够利用深度神经网络对状态特征进行自动抽取，避免了人工 定义状态特征带来的不准确性，使得Agent能够在更原始的状态上进行学习。 强化学习是机器学习的一种学习方式，它跟监督学习、无监督学习是对应的。强化学习和监督学习、无监督学习 最大的
许多研究人员认为，基于模型的强化学习（MBRL）比无模型的强化学习（MFRL）具有更高的样本效率。但是，从根本上讲，这种说法是错误的。更细微的分析表明，使用神经网络时，MBRL方法可能比MFRL方法具有更高的采样效率，但仅适用于某些...
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2019-11-26 14:07:03
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由于知识与环境不一致，通用的大型语言模型（LLMs）经常无法解决简单的决策任务。相反，强化学习（RL）智能体从头开始学习策
1.上面的大脑代表我们的算法执行个体，我们可以操作个体来做决策，即选择一个合适的动作（Action）AtAt。下面的地球代表我们要研究的环境,它有自己的状态模型，我们选择了动作AtAt后，环境的状态(State)会变，我们会发现环境状态已经变为St+1St+1,同时我们得到了我们
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2022-02-22 16:25:35
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从今天开始整理强化学习领域的知识，主要参考的资料是Sutton的强化学习书和UCL强化学习的课程。这个系列大概准备写10到20篇，希望写完后自己的强化学习碎片化知识可以得到融会贯通，也希望可以帮到
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2022-05-18 17:27:19
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一.多臂老虎机强化学习是一种试错性学习，所以对于已有信息的利用和未知信息的探索之间的平衡一直是强化学习中一个重要的话题。多臂老虎机（MAB）问题定义为：我们拥有K个拉杆的老虎机，每一根拉杆对应着不同的奖励分布，对于智能体来说是未知的。每次拉动拉杆会获得服从奖励分布的奖励，我们想要获得累计最多的奖励，但是奖励的分布未知，所以就要在已有信息的利用--根据经验选择获得奖励最多的拉杆和未知信息的探索--尝
最近在看Google的Deep Learning一书，看到优化方法那一部分，正巧之前用tensorflow也是对那些优化方法一知半解的，所以看完后就整理了下放上来，主要是一阶的梯度法，包括SGD, Momentum, Nesterov Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam。 其中SGD,Momentum,Nesterov Momentum是手动指定学习速率的,而后面的A
探索使用 RLAIF (RL from AI Feedback (RLAIF) 方法替代 RLHF 方法，以提高大型语言模型与人类偏好的一致性。
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
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在单一环境和单一模态下的预训练方法主要集中于以上提到的在线预训练和离线预训练设定，而在最近，领域内的研究者对建立一个单一
蒸馏的作用首先，什么是蒸馏，可以做什么？正常来说，越复杂的深度学习网络，例如大名鼎鼎的BERT，其拟合效果越好，但伴随着推理（预测）速度越慢的问题。此时，模型蒸馏就派上用场了，其目的就是为了在尽量减少模型精度的损失的前提下，大大的提升模型的推理速度。实现方法其实，模型蒸馏的思想很简单。第一步，训练好原本的复杂网络模型，如BERT，我们称为Teacher模型；第二步，用一个较为简单的模型去拟合Tea
优化算法进阶ill-conditioned Problem 是hessian matrix的状态比较差，不过我不懂…，两种方法解决：Preconditioning很多优化算法都应用了，例如Adam, RMSProp, AdaGrad, Adelta, KFC, Natural gradient and other secord-order optimization algorithms.Avera
目录前言一、蒸馏的目的二、蒸馏中的softmax三、蒸馏流程1.step2.step3.step4.总结： 前言蒸馏就是把一个大模型变成一个相对小的模型一、蒸馏的目的Distill knowledge from bigger models从大模型中学习知识Use the distilled knowledge to guide the learning of smaller models用学习到
在基于模型的强化学习与Dyna算法框架中，我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路，以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna。本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法：基于模拟的搜索(Simulation Based Search)。本篇主要参考了UCL强化学习课程的第八讲，第九讲部分。1. 基于模拟的搜索概述什么是基于模拟的搜索呢？当然主要是两个点：一个是模拟
