Nature大热门：强化学习+Transformer！这泼天的高分思路你要不要！
文章概要：
1. 强化学习+Transformer是发文香饽饽，在各顶会、顶刊上都有成果，如Nature上用于算法发现的AlphaDev模型等。
2. 强化学习存在信用分配、样本效率低下、模型可解释不足等问题，Transformer有助于解决这些挑战，热门的方向架构增强、轨迹优化、多智能体强化学习、离线强化学习等。
3. 为方便大家研究，作者梳理了16创新思路源码，全部来自顶会。
4. 文章指出尽管决策Transformers在强化学习中表现出色，但其在线微调却鲜有研究。
. 文章提出如何利用深度强化学习来发现更快的排序算法，研究团队设计了一个DRL框架，让智能体通过与环境的交互来如何排序br> 6. 文章提出强化学习构建世界模型，这种模型通过结合ers架构和随机性来提高学习效率和性能。
7. 文章提出强化学习新型算法框架，它通过引入弹性机制来优化决策过程中的探索和利用平衡。
阅读原文
2. 强化学习存在信用分配、样本效率低下、模型可解释不足等问题，Transformer有助于解决这些挑战，热门的方向架构增强、轨迹优化、多智能体强化学习、离线强化学习等。
3. 为方便大家研究，作者梳理了16创新思路源码，全部来自顶会。
4. 文章指出尽管决策Transformers在强化学习中表现出色，但其在线微调却鲜有研究。
. 文章提出如何利用深度强化学习来发现更快的排序算法，研究团队设计了一个DRL框架，让智能体通过与环境的交互来如何排序br> 6. 文章提出强化学习构建世界模型，这种模型通过结合ers架构和随机性来提高学习效率和性能。
7. 文章提出强化学习新型算法框架，它通过引入弹性机制来优化决策过程中的探索和利用平衡。
深度强化学习中的可塑性损失：综述
文章概要：
1. 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，RL）近年来取得了诸多成功和突破，在围棋和Dota中击败了最强人类选手，了新的矩阵乘法算法，赋予语言模型生成类人回复以挑战图灵测试的能力，并在机器人控制方面取得了显著进展。
2. 尽管上述成功显著，深度RL依然处于早期阶段，在许多方面可靠和成熟。
3. 造成这种情况的原因有：首先，深度RL本质上是非平稳的，使其成为比监督学习困难得多的问题。此外，它还面临自身的优化问题，例如探索不足、样本相关性和过度估计偏差。
4. 近年来，大量研究致力于通过更加复杂的解决这些问题，其中许多尝试将表格RL中的洞见转移到RL场景。
5. 但如果当前深度RL中的问题在很大程度上源于将深度神经网络应用于非平稳任务而导致的优化病理呢？这种观点在最近逐渐受到关注，并归纳为“可塑性损失”一
6. 本综述的重点是深度RL中的可塑性损失现象。本综述首先在第4节概述了可塑性损失相关的RL形式和定义。接着，我们在第5节分类并展示了文献中假设的可塑性损失的可能原因，并在第6节构建了当前缓解方法的分类。在第7节中，我们从可塑性损失的角度讨论深度RL研究人员和实践者使用深度RL算法时应考虑的因素。最后，在第8节我们对该领域的现状进行了总结，并展望了未来的发展方向。
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2. 尽管上述成功显著，深度RL依然处于早期阶段，在许多方面可靠和成熟。
3. 造成这种情况的原因有：首先，深度RL本质上是非平稳的，使其成为比监督学习困难得多的问题。此外，它还面临自身的优化问题，例如探索不足、样本相关性和过度估计偏差。
4. 近年来，大量研究致力于通过更加复杂的解决这些问题，其中许多尝试将表格RL中的洞见转移到RL场景。
5. 但如果当前深度RL中的问题在很大程度上源于将深度神经网络应用于非平稳任务而导致的优化病理呢？这种观点在最近逐渐受到关注，并归纳为“可塑性损失”一
6. 本综述的重点是深度RL中的可塑性损失现象。本综述首先在第4节概述了可塑性损失相关的RL形式和定义。接着，我们在第5节分类并展示了文献中假设的可塑性损失的可能原因，并在第6节构建了当前缓解方法的分类。在第7节中，我们从可塑性损失的角度讨论深度RL研究人员和实践者使用深度RL算法时应考虑的因素。最后，在第8节我们对该领域的现状进行了总结，并展望了未来的发展方向。
IMM: 通过AI做市，模仿强化学习方法在自动做市中的应用
文章概要：
1. 本文提出模仿市场做市者（IMM）框架，结合次优信号专家和直接策略互动的知识，设计基于预测信号的专家策略，通过RL与模仿学习结合进行高效训练。在四个真实市场数据集上的实验结果显示，IMM优于现有RL市场做市策略。
2. 传统MM方法依赖强假设的数学模型，而深度强化学习（RL）为适应市场动态的MM策略提供了新思路。
3. 本文提出模仿市场做市者（IMM）框架，结合状态表示学习单元（SRLU）和模仿RL单元（IRLU），解决多价格层次策略的MM问题。IMM通过收集市场信息预测短期和长期趋势，平衡风险与收益，制定报价策略。
4. 将MM过程建模为马尔可夫决策过程（MDP），提出SRLU和IRLU以提取专家交易知识，实验结果显示IMM在风险调整收益和逆向选择比率上优于基线方法。
5. 本文提出IMM，一种基于强化学习的多价格水平市场制造（MM）策略学习方法。引入高效的状态和动作表示，预训练基于监督学习的预测模型生成多种趋势信号作为辅助观察。使用TCSA网络处理噪声金融数据中的时间和空间关系。从次优专家抽象交易知识，提升状态和动作空间的探索效率。在四个期货市场的实验中，IMM表现优于基准，消融研究验证了各组件的有效性。
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2. 传统MM方法依赖强假设的数学模型，而深度强化学习（RL）为适应市场动态的MM策略提供了新思路。
3. 本文提出模仿市场做市者（IMM）框架，结合状态表示学习单元（SRLU）和模仿RL单元（IRLU），解决多价格层次策略的MM问题。IMM通过收集市场信息预测短期和长期趋势，平衡风险与收益，制定报价策略。
4. 将MM过程建模为马尔可夫决策过程（MDP），提出SRLU和IRLU以提取专家交易知识，实验结果显示IMM在风险调整收益和逆向选择比率上优于基线方法。
5. 本文提出IMM，一种基于强化学习的多价格水平市场制造（MM）策略学习方法。引入高效的状态和动作表示，预训练基于监督学习的预测模型生成多种趋势信号作为辅助观察。使用TCSA网络处理噪声金融数据中的时间和空间关系。从次优专家抽象交易知识，提升状态和动作空间的探索效率。在四个期货市场的实验中，IMM表现优于基准，消融研究验证了各组件的有效性。
alphadhe: 是一个用于实现和评估深度强化学习算法的Python库
文章概要：
1. alphadhe是一个专注于深度强化学习的Python库，旨在提供一个灵活且易于使用的框架，以帮助研究人员和开发者快速构建和评估各种强化学习模型。
2. 该库的作者是一个致力于研究的团队，旨在促进深度强化学习领域的进步。
3. 支持多种强化学习算法，如DQN、PPO、3C等，用户可以轻松切换不同算法进行比较。
4. 提供丰富的环境支持，包括AI Gym环境，用户可以直接使用现成的环境进行训练。
5. 支持并行训练和分布式计算，显著提高效率。
6. 提供模型评估和可视化工具，方便用户分析训练结果。br> 7. 拥有详细的文档和示例代码，降低学习曲线。
8. 安装步骤：pip alphadhe。
9. 系统需求： 3.6及以上，numpy、torch等库自动安装。
10. 典型使用示例DQN算法训练智能体，使用PPO算法进行训练，模型评估，可视化训练过程，并行训练。
11. 应用场景库适用于游戏开发、机器人控制、自动驾驶等领域。
12 优势该库了丰富的算法支持和使用的接口，适合初学者和专业研究。高度可扩展性使得用户可以根据需求自定义环境和算法。活跃可以获得及时支持和更新。
1. 总结：alphadhe是一个强大的深度强化学习库，适合各种应用场景。它的灵活性和丰富的功能使得用户能够高效地开发和评估强化学习模型。
14. 版本历史：alphadhe库自发布以来经历了多个版本更新，逐步增加对算法的支持，改进了性能，并增强了可视化功能。
15. 常见问题：如何选择适合的算法？如何调优超参数？是否支持自定义环境？训练时间一般多久？是否支持GPU加速？
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2. 该库的作者是一个致力于研究的团队，旨在促进深度强化学习领域的进步。
3. 支持多种强化学习算法，如DQN、PPO、3C等，用户可以轻松切换不同算法进行比较。
4. 提供丰富的环境支持，包括AI Gym环境，用户可以直接使用现成的环境进行训练。
5. 支持并行训练和分布式计算，显著提高效率。
6. 提供模型评估和可视化工具，方便用户分析训练结果。br> 7. 拥有详细的文档和示例代码，降低学习曲线。
8. 安装步骤：pip alphadhe。
9. 系统需求： 3.6及以上，numpy、torch等库自动安装。
10. 典型使用示例DQN算法训练智能体，使用PPO算法进行训练，模型评估，可视化训练过程，并行训练。
11. 应用场景库适用于游戏开发、机器人控制、自动驾驶等领域。
12 优势该库了丰富的算法支持和使用的接口，适合初学者和专业研究。高度可扩展性使得用户可以根据需求自定义环境和算法。活跃可以获得及时支持和更新。
1. 总结：alphadhe是一个强大的深度强化学习库，适合各种应用场景。它的灵活性和丰富的功能使得用户能够高效地开发和评估强化学习模型。
14. 版本历史：alphadhe库自发布以来经历了多个版本更新，逐步增加对算法的支持，改进了性能，并增强了可视化功能。
15. 常见问题：如何选择适合的算法？如何调优超参数？是否支持自定义环境？训练时间一般多久？是否支持GPU加速？
印度理工学院的Harshal等人提出了一种基于双网格的耦合深度强化学习和计算流体动力学的主动流量控制方法
文章概要：
1. 印度理工学院的Harshal等人提出了一种基于双网格的耦合深度强化学习和计算流体动力学的主动流量控制方法。
2. DG-DRL-CFD方法使用双分辨率网格，较粗的网格用于训练阶段，较细的网格用于DRL-CFD方法的测试阶段。
3. 该方法可减少训练DRL模型的计算时间，提高计算性能，减少通道中圆柱体上的阻力，并增强核池沸腾传热。
4. 研究表明，该方法与传统方法相比，具有更好的性能和计算效率。
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2. DG-DRL-CFD方法使用双分辨率网格，较粗的网格用于训练阶段，较细的网格用于DRL-CFD方法的测试阶段。
3. 该方法可减少训练DRL模型的计算时间，提高计算性能，减少通道中圆柱体上的阻力，并增强核池沸腾传热。
4. 研究表明，该方法与传统方法相比，具有更好的性能和计算效率。