Aprendizado por reforço — Guia de aprendizagem
Aprendizado por reforço — Um roteiro estruturado de robótica, controle, agricultura em ambiente controlado, energia e eletrônica de potência.
Um roteiro estruturado de robótica, controle, agricultura em ambiente controlado, energia e eletrônica de potência.
- Fundamentals · 7 min de leitura
Fundamentos de Aprendizado por Reforço — MDPs, Equações de Bellman e Exploração para Robôs
O aprendizado por reforço é um processo de circuito fechado no qual um agente escolhe ações a partir de observações e maximiza recompensas futuras. Este guia explica os Processos de Decisão de Markov (MDPs), funções de valor, políticas, equações de Bellman, exploração versus explotação, design de recompensas e o caminho da simulação para um robô real.
- Fundamentals · 6 min de leitura
Aprendizado por Reforço Profundo e Q-Learning — De uma Tabela Q ao Aprendizado por Reforço Profundo
O aprendizado por reforço Q atualiza os valores de ação com base no objetivo de otimização de Bellman. Este guia introdutório descreve o caminho de uma tabela Q tradicional até uma Rede Q Profunda, explicando a reprodução de experiências, redes-alvo, superestimação e posicionamento seguro em uma estrutura robótica.
- Fundamentals · 6 min de leitura
Gradientes de Política, PPO e SAC — Controle Contínuo Estável para Robôs
Os gradientes de política atualizam uma política diretamente, de modo que a direção, o impulso e o torque das juntas possam permanecer contínuos. Este artigo conecta os modelos Ator-Crítico, PPO e SAC, e aborda, em seguida, o recorte, a regularização de entropia, a avaliação e o limite de segurança para a transferência de simulação para realidade.
- Fundamentals · 9 min de leitura
Guia Básico de Design de Recompensas — Por que "O que Maximizar" é a Parte Mais Difícil do Aprendizado por Recompensa
Em implementações de aprendizado por reforço, o projeto da função de recompensa determina o resultado com mais frequência do que o próprio algoritmo. Este artigo aborda recompensas esparsas versus densas, a invariância de política na modelagem de recompensas baseada em potencial, casos reais de manipulação de recompensas, aprendizado por reforço inverso e aprendizado por reforço com restrições.
- Fundamentals · 5 min de leitura
Aprendizado por reforço baseado em modelos e simulação para realidade
Modelos mundiais, erro de previsão, MPC, randomização de domínio, identificação de sistemas e monitoramento de segurança para máquinas reais.
- Fundamentals · 6 min de leitura
Introdução à aprendizagem por reforço: aprendizagem por imitação e aprendizagem por reforço inversa.
Clonagem de comportamento, DAgger e aprendizado por reforço inverso utilizam demonstrações quando as recompensas são difíceis de definir. Este guia introdutório aborda mudança de covariáveis, inferência de recompensa, conexões VLA, avaliação, segurança e proveniência de dados.
- Fundamentals · 13 min de leitura
π0 Explicado — Como a Correspondência de Fluxo Mudou a Geração de Ações VLA
Um guia técnico baseado em código-fonte para o π0 da Physical Intelligence: o PaliGemma VLM e o Action Expert dedicado, geração contínua de ações com correspondência de fluxo condicional, treinamento entre diferentes ambientes em sete tipos de robôs e a diferença em relação aos modelos VLA autorregressivos, como RT-2 e OpenVLA.
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Introdução à Aprendizagem por Reforço Multiagente — Otimizando em um Mundo Onde o Outro Lado Também Está Aprendendo
Quando múltiplos agentes aprendem simultaneamente, um MDP de agente único deixa de ser válido. Este artigo organiza não estacionariedade, configurações cooperativas/competitivas/mistas, CTDE, o problema de atribuição de crédito, MADDPG e QMIX, com equações e diagramas.