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深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社區(qū)許多顯著成就的基石，它在棋盤(pán)、視頻游戲、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人硬件設(shè)計(jì)等領(lǐng)域擊敗了人類(lèi)冠軍。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，可以解決對(duì)于經(jīng)典強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）技術(shù)來(lái)說(shuō)過(guò)于復(fù)雜的問(wèn)題。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)比機(jī)器學(xué)習(xí)的其他分支要復(fù)雜得多
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning, DL）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）已成為兩大核心驅(qū)動(dòng)力。兩者各有優(yōu)勢(shì)：深度學(xué)習(xí)擅長(zhǎng)從數(shù)據(jù)中提取復(fù)雜模式和特征，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)擅長(zhǎng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中通過(guò)試錯(cuò)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。兩者的結(jié)合，即深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep
訓(xùn)練階段收集的經(jīng)驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)最佳策略；但它也可能錯(cuò)過(guò)許多其他獲得更好政策的最佳軌跡。強(qiáng)化學(xué)習(xí)還需要評(píng)估狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的軌跡；這比監(jiān)督學(xué)習(xí)所要面對(duì)的，每個(gè)訓(xùn)練示例與其預(yù)期結(jié)果配對(duì)問(wèn)題更難學(xué)習(xí)。這種復(fù)雜性增加了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)要求。但與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練期間收集數(shù)據(jù)
如在游戲領(lǐng)域中，AlphaGo使用了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來(lái)?yè)魯∪祟?lèi)圍棋冠軍，DeepMind的DQN在Atari游戲上取得了超人水平的表現(xiàn)。此外，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)還被應(yīng)用于機(jī)器人控制、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。 總而言之，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種結(jié)合深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法，通過(guò)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)近似值函數(shù)
從整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)劃分上來(lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。圖像、文本等深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用都屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇。自編碼器和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可以算在無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)范疇內(nèi)。最后就剩下強(qiáng)化學(xué)習(xí)了。強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)展到現(xiàn)在，早已結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迸發(fā)出新的活力，強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合深度學(xué)習(xí)已經(jīng)形成了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep
測(cè)試自己的強(qiáng)化學(xué)習(xí)程序。在本課程中，您將通過(guò)使用 Tensorflow 和 PyTorch 來(lái)訓(xùn)練能玩太空入侵者、Minecraft、星際爭(zhēng)霸、刺猬索尼克等游戲的聰明的智能體。在第一章中，您將學(xué)習(xí)到深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。在訓(xùn)練深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體之前，掌握這些深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)非常重要。讓我們開(kāi)始吧！一
本篇文章是博主強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL領(lǐng)域學(xué)習(xí)時(shí)，用于個(gè)人學(xué)習(xí)、研究或者欣賞使用，并基于博主對(duì)相關(guān)等領(lǐng)域的一些理解而記錄的學(xué)習(xí)摘錄和筆記，若有不當(dāng)和侵權(quán)之處，指出后將會(huì)立即改正，還望諒解。文章強(qiáng)化學(xué)習(xí)： 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（2）---《【DRL】深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)介紹》 【DRL】深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)介紹 目錄
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)被用于決策系統(tǒng)的優(yōu)化。例如，智能體可以通過(guò)與虛擬環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的交通場(chǎng)景中進(jìn)行安全行駛。 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與未來(lái)方向 盡管深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展，但仍然面臨許多挑戰(zhàn)，尤其是在以下幾個(gè)方面： 樣本效率：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要大量的訓(xùn)練樣
決這一問(wèn)題，引入了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning）的概念。本文將介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念、算法原理以及在實(shí)際應(yīng)用中的一些案例。 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是將深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種方法。在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)
文將綜述深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型優(yōu)化算法的發(fā)展及其在實(shí)際應(yīng)用中的應(yīng)用情況。 I. 引言 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化算法是指在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同時(shí)，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，使智能體能夠從環(huán)境中學(xué)習(xí)到最優(yōu)策略。優(yōu)化算法的選擇直接影響了模型的性能和訓(xùn)練效率。本文將介紹幾種主流的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型優(yōu)化算
的演進(jìn)，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品迭代開(kāi)發(fā)；解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法落地過(guò)程中遇到的各種問(wèn)題。 崗位要求 1、計(jì)算機(jī)、人工智能、自動(dòng)控制、模式識(shí)別等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的博士； 2、在以下（深度）強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域有一定積累：模仿學(xué)習(xí)、多智能體學(xué)習(xí)、分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移和多任務(wù)、分層和元學(xué)習(xí)等； 3、在領(lǐng)域內(nèi)頂級(jí)會(huì)議和期刊
來(lái)源：github轉(zhuǎn)自：新智元編輯：肖琴深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)在許多領(lǐng)域取得了矚目的成就，并且仍是各大領(lǐng)域受熱捧的方向之一。本文推薦一個(gè)用PyTorch實(shí)現(xiàn)了17種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的教程和代碼庫(kù)，幫助大家在實(shí)踐中理解深度RL算法。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)在許多領(lǐng)域取得了矚目的成就，并且仍是各大
作戰(zhàn)指揮控制技術(shù)發(fā)展的瓶頸。通過(guò)深入分析作戰(zhàn)決策制定過(guò)程，將其轉(zhuǎn)化為一個(gè)序列多步?jīng)Q策問(wèn)題，使用深度學(xué)習(xí)方法提取包含指揮員情緒、行為和戰(zhàn)法演變過(guò)程決策狀態(tài)在內(nèi)的戰(zhàn)場(chǎng)特征向量，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法對(duì)策略狀態(tài)行動(dòng)空間進(jìn)行搜索并對(duì)決策狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，直到獲得最佳的行動(dòng)決策序列，旨在實(shí)現(xiàn)未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)“機(jī)腦對(duì)人腦”的博弈優(yōu)勢(shì)。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)在鉆井優(yōu)化中的應(yīng)用 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)智能體（Agent）與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)，從而使智能體能夠在環(huán)境中獲得最大的累積獎(jiǎng)勵(lì)。在鉆井過(guò)程中，我們可以將鉆井操作看作是智能體與環(huán)境的交互過(guò)程，通過(guò)調(diào)整鉆井參數(shù)來(lái)達(dá)到最優(yōu)的鉆井效果。 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)相結(jié)
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 為AI類(lèi)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)
呈指數(shù)增長(zhǎng)，給學(xué)習(xí)帶來(lái)困難。云服務(wù)提供商在實(shí)際場(chǎng)景中經(jīng)常需要在多個(gè)服務(wù)器之間調(diào)度請(qǐng)求，因此使學(xué)習(xí)過(guò)程具有可擴(kuò)展性是一個(gè)重要的未來(lái)方向。 2）泛化：我們的方法沒(méi)有考慮到請(qǐng)求是由多個(gè)用戶(hù)生成的，并且請(qǐng)求分布是隨時(shí)間變化的。如何將調(diào)度策略推廣到變化的分布與元學(xué)習(xí)和魯棒學(xué)習(xí)密切相關(guān)，是未來(lái)可能研究的方向。
體領(lǐng)域已被其單智能體領(lǐng)域所遮蓋，但多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)獲得了快速發(fā)展的動(dòng)力，最新成果解決了現(xiàn)實(shí)世界中的復(fù)雜性問(wèn)題。本文概述了多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新發(fā)展。主要關(guān)注近年來(lái)的文獻(xiàn)，這些文獻(xiàn)結(jié)合了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法和多智能體方案。主要內(nèi)容分為三個(gè)部分。首先，分析了用于訓(xùn)練多個(gè)特工的訓(xùn)練
過(guò)利用先前學(xué)習(xí)的任務(wù)來(lái)加速?gòu)?fù)雜任務(wù)的學(xué)習(xí)過(guò)程一直是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中最具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題之一，尤其是當(dāng)源任務(wù)和目標(biāo)任務(wù)之間的相似性較低時(shí)。本文針對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的知識(shí)遷移問(wèn)題，提出了表示與實(shí)例遷移(REPAINT)算法。REPAINT 不僅在策略學(xué)習(xí)中轉(zhuǎn)移了預(yù)先訓(xùn)練的教師策略的表示，而且還使
本篇文章是博主強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL領(lǐng)域學(xué)習(xí)時(shí)，用于個(gè)人學(xué)習(xí)、研究或者欣賞使用，并基于博主對(duì)相關(guān)等領(lǐng)域的一些理解而記錄的學(xué)習(xí)摘錄和筆記，若有不當(dāng)和侵權(quán)之處，指出后將會(huì)立即改正，還望諒解。文章強(qiáng)化學(xué)習(xí)： 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（3）---《【MADRL】多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)《綱要》》 【MADRL】多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)《綱要》
8394041424344454647484950 2022.4.10更 程序代碼 Q學(xué)習(xí)實(shí)際上就是離軌策略的時(shí)序差分(TD)方法，相關(guān)的理論看參考本專(zhuān)欄的這篇博文【強(qiáng)化學(xué)習(xí)】迷宮尋寶：Sarsa和Q-Learning 完整代碼： import gym import numpy
