檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
動(dòng)化程度一定會(huì)得到極大的提高。 3、什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí) 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，它與非監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)并列為機(jī)器學(xué)習(xí)的三類(lèi)主要學(xué)習(xí)方法，三者之間的關(guān)系如圖1所示。強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)如何基于環(huán)境行動(dòng)，以取得最大化的預(yù)期利益，所以強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以被理解為決策問(wèn)題。它是多學(xué)科、多領(lǐng)域交叉
間的復(fù)雜關(guān)系。而基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能優(yōu)化策略可以通過(guò)建立一個(gè)智能體(agent)，根據(jù)環(huán)境狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)的決策策略。 具體地，智能體可以通過(guò)感知環(huán)境中的溫度、壓力等參數(shù)，并根據(jù)當(dāng)前的狀態(tài)來(lái)選擇合適的催化劑投入量。智能體的目標(biāo)是通過(guò)與環(huán)境的互動(dòng)，學(xué)習(xí)到一個(gè)最優(yōu)的策略，使
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，旨在讓智能體通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)如何采取行動(dòng)以達(dá)到特定的目標(biāo)。在AI大模型的應(yīng)用中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，包括游戲、機(jī)器人控制、自動(dòng)駕駛等。以下是強(qiáng)化學(xué)習(xí)在AI大模型中的詳細(xì)討論：1. 基本概念
請(qǐng)問(wèn)有大佬在modelarts上面進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練和部署嗎，希望能夠學(xué)習(xí)交流一下。目前本小白在notebook上進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練解決辦法需要apt-get安裝，但在modelarts的notebook中無(wú)apt-get安裝的權(quán)限，請(qǐng)問(wèn)各位大佬有什么好的方式去配置強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境嗎。如果能有案例學(xué)習(xí)將不勝感激。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用為了更好地理解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的組成部分，讓我們考慮幾個(gè)例子。Chess：這里的環(huán)境是棋盤(pán)，環(huán)境的狀態(tài)是棋子在棋盤(pán)上的位置；RL 代理可以是參與者之一（或者，兩個(gè)參與者都可以是 RL 代理，在同一環(huán)境中分別訓(xùn)練）；一盤(pán)棋局則是一集。這一集從初始狀態(tài)開(kāi)始，黑板和白板的邊緣排列著
計(jì)算能力的增長(zhǎng)，人工智能技術(shù)得到了飛速發(fā)展。其中，最有代表性的技術(shù)之一是深度學(xué)習(xí)[10]，已在圖像處理領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。鑒于深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大能力，學(xué)者嘗試將其應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)路由選擇問(wèn)題上。Kato等[11]利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬傳統(tǒng)路由協(xié)議，使得網(wǎng)絡(luò)不需要通過(guò)互相通信獲取整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)?/p>
Christopher JCH Watkins and Peter Dayan. Q-learning. Machine learning, 8(3-4):279–292, 1992.Gerald Tesauro. Temporal difference learning and
實(shí)現(xiàn)了基于蒙特卡洛樹(shù)和策略價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)五子棋(含碼源) 特點(diǎn) 自我對(duì)弈 詳細(xì)注釋 流程簡(jiǎn)單 代碼結(jié)構(gòu) net：策略價(jià)值網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn) mcts：蒙特卡洛樹(shù)實(shí)現(xiàn) server：前端界面代碼 legacy：廢棄代碼 docs：其他文件 utils：工具代碼 network
監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)有著本質(zhì)的區(qū)別。強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別在于：對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)者知道每個(gè)動(dòng)作的正確答案是什么，可以通過(guò)逐步比對(duì)來(lái)學(xué)習(xí)；對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)者不知道每個(gè)動(dòng)作的正確答案，只能通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)要最大化一段時(shí)間內(nèi)的獎(jiǎng)勵(lì)，需要關(guān)注更加長(zhǎng)遠(yuǎn)的性能。與此同時(shí)，監(jiān)
什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)？ 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中的一種學(xué)習(xí)方式，其核心思想是通過(guò)一系列的試錯(cuò)過(guò)程，讓智能體逐步學(xué)習(xí)如何在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中進(jìn)行最優(yōu)的決策。這種學(xué)習(xí)方式的特點(diǎn)在于，智能體需要通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)獲取獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，從而逐步調(diào)整自己的行動(dòng)策略，以期在長(zhǎng)期的時(shí)間尺度下獲得最大的總獎(jiǎng)勵(lì)。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的重要技術(shù)途徑，本議題將圍繞強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史，介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)背景，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的最新研究進(jìn)展，以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)在業(yè)界的落地實(shí)踐，并介紹該領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)性問(wèn)題和未來(lái)發(fā)展方向。
如題目描述的這樣
I. 引言 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning，DRL）結(jié)合了強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，RL）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的優(yōu)點(diǎn)，使得智能體能夠在復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural
OpenAI Five 成功的案例，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)受到大量的關(guān)注，相關(guān)技術(shù)廣泛應(yīng)用于不同的領(lǐng)域。但是，對(duì)于一名學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)，市面上很少有書(shū)籍或者教程能同時(shí)覆蓋從「0 到 1」和「從 1 到 N」的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)內(nèi)容，學(xué)習(xí)材料非常零散。為了克服這一難題，北京大學(xué)前沿計(jì)算研究中心助理教授董豪博士等編寫(xiě)了一本名為《Deep
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是智能體（Agent）以“試錯(cuò)”的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互獲得的獎(jiǎng)賞指導(dǎo)行為，目標(biāo)是使智能體獲得最大的獎(jiǎng)賞，強(qiáng)化學(xué)習(xí)不同于連接主義學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)，主要表現(xiàn)在強(qiáng)化信號(hào)上，強(qiáng)化學(xué)習(xí)中由環(huán)境提供的強(qiáng)化信號(hào)是對(duì)產(chǎn)生動(dòng)作的好壞作一種評(píng)價(jià)(通常為標(biāo)量信號(hào))，而不是告訴強(qiáng)化學(xué)
同步策略的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）方法，即置信域強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Trusted-Region RL），因?yàn)樵摲椒ㄔ谒谢鶞?zhǔn)問(wèn)題中均表現(xiàn)出良好的性能，對(duì)樣本噪聲具有固有的魯棒性，并且能夠優(yōu)化有著數(shù)億個(gè)控制參數(shù)的數(shù)百種高難度的控制問(wèn)題。這種同步策略強(qiáng)化學(xué)習(xí)與先前研究的異步策略強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法之間的
高效采樣方法、多智能體協(xié)同、模仿學(xué)習(xí)與人類(lèi)先驗(yàn)結(jié)合、遷移學(xué)習(xí)和神經(jīng)符號(hào)融合。隨著算法與算力的不斷進(jìn)步，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的AI Agent將在游戲智能體乃至更廣泛的人工智能應(yīng)用領(lǐng)域中發(fā)揮更加重要的作用。 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AI Agent在游戲智能體中的應(yīng)用展現(xiàn)了強(qiáng)大的潛力。通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的結(jié)合
OpenAI Gym 高級(jí)教程：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)庫(kù)的高級(jí)用法 在本篇博客中，我們將深入探討 OpenAI Gym 高級(jí)教程，重點(diǎn)介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)庫(kù)的高級(jí)用法。我們將使用 TensorFlow 和 Stable Baselines3 這兩個(gè)流行的庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，以及 Gym 提供的環(huán)境。
遺傳算法是隨機(jī)束搜索的變形，與進(jìn)化理論關(guān)聯(lián)較強(qiáng)，其思想是個(gè)體種群內(nèi)按一定概率交叉與變異產(chǎn)生下一代，去發(fā)現(xiàn)每一代及最終狀態(tài)會(huì)如何變化，所以是關(guān)于群體進(jìn)化的算法，對(duì)每個(gè)個(gè)體都有適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，越好評(píng)價(jià)值就越高
