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多時(shí)候，我們可以取T=∞。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心任務(wù)是，學(xué)習(xí)一個(gè)從狀態(tài)空間S到動(dòng)作空間A的映射，最大化累積受益。常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法有Q-Learning、策略梯度，以及演員評(píng)判家算法（Actor-Critic）等。4. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的價(jià)值迭代上一章節(jié)已經(jīng)把強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題形式化為馬爾可夫決策過
機(jī)器學(xué)習(xí)可以大致分為三個(gè)研究領(lǐng)域：監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，RL）。監(jiān)督學(xué)習(xí)是大家最為熟知的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方式，我們經(jīng)常遇到的圖片分類、人臉識(shí)別、回歸預(yù)測(cè)等任務(wù)都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)。簡(jiǎn)而言之，監(jiān)督學(xué)習(xí)處理的任務(wù)是根據(jù)給定的輸入-標(biāo)簽對(duì)，
模型統(tǒng)計(jì)意義的人為規(guī)定。值分布強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法是一類新興的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，達(dá)到了非分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法上新的基準(zhǔn)性能，在 Atari 基準(zhǔn)上超過了原有的基于期望的 value-based RL 方法。另外，也有研究人員發(fā)現(xiàn)了值分布強(qiáng)化學(xué)習(xí)與神經(jīng)科學(xué)的內(nèi)在聯(lián)系。因此，值分布強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法具有很高的研究?jī)r(jià)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法選擇在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)不同會(huì)導(dǎo)致算法表現(xiàn)不同。同樣地，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，由于目標(biāo)環(huán)境的多樣性，算法在不同環(huán)境中表現(xiàn)截然不同。另外，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景，開發(fā)者在其他維度（如算法輸出動(dòng)作的連續(xù)性或離散性、算法的學(xué)習(xí)效率等）上可能還有不同的要求。因此，選擇合適的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法是一個(gè)很重
狀態(tài)空間大，且不稀疏的情形下，強(qiáng)化學(xué)習(xí)dqn方法的效果不好，大家都有哪些比較好的處理方法呢?歡迎大家討論
【功能模塊】華為會(huì)出基于MindSpore的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架么？
求問大家有用過AI Gallery上的強(qiáng)化學(xué)習(xí)gameai嗎，感覺用的人不是很多啊 我試用了下 訓(xùn)練一次有點(diǎn)小貴 而且短時(shí)間訓(xùn)練不出啥結(jié)果 主要是我自己也剛開始接觸 不是很懂這一塊 不知道大家都是如何學(xué)習(xí)的？
Learning（強(qiáng)化學(xué)習(xí)預(yù)置算法）1. 概述該強(qiáng)化學(xué)習(xí)預(yù)置算法中，為用戶提供了常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，目前包括五個(gè)常用算法（DQN、PPO、A2C、IMPALA以及APEX）。用戶訂閱之后，選擇算法只需設(shè)置對(duì)應(yīng)參數(shù)，即可很方便地創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，開始訓(xùn)練相應(yīng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境（內(nèi)置環(huán)境或自
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)(十八) 基于模擬的搜索與蒙特卡羅樹搜索(MCTS)中，我們討論了MCTS的原理和在棋類中的基本應(yīng)用。這里我們?cè)谇耙还?jié)MCTS的基礎(chǔ)上，討論下DeepMind的AlphaGo Zero強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理。 本篇主要參考了AlphaGo
強(qiáng)化學(xué)習(xí)使用幫助 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/197300 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/197302 強(qiáng)化學(xué)習(xí)預(yù)置算法 https://support.huaweicloud.com/bestpra
I. 引言 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，RL）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。深度學(xué)習(xí)，特別是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Networks，DCNNs）的引入，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)在處理高維度數(shù)
1.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的人工智能已經(jīng)有了許多成功的應(yīng)用。本節(jié)將介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一些成功案例，讓你更直觀地理解強(qiáng)化學(xué)習(xí)，感受強(qiáng)化學(xué)習(xí)的強(qiáng)大。電動(dòng)游戲：電動(dòng)游戲，主要指玩家需要根據(jù)屏幕畫面的內(nèi)容進(jìn)行操作的游戲，包括主機(jī)游戲吃豆人（PacMan，見圖1-2）、PC游戲星際爭(zhēng)霸
1.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分類強(qiáng)化學(xué)習(xí)的任務(wù)和算法多種多樣，本節(jié)介紹一些常見的分類（見圖1-6）。圖1-6 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分類1.4.1 按任務(wù)分類根據(jù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的任務(wù)和環(huán)境，可以將強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)作以下分類。單智能體任務(wù)（single agent task）和多智能體任務(wù)（multi-agent
解決無模型任務(wù)的樣本復(fù)雜度大的問題，基于模型的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)解決推薦系統(tǒng)的問題更為可靠。該推薦系統(tǒng)框架使用統(tǒng)一的極小化極大框架學(xué)習(xí)用戶行為模型和相關(guān)的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，然后再利用用戶行為模型學(xué)習(xí)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略博弈游戲：近年來，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲博弈的應(yīng)用越來越廣泛。特別適用于擁有巨大狀
夠快速適應(yīng)新環(huán)境的元學(xué)習(xí)智能體。與標(biāo)準(zhǔn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)相比，元學(xué)習(xí)在環(huán)境分布上進(jìn)行學(xué)習(xí)，從環(huán)境中抽樣特定任務(wù)，并直接優(yōu)化元學(xué)習(xí)者，以提高策略改進(jìn)的速度。通過利用與感興趣任務(wù)共享子結(jié)構(gòu)的任務(wù)分布，元學(xué)習(xí)者可以調(diào)整自己的歸納偏差，從而在測(cè)試時(shí)快速適應(yīng)。本文主要研究元學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)，該算法利
《科學(xué)》等權(quán)威期刊發(fā)表的多個(gè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)明星算法。本書特色本書完整地介紹了主流的強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論。全書采用完整的數(shù)學(xué)體系，各章內(nèi)容循序漸進(jìn)，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)刂v授強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)，主要定理均給出證明過程?；诶碚撝v解強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，覆蓋了所有主流強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，包括資格跡等經(jīng)典算法和深度確定性梯度策略等深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算
下圖可以比較直觀地看出強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，強(qiáng)化學(xué)習(xí)關(guān)注的在與環(huán)境的交互中，智能體(Agent)需要作出怎樣的動(dòng)作，并且在作出這個(gè)動(dòng)作后會(huì)帶來怎樣的結(jié)果(reward)，而監(jiān)督學(xué)習(xí)要做的是一種識(shí)別與認(rèn)知。例如當(dāng)拿到一張熊的圖片的時(shí)候，監(jiān)督學(xué)習(xí)會(huì)告訴你這是一只熊，并且這是怎樣的
這也是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心思想. 可以看出在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中, 一種行為的分?jǐn)?shù)是十分重要的. 所以強(qiáng)化學(xué)習(xí)具有分?jǐn)?shù)導(dǎo)向性. 我們換一個(gè)角度來思考.這種分?jǐn)?shù)導(dǎo)向性好比我們?cè)诒O(jiān)督學(xué)習(xí)中的正確標(biāo)簽.對(duì)比監(jiān)督學(xué)習(xí)我們知道監(jiān)督學(xué)習(xí), 是已經(jīng)有了數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的正確標(biāo)簽, 比如這樣. 監(jiān)督學(xué)習(xí)就能學(xué)習(xí)出那些臉對(duì)應(yīng)哪種標(biāo)簽
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另外一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，強(qiáng)調(diào)如何基于環(huán)境而行動(dòng)，以取得最大化的預(yù)期利益。強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于：1、相比深度學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練不需要標(biāo)簽，它通過環(huán)境給出的獎(jiǎng)懲來學(xué)習(xí)。2、深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程是靜態(tài)的，強(qiáng)化學(xué)習(xí)則是動(dòng)態(tài)的，動(dòng)態(tài)體現(xiàn)在是否會(huì)與環(huán)境進(jìn)行交互。也
