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深度強化學(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、視頻游戲、自動駕駛、機器人硬件設(shè)計等領(lǐng)域擊敗了人類冠軍。深度強化學(xué)習(xí)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，可以解決對于經(jīng)典強化學(xué)習(xí)（RL）技術(shù)來說過于復(fù)雜的問題。深度強化學(xué)習(xí)比機器學(xué)習(xí)的其他分支要復(fù)雜得多
本篇文章是博主強化學(xué)習(xí)RL領(lǐng)域學(xué)習(xí)時，用于個人學(xué)習(xí)、研究或者欣賞使用，并基于博主對相關(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，指出后將會立即改正，還望諒解。文章強化學(xué)習(xí)： 強化學(xué)習(xí)（2）---《【DRL】深度強化學(xué)習(xí)介紹》 【DRL】深度強化學(xué)習(xí)介紹 目錄
訓(xùn)練階段收集的經(jīng)驗來學(xué)習(xí)最佳策略；但它也可能錯過許多其他獲得更好政策的最佳軌跡。強化學(xué)習(xí)還需要評估狀態(tài)-動作對的軌跡；這比監(jiān)督學(xué)習(xí)所要面對的，每個訓(xùn)練示例與其預(yù)期結(jié)果配對問題更難學(xué)習(xí)。這種復(fù)雜性增加了深度強化學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)要求。但與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，深度強化學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練期間收集數(shù)據(jù)
測試自己的強化學(xué)習(xí)程序。在本課程中，您將通過使用 Tensorflow 和 PyTorch 來訓(xùn)練能玩太空入侵者、Minecraft、星際爭霸、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)到深度強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。在訓(xùn)練深度強化學(xué)習(xí)智能體之前，掌握這些深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識非常重要。讓我們開始吧！一
來源：github轉(zhuǎn)自：新智元編輯：肖琴深度強化學(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。本文推薦一個用PyTorch實現(xiàn)了17種深度強化學(xué)習(xí)算法的教程和代碼庫，幫助大家在實踐中理解深度RL算法。深度強化學(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
如在游戲領(lǐng)域中，AlphaGo使用了深度強化學(xué)習(xí)算法來擊敗人類圍棋冠軍，DeepMind的DQN在Atari游戲上取得了超人水平的表現(xiàn)。此外，深度強化學(xué)習(xí)還被應(yīng)用于機器人控制、自動駕駛等領(lǐng)域。 總而言之，深度強化學(xué)習(xí)是一種結(jié)合深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的算法，通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來近似值函數(shù)
體領(lǐng)域已被其單智能體領(lǐng)域所遮蓋，但多智能體強化學(xué)習(xí)獲得了快速發(fā)展的動力，最新成果解決了現(xiàn)實世界中的復(fù)雜性問題。本文概述了多智能體深度強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新發(fā)展。主要關(guān)注近年來的文獻(xiàn)，這些文獻(xiàn)結(jié)合了深度強化學(xué)習(xí)方法和多智能體方案。主要內(nèi)容分為三個部分。首先，分析了用于訓(xùn)練多個特工的訓(xùn)練
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning, DL）和強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）已成為兩大核心驅(qū)動力。兩者各有優(yōu)勢：深度學(xué)習(xí)擅長從數(shù)據(jù)中提取復(fù)雜模式和特征，而強化學(xué)習(xí)擅長在動態(tài)環(huán)境中通過試錯學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。兩者的結(jié)合，即深度強化學(xué)習(xí)（Deep
從整個機器學(xué)習(xí)的任務(wù)劃分上來看，機器學(xué)習(xí)可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)及強化學(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抗網(wǎng)絡(luò)可以算在無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)范疇內(nèi)。最后就剩下強化學(xué)習(xí)了。強化學(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，強化學(xué)習(xí)結(jié)合深度學(xué)習(xí)已經(jīng)形成了深度強化學(xué)習(xí)（Deep
文將綜述深度強化學(xué)習(xí)模型優(yōu)化算法的發(fā)展及其在實際應(yīng)用中的應(yīng)用情況。 I. 引言 深度強化學(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，結(jié)合強化學(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化學(xué)習(xí)模型優(yōu)化算
決這一問題，引入了深度強化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning）的概念。本文將介紹深度強化學(xué)習(xí)的基本概念、算法原理以及在實際應(yīng)用中的一些案例。 深度強化學(xué)習(xí)的基本概念 深度強化學(xué)習(xí)是將深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種方法。在深度強化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)
強化學(xué)習(xí)在鉆井優(yōu)化中的應(yīng)用 強化學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)方法，通過智能體（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勵。在鉆井過程中，我們可以將鉆井操作看作是智能體與環(huán)境的交互過程，通過調(diào)整鉆井參數(shù)來達(dá)到最優(yōu)的鉆井效果。 深度強化學(xué)習(xí)是強化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)相結(jié)
在自動駕駛領(lǐng)域，深度強化學(xué)習(xí)被用于決策系統(tǒng)的優(yōu)化。例如，智能體可以通過與虛擬環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的交通場景中進(jìn)行安全行駛。 深度強化學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與未來方向 盡管深度強化學(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)，尤其是在以下幾個方面： 樣本效率：深度強化學(xué)習(xí)需要大量的訓(xùn)練樣
8394041424344454647484950 2022.4.10更 程序代碼 Q學(xué)習(xí)實際上就是離軌策略的時序差分(TD)方法，相關(guān)的理論看參考本專欄的這篇博文【強化學(xué)習(xí)】迷宮尋寶：Sarsa和Q-Learning 完整代碼： import gym import numpy
過利用先前學(xué)習(xí)的任務(wù)來加速復(fù)雜任務(wù)的學(xué)習(xí)過程一直是強化學(xué)習(xí)中最具挑戰(zhàn)性的問題之一，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。本文針對深度強化學(xué)習(xí)中的知識遷移問題，提出了表示與實例遷移(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
本篇文章是博主強化學(xué)習(xí)RL領(lǐng)域學(xué)習(xí)時，用于個人學(xué)習(xí)、研究或者欣賞使用，并基于博主對相關(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，指出后將會立即改正，還望諒解。文章強化學(xué)習(xí)： 強化學(xué)習(xí)（3）---《【MADRL】多智能體深度強化學(xué)習(xí)《綱要》》 【MADRL】多智能體深度強化學(xué)習(xí)《綱要》
作戰(zhàn)指揮控制技術(shù)發(fā)展的瓶頸。通過深入分析作戰(zhàn)決策制定過程，將其轉(zhuǎn)化為一個序列多步?jīng)Q策問題，使用深度學(xué)習(xí)方法提取包含指揮員情緒、行為和戰(zhàn)法演變過程決策狀態(tài)在內(nèi)的戰(zhàn)場特征向量，基于強化學(xué)習(xí)方法對策略狀態(tài)行動空間進(jìn)行搜索并對決策狀態(tài)進(jìn)行評估，直到獲得最佳的行動決策序列，旨在實現(xiàn)未來戰(zhàn)場“機腦對人腦”的博弈優(yōu)勢。
在前面我們討論了基于價值的強化學(xué)習(xí)(Value Based RL)和基于策略的強化學(xué)習(xí)模型(Policy Based RL)，本篇我們討論最后一種強化學(xué)習(xí)流派，基于模型的強化學(xué)習(xí)(Model Based RL)，以及基于模型的強化學(xué)習(xí)算法框架Dyna。 本篇主要參考了UCL強化學(xué)習(xí)課程的第8講和Dyna-2的論文。
一. 深度學(xué)習(xí)： 深度學(xué)習(xí)的成功和發(fā)展，得益于算力的顯著提升和大數(shù)據(jù)，數(shù)字化后產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，可通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)律，從而實現(xiàn)基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)預(yù)測。 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)主要應(yīng)用于圖像、文本、語音等領(lǐng)域。 2016年的 NIPS 會議上
引言 深度學(xué)習(xí)在近年來取得了巨大的成功，成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的熱門技術(shù)。然而，深度學(xué)習(xí)通常需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而在某些任務(wù)中，獲取大量標(biāo)注數(shù)據(jù)是非常困難和昂貴的。強化學(xué)習(xí)作為一種基于獎勵信號的學(xué)習(xí)方法，可以通過與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)，從而克服標(biāo)注數(shù)據(jù)的限制。因此，將強化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
