檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
為什么說深度學習+強化學習=AI？這個如何理解
強化學習簡介 強化學習是一種機器學習方法，通過智能體與環(huán)境的交互學習最優(yōu)的行為策略。在油藏生產(chǎn)決策中，我們可以將油田視為環(huán)境，而決策者（智能體）則根據(jù)當前的狀態(tài)采取行動，從而最大化預設(shè)的獎勵信號（如油田產(chǎn)量、經(jīng)濟效益等）。 深度強化學習在油藏生產(chǎn)決策中的應用 深度強化學習
深度Q網(wǎng)絡（Deep Q-Network，DQN）是結(jié)合深度學習與強化學習的一種方法，用于解決復雜的決策問題。本文將詳細介紹如何使用Python實現(xiàn)DQN，主要包括以下幾個方面： 強化學習簡介 DQN算法簡介 環(huán)境搭建 DQN模型實現(xiàn) 模型訓練與評估 1. 強化學習簡介 強
IMPALA：大規(guī)模強化學習算法論文名稱：Scalable Distributed Deep-RL with Importance Weighted Actor-Learner Architectures作者：Lasse Espeholt / Hubert Soyer / Remi
RL），以及主動強化學習（active RL）和被動強化學習（passive RL）。強化學習的變體包括逆向強化學習、階層強化學習和部分可觀測系統(tǒng)的強化學習。求解強化學習問題所使用的算法可分為策略搜索算法和值函數(shù)（value function）算法兩類。深度學習可以在強化學習中得到使用，形成深度強化學習
在強化學習(十五) A3C中，我們討論了使用多線程的方法來解決Actor-Critic難收斂的問題，今天我們不使用多線程，而是使用和DDQN類似的方法：即經(jīng)驗回放和雙網(wǎng)絡的方法來改進Actor-Critic難收斂的問題，這個算法就是是深度確定性策略梯度(Deep
就像人類通過摸索試驗來學習一樣（比如騎自行車），讓計算機也在摸索試驗的過程中自主學習，這稱為強化學習（reinforcement learning）。強化學習和有“教師”在身邊教的“監(jiān)督學習”有所不同。強化學習的基本框架是，代理（Agent）根據(jù)環(huán)境選擇行動，然后通過這個行動改變
??本篇文章是博主強化學習RL領(lǐng)域學習時，用于個人學習、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習摘錄和筆記，若有不當和侵權(quán)之處，指出后將會立即改正，還望諒解。文章分類在??強化學習專欄： 【強化學習】（6）---《元強化學習（Meta Reinforcement
強化學習 (Reinforcement Learning) 是一個機器學習大家族中的分支, 由于近些年來的技術(shù)突破, 和深度學習 (Deep Learning) 的整合, 使得強化學習有了進一步的運用. 比如讓計算機學著玩游戲, AlphaGo 挑戰(zhàn)世界圍棋高手, 都是強化學習在行的事
境交互，根據(jù)環(huán)境反饋的獎勵來調(diào)整自己的策略。1.2 深度強化學習深度強化學習是將深度學習與強化學習相結(jié)合的一種方法。通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡，DRL能夠處理復雜的輸入數(shù)據(jù)（如圖像、傳感器數(shù)據(jù)等），并能夠在高維度的狀態(tài)空間中進行學習。常見的DRL算法包括Deep Q-Network（DQN）、Proximal
種基于深度強化學習的自動測井井段劃分方法，它能夠幫助我們提高效率和準確性。 在深度強化學習中，我們將使用一種稱為深度強化學習網(wǎng)絡（Deep Reinforcement Learning Network）的模型來進行自動測井井段劃分。該網(wǎng)絡由兩個主要組件組成：一個是強化學習智能體（Reinforcement
深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）作為一種結(jié)合了深度學習和強化學習的技術(shù)，已經(jīng)在機器人控制領(lǐng)域取得了顯著的進展。它使得機器人能夠在沒有明確編程指令的情況下，通過與環(huán)境的互動學習到最佳的控制策略，從而完成復雜的任務。以下是深度強化學習在機器人控制中的一些實際應用：1
如最小化能源消耗、最大化生產(chǎn)效率等。 構(gòu)建深度強化學習模型：使用深度強化學習算法，如深度Q網(wǎng)絡（DQN），構(gòu)建一個能夠根據(jù)當前狀態(tài)選擇最優(yōu)動作的模型。 模型訓練：使用收集到的數(shù)據(jù)對深度強化學習模型進行訓練，通過與環(huán)境的交互，模型可以學習到最優(yōu)的策略來優(yōu)化石油煉化過程。 模型應用：
Iteration），利用貝爾曼方程遞歸更新值函數(shù)或策略。在深度強化學習中，值函數(shù)或策略由神經(jīng)網(wǎng)絡近似，模型可能通過數(shù)據(jù)驅(qū)動學習。二、關(guān)鍵步驟基于模型的深度動態(tài)規(guī)劃通常分為兩個階段：1. 環(huán)境模型學習目標：學習狀態(tài)轉(zhuǎn)移和獎勵函數(shù)方法：使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡（如MLP、RNN）建模，輸入為狀態(tài) ( s
提出了一種基于深度強化學習的車間調(diào)度算法。通過分析模型在不同參數(shù)設(shè)置下的收斂性，確定了最優(yōu)參數(shù)。在不同規(guī)模的公共數(shù)據(jù)集和實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，所提出的深度強化學習算法能夠取得更好的性能。關(guān)鍵詞： 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) ; 智能車間調(diào)度 ; 柔性生產(chǎn) ; 深度強化學習 ; 車間調(diào)度方法0
你需要學習微積分和深度學習。在學習過程中往往需要編程實現(xiàn)來加深對強化學習的理解。這時你需要掌握一門程序設(shè)計語言。本書將使用Python 3作為編程語言。對于第6章到第9章的深度學習算法，配套的實現(xiàn)將基于深度學習庫TensorFlow。本書不介紹這些預備知識。要學習強化學習理論，需
最佳的動作。 1.1.2 強化學習與有監(jiān)督學習的區(qū)別 隨著ChatGPT、Claude 等通用對話模型的成功，強化學習在自然語言處理領(lǐng)域獲得了越來越多的注意力。在深度學習中，有監(jiān)督學習和強化學習不同，可以用旅行方式進行更直觀的對比，有監(jiān)督學習和強化學習可以看做兩種不同旅行方式，每
動化程度一定會得到極大的提高。 3、什么是強化學習 強化學習是機器學習的一個重要分支，它與非監(jiān)督學習、監(jiān)督學習并列為機器學習的三類主要學習方法，三者之間的關(guān)系如圖1所示。強化學習強調(diào)如何基于環(huán)境行動，以取得最大化的預期利益，所以強化學習可以被理解為決策問題。它是多學科、多領(lǐng)域交叉
間的復雜關(guān)系。而基于深度強化學習的智能優(yōu)化策略可以通過建立一個智能體(agent)，根據(jù)環(huán)境狀態(tài)和獎勵信號來學習最優(yōu)的決策策略。 具體地，智能體可以通過感知環(huán)境中的溫度、壓力等參數(shù)，并根據(jù)當前的狀態(tài)來選擇合適的催化劑投入量。智能體的目標是通過與環(huán)境的互動，學習到一個最優(yōu)的策略，使
強化學習（Reinforcement Learning）是一種機器學習方法，旨在讓智能體通過與環(huán)境的交互來學習如何采取行動以達到特定的目標。在AI大模型的應用中，強化學習被廣泛應用于各種領(lǐng)域，包括游戲、機器人控制、自動駕駛等。以下是強化學習在AI大模型中的詳細討論：1. 基本概念
