檢測到您已登錄華為云國際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)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(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
請問有大佬在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apt-get安裝的權(quán)限，請問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，環(huán)境的狀態(tài)是棋子在棋盤上的位置；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）；一盤棋局則是一集。這一集從初始狀態(tài)開始，黑板和白板的邊緣排列著
計(jì)算能力的增長，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)路由選擇問題上。Kato等[11]利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬傳統(tǒng)路由協(xié)議，使得網(wǎng)絡(luò)不需要通過互相通信獲取整個(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) 自我對弈 詳細(xì)注釋 流程簡單 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，可以通過逐步比對來學(xué)習(xí)；對于強(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，只能通過獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來學(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，其核心思想是通過一系列的試錯(cuò)過程，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，智能體需要通過與環(huán)境的交互來獲取獎(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)性問題和未來發(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，對于一名學(xué)習(xí)者來說，市面上很少有書籍或者教程能同時(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)問題中均表現(xiàn)出良好的性能，對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)庫的高級(jí)用法。我們將使用 TensorFlow 和 Stable Baselines3 這兩個(gè)流行的庫來實(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
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)測等任務(wù)都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)。簡而言之，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，
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價(jià)
