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強化學習算法選擇在機器學習中，數(shù)據(jù)不同會導(dǎo)致算法表現(xiàn)不同。同樣地，在強化學習中，由于目標環(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)場景，開發(fā)者在其他維度（如算法輸出動作的連續(xù)性或離散性、算法的學習效率等）上可能還有不同的要求。因此，選擇合適的強化學習算法是一個很重
狀態(tài)空間大，且不稀疏的情形下，強化學習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】華為會出基于MindSpore的強化學習框架么？
求問大家有用過AI Gallery上的強化學習gameai嗎，感覺用的人不是很多啊 我試用了下 訓(xùn)練一次有點小貴 而且短時間訓(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習的？
Learning（強化學習預(yù)置算法）1. 概述該強化學習預(yù)置算法中，為用戶提供了常用的強化學習算法，目前包括五個常用算法（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)的強化學習環(huán)境（內(nèi)置環(huán)境或自
在強化學習(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。這里我們在前一節(jié)MCTS的基礎(chǔ)上，討論下DeepMind的AlphaGo Zero強化學習原理。 本篇主要參考了AlphaGo
強化學習使用幫助 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/197300 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/197302 強化學習預(yù)置算法 https://support.huaweicloud.com/bestpra
I. 引言 強化學習（Reinforcement Learning，RL）是機器學習的一個重要分支，通過與環(huán)境的交互來學習最優(yōu)策略。深度學習，特別是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Networks，DCNNs）的引入，為強化學習在處理高維度數(shù)
1.2 強化學習的應(yīng)用基于強化學習的人工智能已經(jīng)有了許多成功的應(yīng)用。本節(jié)將介紹強化學習的一些成功案例，讓你更直觀地理解強化學習，感受強化學習的強大。電動游戲：電動游戲，主要指玩家需要根據(jù)屏幕畫面的內(nèi)容進行操作的游戲，包括主機游戲吃豆人（PacMan，見圖1-2）、PC游戲星際爭霸
1.4 強化學習的分類強化學習的任務(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 強化學習的分類1.4.1 按任務(wù)分類根據(jù)強化學習的任務(wù)和環(huán)境，可以將強化學習任務(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，基于模型的深度強化學習對解決推薦系統(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習用戶行為模型和相關(guān)的獎勵函數(shù)，然后再利用用戶行為模型學習深度強化學習策略博弈游戲：近年來，深度強化學習在游戲博弈的應(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)境的元學習智能體。與標準的強化學習相比，元學習在環(huán)境分布上進行學習，從環(huán)境中抽樣特定任務(wù)，并直接優(yōu)化元學習者，以提高策略改進的速度。通過利用與感興趣任務(wù)共享子結(jié)構(gòu)的任務(wù)分布，元學習者可以調(diào)整自己的歸納偏差，從而在測試時快速適應(yīng)。本文主要研究元學習算法的設(shè)計，該算法利
《科學》等權(quán)威期刊發(fā)表的多個深度強化學習明星算法。本書特色本書完整地介紹了主流的強化學習理論。全書采用完整的數(shù)學體系，各章內(nèi)容循序漸進，嚴謹?shù)刂v授強化學習的理論基礎(chǔ)，主要定理均給出證明過程?；诶碚撝v解強化學習算法，覆蓋了所有主流強化學習算法，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化學習算
下圖可以比較直觀地看出強化學習與監(jiān)督學習的區(qū)別，強化學習關(guān)注的在與環(huán)境的交互中，智能體(Agent)需要作出怎樣的動作，并且在作出這個動作后會帶來怎樣的結(jié)果(reward)，而監(jiān)督學習要做的是一種識別與認知。例如當拿到一張熊的圖片的時候，監(jiān)督學習會告訴你這是一只熊，并且這是怎樣的
這也是強化學習的核心思想. 可以看出在強化學習中, 一種行為的分數(shù)是十分重要的. 所以強化學習具有分數(shù)導(dǎo)向性. 我們換一個角度來思考.這種分數(shù)導(dǎo)向性好比我們在監(jiān)督學習中的正確標簽.對比監(jiān)督學習我們知道監(jiān)督學習, 是已經(jīng)有了數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)對應(yīng)的正確標簽, 比如這樣. 監(jiān)督學習就能學習出那些臉對應(yīng)哪種標簽
強化學習是另外一種重要的機器學習方法，強調(diào)如何基于環(huán)境而行動，以取得最大化的預(yù)期利益。強化學習和深度學習的主要區(qū)別在于：1、相比深度學習，強化學習的訓(xùn)練不需要標簽，它通過環(huán)境給出的獎懲來學習。2、深度學習的學習過程是靜態(tài)的，強化學習則是動態(tài)的，動態(tài)體現(xiàn)在是否會與環(huán)境進行交互。也
05/10/214611s75kapmgyvyjhb7n.png) #### 進入AI Gallery訂閱強化學習算法 ModelArts預(yù)置的強化學習算法（名為“強化學習預(yù)置算法”）發(fā)布在AI Gallery中。您可以前往AI Gallery，訂閱此模型，然后同步至ModelArts中。
05/10/214611s75kapmgyvyjhb7n.png) #### 進入AI Gallery訂閱強化學習算法 ModelArts預(yù)置的強化學習算法（名為“強化學習預(yù)置算法”）發(fā)布在AI Gallery中。您可以前往AI Gallery，訂閱此模型，然后同步至ModelArts中。
實際的情況下，大多數(shù)的強化學習任務(wù)都屬于免模型任務(wù)。通過基于采樣點蒙特卡羅法，就能夠在一定程度上解決強化學習任務(wù)求解方法的問題。參考文獻[1] 陳雷.深度學習與MindSpore實踐[M].清華大學出版社：2020.[2] 阿斯頓.張，李沐.動手學深度學習[M].人民郵電出版社：2020
