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在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）憑借其將深度學(xué)習(xí)與Q學(xué)習(xí)相結(jié)合的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，在解決復(fù)雜決策問(wèn)題上取得了顯著成果，如在Atari游戲中展現(xiàn)出超越人類(lèi)的游戲水平。然而，面對(duì)復(fù)雜多變的現(xiàn)實(shí)環(huán)境，傳統(tǒng)DQN在處理信息時(shí)存在局限性，難以聚焦關(guān)鍵要素。此時(shí)，注意力機(jī)制的引入為優(yōu)化DQN帶來(lái)
分析了強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)推薦系統(tǒng)的提升思路,對(duì)近年來(lái)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦研究進(jìn)行了梳理與總結(jié),并分別對(duì)傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦的研究情況進(jìn)行總結(jié);在此基礎(chǔ)上,重點(diǎn)總結(jié)了近年來(lái)強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦研究的若干前沿,以及其應(yīng)用研究情況。最后,對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中應(yīng)用的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析與展望。http://www
互，自動(dòng)學(xué)習(xí)最優(yōu)的行為策略。本文將系統(tǒng)性地探討基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AI Agent行為決策機(jī)制，并結(jié)合代碼實(shí)戰(zhàn)加以說(shuō)明。 一、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與AI Agent概述 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）是一種基于獎(jiǎng)勵(lì)反饋學(xué)習(xí)的智能體訓(xùn)練方法，而深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)通
分析了強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)推薦系統(tǒng)的提升思路,對(duì)近年來(lái)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦研究進(jìn)行了梳理與總結(jié),并分別對(duì)傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦的研究情況進(jìn)行總結(jié);在此基礎(chǔ)上,重點(diǎn)總結(jié)了近年來(lái)強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦研究的若干前沿,以及其應(yīng)用研究情況。最后,對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中應(yīng)用的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析與展望。http://www
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一門(mén)逐漸興起的學(xué)科，與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)不同，強(qiáng)化學(xué)習(xí)以“試錯(cuò)”的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過(guò)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。在業(yè)界，強(qiáng)化學(xué)習(xí)還廣泛應(yīng)用于各類(lèi)游戲AI的開(kāi)發(fā)中。最為著名的便是alphago擊敗了圍棋世界冠軍李世石與柯潔。除此之外，例如在
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于訓(xùn)練智能體（agent）在與環(huán)境的交互中學(xué)習(xí)如何做出最優(yōu)決策。DQN（Deep Q-Network）是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，用于學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。本文將詳細(xì)介紹DQN的原理、實(shí)現(xiàn)方式以及如何在Python中應(yīng)用。 什么是DQN？ D
一 盡管我們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)中廣泛使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，但強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅僅是一個(gè)人工智能術(shù)語(yǔ)，它是許多領(lǐng)域中的一個(gè)中心思想，如下圖（強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多個(gè)方面，Many Faces of Reinforcement Learning）所示。二 事實(shí)上，許多這些領(lǐng)域面臨著與機(jī)器學(xué)習(xí)相同的問(wèn)題：如何優(yōu)化決策以實(shí)現(xiàn)最佳結(jié)果，這就是決策科學(xué)
他會(huì)選擇規(guī)避特殊情況，達(dá)到目的是次要的，首先要保障安全性，這就是使用Sarsa方法的不同之處。參考文獻(xiàn)[1] 陳雷.深度學(xué)習(xí)與MindSpore實(shí)踐[M].清華大學(xué)出版社：2020.[2] 諸葛越，葫蘆娃.百面機(jī)器學(xué)習(xí)[M].人民郵電出版社：2020.
變化，同時(shí)產(chǎn)生一個(gè)強(qiáng)化信號(hào)(獎(jiǎng)或懲)反饋給Agent，Agent根據(jù)強(qiáng)化信號(hào)和環(huán)境當(dāng)前狀態(tài)再選擇下一個(gè)動(dòng)作，選擇的原則是使受到正強(qiáng)化(獎(jiǎng))的概率增大。選擇的動(dòng)作不僅影響立即強(qiáng)化值，而且影響環(huán)境下一時(shí)刻的狀態(tài)及最終的強(qiáng)化值。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)在教師信號(hào)
05/10/214611s75kapmgyvyjhb7n.png) #### 進(jìn)入AI Gallery訂閱強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法 ModelArts預(yù)置的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（名為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)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。
棋局結(jié)束，才會(huì)產(chǎn)生1或0的獎(jiǎng)勵(lì)。假設(shè)是監(jiān)督式方法讓機(jī)器去學(xué)習(xí)，就會(huì)變成你教授5-5后，第二手教機(jī)器下3-3，一步一步的帶下法。但強(qiáng)化學(xué)習(xí)不一樣，是到棋局結(jié)束才有獎(jiǎng)勵(lì)。阿法狗的算法則是，監(jiān)督式先學(xué)習(xí)許多的棋譜，然后才用強(qiáng)化學(xué)習(xí)去探索更多棋譜跟走法。我們用語(yǔ)音機(jī)器人舉例。一開(kāi)始的監(jiān)督
05/10/214611s75kapmgyvyjhb7n.png) #### 進(jìn)入AI Gallery訂閱強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法 ModelArts預(yù)置的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（名為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)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。
控制（Model Predictive Control）、模型學(xué)習(xí)（Model Learning）等。3. 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning）：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合，通過(guò)近似值函數(shù)或策略函數(shù)來(lái)解決高維、連續(xù)狀態(tài)空間和動(dòng)作空
AC算法，也稱(chēng)為Actor-Critic算法，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一種重要方法。它結(jié)合了策略梯度方法和價(jià)值函數(shù)方法的優(yōu)點(diǎn)，主要由兩部分組成：演員（Actor）和評(píng)論家（Critic）。 演員（Actor）： 負(fù)責(zé)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇動(dòng)作。 通常采用策略函數(shù) π(a|s) 來(lái)表示在給定狀態(tài)
網(wǎng)絡(luò)施加到環(huán)境上的動(dòng)作強(qiáng)化信號(hào)，可以提前向動(dòng)作網(wǎng)絡(luò)提供有關(guān)將候選動(dòng)作的強(qiáng)化信號(hào)，以及更多的獎(jiǎng)懲信息(內(nèi)部強(qiáng)化信號(hào))，以減少不確定性并提高學(xué)習(xí)速度。進(jìn)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)評(píng)估網(wǎng)絡(luò)使用時(shí)序差分預(yù)測(cè)方法TD和反向傳播BP算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，而對(duì)行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遺傳操作，使用內(nèi)部強(qiáng)化信號(hào)作為行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)
1. 什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)？ 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)范式，其中智能體通過(guò)與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)最佳行為策略。它與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，因?yàn)樗灰蕾?lài)于標(biāo)記的數(shù)據(jù)，而是通過(guò)試錯(cuò)和獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)學(xué)習(xí)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體采取行動(dòng)并觀察環(huán)境的反饋，然后根據(jù)反饋調(diào)整其行為，以最大化長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)。 2. Q-learning
1.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的歷史 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是有一定的歷史的，早期的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，我們稱(chēng)其為標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)。最近業(yè)界把強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái)，就形成了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（deep reinforcemet learning），因此，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) = 深度學(xué)習(xí) + 強(qiáng)化學(xué)習(xí)。我們可將標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)
安裝MindRL pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/2.1.0/Reinforcement/x86_64/mindspore_rl-0.7.0-py3-none-linux_x86_64
路徑規(guī)劃問(wèn)題。本文介紹了基于Q-learning的路徑規(guī)劃算法，該算法可以在未知環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)路徑，具有廣泛的應(yīng)用前景。Q-learning是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，用于學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。在路徑規(guī)劃問(wèn)題中，狀態(tài)（State）表示機(jī)器人所處的位置，動(dòng)作（Action）表示機(jī)器人可
體動(dòng)作解藕，從而形成了一個(gè)雙層次的學(xué)習(xí)解構(gòu)。角色選擇器先將智能體分類(lèi)到具有某一動(dòng)作效果的角色，之后在縮小的原始動(dòng)作空間中學(xué)習(xí)角色策略。因?yàn)榻巧c動(dòng)作效果而不是具體動(dòng)作相對(duì)應(yīng)，所以學(xué)習(xí)到的策略具有泛化性。RODE在SCII的14個(gè)地圖中的10個(gè)地圖上的表現(xiàn)優(yōu)于當(dāng)前最先進(jìn)的MARL算
