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間的復(fù)雜關(guān)系。而基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能優(yōu)化策略可以通過(guò)建立一個(gè)智能體(agent)，根據(jù)環(huán)境狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)的決策策略。 具體地，智能體可以通過(guò)感知環(huán)境中的溫度、壓力等參數(shù)，并根據(jù)當(dāng)前的狀態(tài)來(lái)選擇合適的催化劑投入量。智能體的目標(biāo)是通過(guò)與環(huán)境的互動(dòng)，學(xué)習(xí)到一個(gè)最優(yōu)的策略，使
AbeeShop電商低代碼開(kāi)放平臺(tái)，滿足自營(yíng)/招商/批發(fā)/供貨/團(tuán)購(gòu)/預(yù)售/分銷(xiāo)等多場(chǎng)景模式，支持分銷(xiāo)+直播+視頻號(hào)+視頻賣(mài)貨+等100多種營(yíng)銷(xiāo)獲客能力,構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)+傳統(tǒng)行業(yè)直播+視頻號(hào)+短視頻賣(mài)貨,30余款營(yíng)銷(xiāo)插件,三級(jí)分銷(xiāo)
計(jì)算能力的增長(zhǎng)，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(wèn)題上。Kato等[11]利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬傳統(tǒng)路由協(xié)議，使得網(wǎng)絡(luò)不需要通過(guò)互相通信獲取整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)?/p>
響后續(xù)的對(duì)話流程。 3.3 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)估計(jì)價(jià)值函數(shù)或策略。 概念 在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理輸入的狀態(tài)，并輸出一個(gè)動(dòng)作或動(dòng)作的概率分布。通過(guò)訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從大量的交互中學(xué)習(xí)到有效的策略。 例子：在文本
Agent通過(guò)與虛擬環(huán)境的交互不斷學(xué)習(xí)，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜策略的形成，展現(xiàn)出接近甚至超過(guò)人類水平的游戲表現(xiàn)。本文將重點(diǎn)探討基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AI Agent在游戲智能體中的應(yīng)用，分析其關(guān)鍵技術(shù)框架，并提供代碼實(shí)戰(zhàn)示例。 一、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理 （一）強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心框架 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心在于 智能體（Agent）
在前面我們討論了基于價(jià)值的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Value Based RL)和基于策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型(Policy Based RL)，本篇我們討論最后一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)流派，基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Model Based RL)，以及基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法框架Dyna。 本篇主要參考了UCL強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程的第8講和Dyna-2的論文。
1. 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述 1.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種基于獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)引導(dǎo)智能體學(xué)習(xí)如何在環(huán)境中采取行動(dòng)以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，強(qiáng)化學(xué)習(xí)不依賴于標(biāo)注數(shù)據(jù)，而是通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。 1.2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的定義 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)將深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)
實(shí)現(xiàn)了基于蒙特卡洛樹(shù)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(duì)弈 詳細(xì)注釋 流程簡(jiǎn)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(shù)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.py：移植過(guò)來(lái)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)代碼
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(duì)于一名學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)，市面上很少有書(shū)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(xiě)了一本名為《Deep
OpenAI Gym 高級(jí)教程：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)庫(kù)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(kù)的高級(jí)用法。我們將使用 TensorFlow 和 Stable Baselines3 這兩個(gè)流行的庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，以及 Gym 提供的環(huán)境。
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(wèn)題中均表現(xiàn)出良好的性能，對(duì)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(wèn)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
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(duì)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
??本篇文章是博主強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL領(lǐng)域學(xué)習(xí)時(shí)，用于個(gè)人學(xué)習(xí)、研究或者欣賞使用，并基于博主對(duì)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(huì)立即改正，還望諒解。文章分類在??強(qiáng)化學(xué)習(xí)專欄： 【強(qiáng)化學(xué)習(xí)】（6）---《元強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Meta Reinforcement
I. 引言 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，RL）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。深度學(xué)習(xí)，特別是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Networks，DCNNs）的引入，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)在處理高維度數(shù)
RL），以及主動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)（active RL）和被動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)（passive RL）。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的變體包括逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)、階層強(qiáng)化學(xué)習(xí)和部分可觀測(cè)系統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。求解強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)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(xué)習(xí)可以在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中得到使用，形成深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
就像人類通過(guò)摸索試驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)一樣（比如騎自行車(chē)），讓計(jì)算機(jī)也在摸索試驗(yàn)的過(guò)程中自主學(xué)習(xí)，這稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning）。強(qiáng)化學(xué)習(xí)和有“教師”在身邊教的“監(jiān)督學(xué)習(xí)”有所不同。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本框架是，代理（Agent）根據(jù)環(huán)境選擇行動(dòng)，然后通過(guò)這個(gè)行動(dòng)改變
強(qiáng)化學(xué)習(xí) (Reinforcement Learning) 是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)大家族中的分支, 由于近些年來(lái)的技術(shù)突破, 和深度學(xué)習(xí) (Deep Learning) 的整合, 使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)有了進(jìn)一步的運(yùn)用. 比如讓計(jì)算機(jī)學(xué)著玩游戲, AlphaGo 挑戰(zhàn)世界圍棋高手, 都是強(qiáng)化學(xué)習(xí)在行的事
Matlab一直以來(lái)都有著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，而從2016的版本開(kāi)始，提供深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)工具。而到現(xiàn)如今2017的版本，功能更加完善，因此本人在此總結(jié)Matlab 2017所包含的深度學(xué)習(xí)的功能。 如今版本的Matlab已經(jīng)包含的如下功能： Ø&n
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另外一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，強(qiáng)調(diào)如何基于環(huán)境而行動(dòng)，以取得最大化的預(yù)期利益。強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于：1、相比深度學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練不需要標(biāo)簽，它通過(guò)環(huán)境給出的獎(jiǎng)懲來(lái)學(xué)習(xí)。2、深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過(guò)程是靜態(tài)的，強(qiáng)化學(xué)習(xí)則是動(dòng)態(tài)的，動(dòng)態(tài)體現(xiàn)在是否會(huì)與環(huán)境進(jìn)行交互。也
