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為什么說深度學(xué)習(xí)+強化學(xué)習(xí)=AI？這個如何理解
強化學(xué)習(xí)簡介 強化學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)方法，通過智能體與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)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(dāng)前的狀態(tài)采取行動，從而最大化預(yù)設(shè)的獎勵信號（如油田產(chǎn)量、經(jīng)濟效益等）。 深度強化學(xué)習(xí)在油藏生產(chǎn)決策中的應(yīng)用 深度強化學(xué)習(xí)
深度Q網(wǎng)絡(luò)（Deep Q-Network，DQN）是結(jié)合深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)的一種方法，用于解決復(fù)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(xué)習(xí)簡介 DQN算法簡介 環(huán)境搭建 DQN模型實現(xiàn) 模型訓(xùn)練與評估 1. 強化學(xué)習(xí)簡介 強
IMPALA：大規(guī)模強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)（active RL）和被動強化學(xué)習(xí)（passive RL）。強化學(xué)習(xí)的變體包括逆向強化學(xué)習(xí)、階層強化學(xué)習(xí)和部分可觀測系統(tǒng)的強化學(xué)習(xí)。求解強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)可以在強化學(xué)習(xí)中得到使用，形成深度強化學(xué)習(xí)
就像人類通過摸索試驗來學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)，這稱為強化學(xué)習(xí)（reinforcement learning）。強化學(xué)習(xí)和有“教師”在身邊教的“監(jiān)督學(xué)習(xí)”有所不同。強化學(xué)習(xí)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
在強化學(xué)習(xí)(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(luò)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
??本篇文章是博主強化學(xué)習(xí)RL領(lǐng)域學(xué)習(xí)時，用于個人學(xué)習(xí)、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(xué)習(xí)摘錄和筆記，若有不當(dāng)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(xué)習(xí)專欄： 【強化學(xué)習(xí)】（6）---《元強化學(xué)習(xí)（Meta Reinforcement
強化學(xué)習(xí) (Reinforcement Learning) 是一個機器學(xué)習(xí)大家族中的分支, 由于近些年來的技術(shù)突破, 和深度學(xué)習(xí) (Deep Learning) 的整合, 使得強化學(xué)習(xí)有了進一步的運用. 比如讓計算機學(xué)著玩游戲, AlphaGo 挑戰(zhàn)世界圍棋高手, 都是強化學(xué)習(xí)在行的事
Q - learning難以有效地學(xué)習(xí)到最優(yōu)策略。 三、深度強化學(xué)習(xí)（DRL） 3.1 背景和動機 為了克服Q - learning等傳統(tǒng)強化學(xué)習(xí)算法在處理復(fù)雜問題時的局限性，研究人員將深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)相結(jié)合，提出了深度強化學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的強大表示能力可以幫助智能體更好地處理
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(xué)習(xí)深度強化學(xué)習(xí)是將深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種方法。通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，DRL能夠處理復(fù)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(xué)習(xí)。常見的DRL算法包括Deep Q-Network（DQN）、Proximal
深度強化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning, DRL）作為一種結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)到最佳的控制策略，從而完成復(fù)雜的任務(wù)。以下是深度強化學(xué)習(xí)在機器人控制中的一些實際應(yīng)用：1
種基于深度強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)中，我們將使用一種稱為深度強化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（Deep Reinforcement Learning Network）的模型來進行自動測井井段劃分。該網(wǎng)絡(luò)由兩個主要組件組成：一個是強化學(xué)習(xí)智能體（Reinforcement
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(xué)習(xí)模型：使用深度強化學(xué)習(xí)算法，如深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN），構(gòu)建一個能夠根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇最優(yōu)動作的模型。 模型訓(xùn)練：使用收集到的數(shù)據(jù)對深度強化學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練，通過與環(huán)境的交互，模型可以學(xué)習(xí)到最優(yōu)的策略來優(yōu)化石油煉化過程。 模型應(yīng)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(xué)習(xí)中，值函數(shù)或策略由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似，模型可能通過數(shù)據(jù)驅(qū)動學(xué)習(xí)。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(xué)習(xí)目標：學(xué)習(xí)狀態(tài)轉(zhuǎn)移和獎勵函數(shù)方法：使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如MLP、RNN）建模，輸入為狀態(tài) ( s
提出了一種基于深度強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí) ; 車間調(diào)度方法0
你需要學(xué)習(xí)微積分和深度學(xué)習(xí)。在學(xué)習(xí)過程中往往需要編程實現(xiàn)來加深對強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法，配套的實現(xiàn)將基于深度學(xué)習(xí)庫TensorFlow。本書不介紹這些預(yù)備知識。要學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)理論，需
最佳的動作。 1.1.2 強化學(xué)習(xí)與有監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別 隨著ChatGPT、Claude 等通用對話模型的成功，強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)中，有監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)不同，可以用旅行方式進行更直觀的對比，有監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí) 強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個重要分支，它與非監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)并列為機器學(xué)習(xí)的三類主要學(xué)習(xí)方法，三者之間的關(guān)系如圖1所示。強化學(xué)習(xí)強調(diào)如何基于環(huán)境行動，以取得最大化的預(yù)期利益，所以強化學(xué)習(xí)可以被理解為決策問題。它是多學(xué)科、多領(lǐng)域交叉
間的復(fù)雜關(guān)系。而基于深度強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(dāng)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(xué)習(xí)到一個最優(yōu)的策略，使
