檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://www.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://www.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
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。
實(shí)際的情況下，大多數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)都屬于免模型任務(wù)。通過基于采樣點(diǎn)蒙特卡羅法，就能夠在一定程度上解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)求解方法的問題。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] 阿斯頓.張，李沐.動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)[M].人民郵電出版社：2020
的。每一種都和我們熟知的機(jī)器學(xué)習(xí)問題有很大的不同。</align><align=left>強(qiáng)化學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)分析</align><align=left> 人們一般認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)擁有三根重要的柱石：非監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，這三個(gè)部分基本上包含了機(jī)器學(xué)習(xí)研究與應(yīng)用的方方面面。</align><align=left>
和之前講的機(jī)器學(xué)習(xí)方法有什么區(qū)別呢？ 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是和監(jiān)督學(xué)習(xí)，非監(jiān)督學(xué)習(xí)并列的第三種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，從下圖我們可以看出來。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)來和監(jiān)督學(xué)習(xí)最大的區(qū)別是它是沒有監(jiān)督學(xué)習(xí)已經(jīng)準(zhǔn)備好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸出值的。強(qiáng)化學(xué)習(xí)只有獎(jiǎng)勵(lì)值，但是這個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)值和監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸出值不一樣
SARSA是一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，用于處理序貫決策問題。它是基于狀態(tài)-動(dòng)作-獎(jiǎng)勵(lì)-下一個(gè)狀態(tài)-下一個(gè)動(dòng)作（State-Action-Reward-State-Action）的模式進(jìn)行學(xué)習(xí)和決策的。 在SARSA算法中，智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。智能體在每個(gè)時(shí)間步驟中觀
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的廣袤領(lǐng)域中，Q-learning作為一種經(jīng)典算法，占據(jù)著舉足輕重的地位。它被明確歸類為無模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，這背后蘊(yùn)含著深刻的技術(shù)原理和獨(dú)特的設(shè)計(jì)思路。今天，就讓我們一同深入探究其中的奧秘。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的兩大陣營(yíng)：有模型與無模型 在探討Q-learning為何屬于無
的響應(yīng)，模型可以是已知的或需要學(xué)習(xí)的。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲中的應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲中的應(yīng)用非常廣泛，涵蓋了從傳統(tǒng)棋盤游戲到現(xiàn)代電子游戲的各個(gè)方面。以下是強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲中的一些具體應(yīng)用：1. 游戲智能體訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以用于訓(xùn)練游戲中的智能體，使其能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并執(zhí)行復(fù)雜的游戲動(dòng)作。例如，訓(xùn)練
從SARSA到Q-learning對(duì)于智能體agent來說，要做的就是在環(huán)境中不斷嘗試而學(xué)習(xí)得到一個(gè)“策略”π，根據(jù)這個(gè)策略，在狀態(tài)x下就能得知要執(zhí)行的動(dòng)作a = π(x)。圖中的r即為狀態(tài)動(dòng)作的價(jià)值。通常我們使用Q表格來儲(chǔ)存每一個(gè)狀態(tài)下選擇某一種動(dòng)作所帶來的價(jià)值。如上圖所示通常
從SARSA到Q-learning接下來介紹SARSA與Q-learning算法，算法步驟如下所示：引用《introduction to reinforcement learning》一書中的偽代碼如下所示：兩者的區(qū)別在于而Sarsa在每一步中以e-greedy的策略選取下一個(gè)狀
今天觀看了郝建業(yè)老師的《強(qiáng)化學(xué)習(xí)落地實(shí)踐》的報(bào)告直播，頗有收獲。首先，郝建業(yè)老師對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本知識(shí)、發(fā)展歷史進(jìn)行了講解，展示了深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的深層差異。 隨后，老師講解了目前的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)存在的問題：學(xué)習(xí)效率底下，所需資源龐大。相比之下，人類不是從頭學(xué)習(xí)，而是從過往的知識(shí)中獲
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(duì)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)
基于遷移學(xué)習(xí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL-TL）》 元強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MRL）VS 基于遷移學(xué)習(xí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL-TL） 目錄 1.元強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Meta Reinforcement Learning）與基于遷移學(xué)習(xí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)之間的區(qū)別 2.具體解釋 3.兩者的應(yīng)用場(chǎng)景 4.總結(jié) 5.元學(xué)習(xí)（Meta
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。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)
傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集時(shí)的路徑規(guī)劃問題進(jìn)行了研究，同時(shí)滿足無人機(jī)自身因電池容量有限而產(chǎn)生的充電需求。具體地，利用時(shí)間抽象分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)思想，基于離散動(dòng)作深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)架構(gòu)，提出了一種新穎的option-DQN（option-deep Q-learning）算法，實(shí)現(xiàn)了高效的無人機(jī)數(shù)據(jù)采集
json說明env_config.py說明game_interface.py說明Benchmark實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)5. 更多信息強(qiáng)化學(xué)習(xí)入門課程案例使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)AlphaZero算法訓(xùn)練中國(guó)象棋AI與中國(guó)象棋AI對(duì)戰(zhàn)！使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)AlphaZero算法訓(xùn)練五子棋AI使用DQN算法玩2048游戲使用PPO算法玩超級(jí)馬里奧
前面sarsa是同策略的一直是策略π，Q學(xué)習(xí)是異策略的每次算maxQ，第六章深度Q網(wǎng)絡(luò)是只屬于異策略部分的一個(gè)深度算法。 第六章剛開始的價(jià)值函數(shù)近似只有Q函數(shù)近似，是不是就是說策略迭代時(shí)候從Q表格找maxQ用近似函數(shù)代替，價(jià)值迭代時(shí)候不需要近似V函數(shù)，然后這個(gè)近似Q和不近似的V再用深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。 DQN
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)并駕齊驅(qū)的四大算法思想之一，強(qiáng)化學(xué)習(xí)思想接近人類的學(xué)習(xí)過程，且在游戲、自動(dòng)駕駛、電商等領(lǐng)域獲得了極大的成功。本課程將從強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)開始，一步一步揭開強(qiáng)化學(xué)習(xí)的神秘面紗，幫助大家使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)思想解決實(shí)際應(yīng)用問題。
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)(十一) Prioritized Replay DQN中，我們討論了對(duì)DQN的經(jīng)驗(yàn)回放池按權(quán)重采樣來優(yōu)化DQN算法的方法，本文討論另一種優(yōu)化方法，Dueling DQN。本章內(nèi)容主要參考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling
中吸取教訓(xùn)并糾正自己。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，一個(gè)系統(tǒng)可以從自身的錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)來提高它的模式識(shí)別能力。 深度學(xué)習(xí)：一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)深度學(xué)習(xí)是一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)適合處理大數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)量比較小的時(shí)候，用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法也許更合適。深度學(xué)習(xí)使得機(jī)器學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)眾多的應(yīng)用，并拓展了人
)等，將安全控制與CRL相結(jié)合，利用可行集的先驗(yàn)保守估計(jì)，影響了學(xué)習(xí)策略的性能。針對(duì)這一問題，本文提出了一種可達(dá)性CRL (RCRL)方法，利用可達(dá)性分析來刻畫最大可行集。我們用建立的自一致性條件刻畫可行集，然后學(xué)習(xí)一個(gè)安全值函數(shù)作為CRL的約束。我們還利用多時(shí)間尺度隨機(jī)逼近理論
