强化学习(Reinforcement Learning)原理与代码实战案例讲解

于 2024-10-08 03:52:35 发布
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强化学习(Reinforcement Learning)原理与代码实战案例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种人工智能领域的重要技术，旨在让机器通过与环境的交互来学习最优行为策略。近年来，随着深度学习技术的快速发展，强化学习在游戏、机器人、推荐系统等领域取得了显著的成果。本篇文章将深入浅出地介绍强化学习的原理、算法和应用，并通过实战案例讲解如何将强化学习应用于实际问题。

1.2 研究现状

强化学习经历了长期的发展，主要分为两个阶段：

  • 早期阶段：主要基于符号和决策树等传统方法，如Q-learning、SARSA等。
  • 深度强化学习阶段：利用深度神经网络来近似状态价值和策略，如Deep Q-Network（DQN）、Policy Gradient等。

近年来，随着深度学习技术的进步，深度强化学习取得了突破性进展，成为人工智能领域的研

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深度解析强化学习：原理、算法与实战
盼小辉丶的博客
04-10 2135
强化学习 (Reinforcement learning, RL) 的工作原理是让智能体观察环境的状态。对环境的观察或视图通常称为当前状态，智能体根据观察到的状态做出预测或动作。然后，基于该动作，环境根据给定状态提供奖励。它能够解决具有不确定性和复杂性的问题，并在动态环境下实现自主学习和决策能力。
强化学习实战案例：从理论到应用
最新发布
viviwiky的博客
11-10 2638
DQN 模型包含一个深度神经网络，用于逼近 Q 值函数。python])评估指标 说明 优点 缺点累积奖励 智能体在回合中的总奖励 简单直观，易于计算 不能反映每个回合的学习质量，不考虑探索与利用的平衡平均奖励 在多个回合中的平均奖励 能平滑波动，反映长期表现 在不平衡的任务中可能会忽略某些极端情况回合长度 智能体完成任务所需的时间步数 反映智能体的控制能力或任务完成效率 与环境的复杂度和任务的目标有关，可能不具备普适性。
强化学习代码实战
Allen_人工智能与大数据
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本文就介绍了机器学习中强化学习的经典模型DQN网络,代码实战。
强化学习实战一
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强化学习实战一
强化学习编程实战-1-一个及其简单的强化学习实例（多臂赌博机）
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07-06 1148
该方法的输入参数有play_total（表示训练的总次数）,policy（训练的策略）,**kwargs（相应策略的超参数字典）⑤智能体通过学习的策略选择动作，然后将动作传给step()方法，相当于跟多臂赌博机进行了一次交互，从多臂赌博机中获得回报r,智能体根据立即回报更新每个动作的平均回报q,计算当前的累计回报并作相应的保存。⑥在每次训练新的策略的时候，我们需要将类KB_Game中的成员变量进行。
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实战深度强化学习DQN-理论和实践
weixin_34336526的博客
07-30 832
1、Q-learning回顾 Q-learning 的 算法过程如下图所示： 在Q-learning中，我们维护一张Q值表，表的维数为：状态数S * 动作数A，表中每个数代表在当前状态S下可以采用动作A可以获得的未来收益的折现和。我们不断的迭代我们的Q值表使其最终收敛，然后根据Q值表我们就可以在每个状态下选取一个最优策略。 Q值表的更新公式为： ...
Reinforcement Learning 原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
07-07 777
Reinforcement Learning 原理与代码实战案例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM
强化学习实战1
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1.背景介绍 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能技术，它通过在环境中执行动作来学习如何取得最大化的奖励。在过去的几年里，强化学习已经取得了显著的进展，并在许多领域得到了广泛应用，如游戏、机器人控制、自动驾驶、推荐系统等。然而，强化学习仍然面临着许多挑战，如数据收集、模型优化等。 在本篇文章中，我们将从数据收集到模型优化的各个方面进行深入探讨，揭示强化...
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1.背景介绍 强化学习(Reinforcement Learning，简称 RL)是一种人工智能技术，它通过在环境中执行动作并从环境中获得反馈来学习如何做出最佳决策的学习方法。强化学习的核心思想是通过在环境中执行动作并从环境中获得反馈来学习如何做出最佳决策。强化学习的主要应用领域包括游戏、机器人控制、自动驾驶、人工智能等。 强化学习的核心概念包括：状态(State)、动作(Action)、奖励...
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