- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏信数据得永生
TensorFlow 强化学习：6~10
在19x19围棋中，大约有2.08 x 10^170，而在宇宙中有10^80个原子，而在象棋中有10^120个可能的移动。 因此，玩围棋游戏所需的智力深度已经吸引了人类多年的想象力。 正如我们之前研究的，在19x19围棋中大约有2.08 x 10^170个可能的移动，而宇宙中有10^80个原子和在国际象棋中有10^120个可能的移动。 原因是由于2.08 x 10^170 可能的移动以及因此而难以评估每个可能的棋盘位置的强度，因此搜索空间极其巨大。 因此，传统的蛮力方法在围棋的巨大搜索空间中失败了。 因此，第一个任务是减少搜索空间（围棋的搜索空间大约为10^170）。 2017 年 10 月，Google DeepMind 在 Nature 上发表了有关《AlphaGo Zero》的论文。 AlphaGo Zero 是 AlphaGo 的最新版本。
87450编辑于 2023-04-27 - 来自专栏Java学习网
10种简单的Java性能优化学习
10种简单的Java性能优化学习 你是否正打算优化hashCode()方法？是否想要绕开正则表达式？Lukas Eder介绍了很多简单方便的性能优化小贴士以及扩展程序性能的技巧。 扩展的不同方面 全网域被炒作的最多的是扩展负载（Scaling load），比如支持单个用户访问的系统也可以支持10 个、100个、甚至100万个用户访问。 但至少泛型在Java 10或者Valhalla项目中被专门化之前，不应该成为代码的限制。 我在以前的博客中已经对这一点进行了说明，请参考10个精妙的Java编码最佳实践。 在我们对以上几种情况的比较结束后，应该能得出部分结论。 10、考虑使用set而并非单个元素 最后，还有一种情况可以适用于所有语言而并非仅仅同Java有关。除此以外，我们以前研究的N.O.P.E.
1.7K60发布于 2018-02-26 - 来自专栏AI科技评论
视频 | 10分钟带你认识强化学习
▷ 强化学习解读视频 本期 Arxiv Insights 将重点介绍机器学习中的子领域“强化学习”，也是机器人最具智能前景的方向之一。 强化学习让智能体更聪明 想训练一个AlphaGo Zero，能够击败世界顶级选手？从理论上，不能运用监督学习。那么，有什么方法可以让智能体主动来玩游戏？这时候强化学习就有用了。 实际上，强化学习的框架与监督学习框架非常相似，仍旧有输入帧，并通过神经网络模型运行模型，输出各种人类操作。 在强化学习中，将输入帧转换为输出动作的网络，被称为策略网络。一个最简单的训练策略网络的方法，被称为策略梯度。 用强化学习教智能体玩游戏 这个例子中的网络，可以是一个全连接网络，但你可以在这里运用卷积，现在你的网络会输出两个数字向上和向下的概率。
56250发布于 2018-07-27 - 来自专栏探物及理
强化学习笔记10：经典游戏示例 classic games
单agent 自驱动 强化学习 最佳响应 是 单代理RL问题的解决方案 其他玩家 变成环境的一部分 将游戏 抽象为MDP 最佳策略是 最佳响应 纳什平衡点 在 自学习RL问题中是 不动点 学习的经验是 四象限 搜索 Search 高性能平行字母搜索 逆向搜索 从赢的位置从后向前搜索 存储所有决胜点位置在 lookup 表中 在最后n步，表现完美 结果 Results 击败了世界冠军 4、自驱动强化学习 5、联合强化学习和最大化搜索 简单 TD Simple TD TD：向继承者的方向更新价值函数 ? 二进制价值函数 MC policy iteration 搜索 价值函数， 搜索n步 使用学到的价值函数评价 当前状态 x 选择高分动作 特定的endgame 用\(B^*\) 6、在非完整信息中的强化学习
1.2K20发布于 2020-09-10 - 来自专栏计算机视觉
深度学习500问——Chapter10：强化学习（1）
action（如向前走和跳起来的动作）；无人驾驶的action就是车左转、右转或刹车等等，它无时无刻都在与环境产生交互，action会反馈给环境，进而改变环境，如果自动驾驶的车行驶目标是100米，它向前开了10 还有，利用强化学习将手机用户点击率提升了 10-20%。 10.3 强化学习和监督式学习、非监督式学习的区别 在机器学习中，我们比较熟知的是监督式学习、非监督式学习，此外还有一个大类就是强化学习：当前的机器学习算法可以分为3种：有监督的学习（Supervised 需要注意的是，监督学习和非监督学习从一开始就是相对的，而强化学习在提出时并没有从训练样本歧义性的角度考虑其与监督学习和非监督学习的区别，因此，一些早期的研究中把强化学习视为一种特殊的非监督学习。 这与监督学习、非监督学习、强化学习等天生的歧义性完全不同。
50110编辑于 2024-06-07 - 来自专栏计算机视觉
深度学习500问——Chapter10：强化学习（2）
10.4 强化学习主要有哪些算法 强化学习不需要监督信号，可以在模型未知的环境中平衡探索和利用，其主要算法有蒙特卡罗强化学习，时间差分（temporal difference：TD）学习，策略梯度等。 典型的深度强化学习算法特点及性能比较如下图所示。 除了上述深度强化学习算法，还有深度迁移强化学习、分层深度强化学习、深度记忆强化学习以及多智能体强化学习等算法。 10.5 深度迁移强化学习算法 传统深度强化学习算法每次只能解决一种游戏任务，无法在一次训练中完成多种任务。迁移学习和强化学习的结合也是深度强化学习的一种主要思路。 而其他的如深度迁移强化学习、分层深度强化学习、深度记忆强化学习和多智能体深度强化学习等算法都是现在的研究热点, 通过这些算法能应对更为复杂的场景问题、系统环境及控制任务, 是目前深度强化学习算法研究的前沿领域 最后，还需要熟悉深度强化学习知识。
51810编辑于 2024-06-07 - 来自专栏数据魔术师
强化学习读书笔记（10）| On-policy Prediction with Approximation（下）
作为非参数化的方法，基于记忆的算法相对参数化方法有很多优点：比如随着数据增多，精准度会越来越高；而且非参数法更适应强化学习算法，例如在Trajectory sampling中，非参数化的结果可以更关注那些真实轨迹中访问过的状态
1K31发布于 2019-10-09 - 来自专栏杨熹的专栏
强化学习 10: 实践中的一些技巧
在强化学习中这个问题是很糟糕的，因为如果没有概率为零的 action，就意味着 agent 会错过某些 action 和 state，因为从来没有采取过这个 action，就可能导致遇见的只是一个局部最优解
54510发布于 2018-12-19 - 来自专栏用户6881919的专栏
论文阅读10-----基于强化学习的互联网应用
所以我们来了，强化学习来了，可以极大化收入。
74320发布于 2021-01-19 - 来自专栏绿巨人专栏
强化学习读书笔记 - 10 - on-policy控制的近似方法
强化学习读书笔记 - 10 - on-policy控制的近似方法 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 强化学习读书笔记 - 01 - 强化学习的问题 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 强化学习读书笔记 - 03 - 有限马尔科夫决策过程 强化学习读书笔记 - 04 - 动态规划 强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 强化学习读书笔记 - 08 - 规划式方法和学习式方法 强化学习读书笔记 - 09 - on-policy预测的近似方法 需要了解强化学习的数学符号 ，先看看这里： 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 on-policy控制的近似方法 近似控制方法(Control Methods)是求策略的行动状态价值\(q_{\pi}(s, a)\)的近似值
1.2K50发布于 2018-05-17 - 来自专栏算法channel
第10篇：强化学习Q-learning求解迷宫问题 代码实现
你好，我是郭震（zhenguo） 今天重新发布强化学习第10篇：强化学习Q-learning求解迷宫问题 代码实现 我想对此篇做一些更加详细的解释。 np # 创建迷宫地图 exit_coord = (3, 3) row_n, col_n = 4, 4 maze = np.zeros((row_n, col_n)) - 1 # 走出迷宫奖励10 个积分 maze[exit_coord] = 10 # 走到墙网格，扣除10个积分 maze[(0, 3)] = -10 maze[(1, 0)] = -10 maze[(1, 2)] = -10 maze [(2, 2)] = -10 maze[(3, 0)] = -10 2 定义动作 定义动作集合 # 定义动作集合 action_n = 4 actions = [0, 1, 2, 3] # 上、下
1.4K20编辑于 2023-08-08 - 来自专栏新智元
10月AI热文：强化学习、定制合成人脸、道德机器等
---- 新智元报道 来源：blog.sicara.com 作者：Antoine Ogier 编译：肖琴 【新智元导读】10月最热的10篇AI相关文章，介绍谷歌、OpenAI、MIT等的最新研究 谷歌如何利用强化学习来提出正确的问题 当搜索引擎找不到你想要的答案时，你会怎么做？你会试着重新组织提问吧。 谷歌正试图通过新的Active Question Answering(Active QA)智能体来模仿这一点，这是一个使用强化学习来训练AI进行问答的系统。 从好奇到拖延 在强化学习中，AI学会与环境进行交互，并在表现良好时获得奖励。利用这些奖励，它能学习如何执行任务，例如玩游戏或在迷宫中寻找物品。 阅读： The hacker’s guide to uncertainty estimates — from Erik Bernhardsson https://erikbern.com/2018/10
63120发布于 2018-12-12 - 来自专栏大数据文摘
学界 | 量化评估、算法拓展：强化学习研究的10大原则
今天文摘菌再给大家整理一份关于强化学习的10个原则，不仅在强化学习中有用，在机器学习研究中也能够提供一些参考。 这10个原则是一位来自Insight数据分析研究中心的博士生Sebastian Ruder在参会期间对David Silver报告进行的整理，除了Ruder自己的解析外，也把他自己拍的照片分享了出来。
72730发布于 2018-12-26 - 来自专栏云计算行业
强化学习
阅读本文大约需要5分钟 一、强化学习的模型 强化学习能够实现很多的任务，这些任务目标往往可以归纳化为最大化长期奖励、最小化长期惩罚。 三、深度学习给强化学习带来的新机会 最近几年的强化学习非常的热门，出现了一些脍炙人口的应用，他们都是深度学习和强化学习强强联合的产物，无论是基于价值的强化数据算法，还是基于策略梯度的强化学习算法，都可以脱离于深度学习存在 2013年，深度学习和强化学习结合起来，结合成了的深度强化学习算法。那么深度强化学习算法诞生以后，在强化训练领域马上就有突飞猛进的发展，解决问题的困难程度大大超过之前的非深度强化算法。 深度强化学习算法为什么常常能够比非深度强化学习算法更厉害呢，这是因为用了深度学习的强化学习方法可以求得更加复杂的解，能在更加困难的问题上得到更好的性能。 接下来推荐下我的新书《强化学习原理与Python实现》，这里面的既包括了经典的非深度强化学习算法，也包括深度强化学习算法。
74920编辑于 2023-05-29 - 来自专栏深度学习
【深度学习】强化学习（五）深度强化学习
一、强化学习问题 强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略，使得智能体能够在不同的状态下做出最优的动作，以最大化累积奖励。 关于马尔可夫决策过程可详细参照：【深度学习】强化学习（二）马尔可夫决策过程 5、强化学习的目标函数 强化学习的目标是通过学习一个良好的策略来使智能体在与环境的交互中获得尽可能多的平均回报。 关于目标函数可详细参照：【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数 6、值函数 在强化学习中，为了评估策略 \pi 的期望回报，引入了值函数的概念，包括状态值函数和状态-动作值函数。 关于值函数可详细参照：【深度学习】强化学习（四）强化学习的值函数 7、深度强化学习 深度强化学习是将强化学习和深度学习结合在一起，用强化学习来定义问题和优化目标，用深度学习来解决状态表示、策略表示和值函数建模等问题 数量庞大：比如围棋的棋局有 3^361 ≈ 10^{170} 种状态，动作（即落子位置）数量为361） 连续的：自动驾驶的环境包含大量的可能状态和动作 状态：智能体感知到的环境状态是各种传感器数据
1.7K10编辑于 2024-07-30 - 来自专栏WOLFRAM
Wolfram|Alpha 化学分步解答方案：化学反应
如果您正在学习化学，或者正在学习要求化学先修课程的学科，那么您就会知道所需教科书的价格是多少。为了解决这个问题，化学教育界已经开发了开放的教育资源，以提供免费的化学教科书。 在接下来的几周中，我们将探索中学生、高中生和大学生在化学课程和期末考试中遇到的一些热门主题：化学反应、结构和键合、化学溶液，最后是量子化学。阅读例如化学反应中的问题及其分步解决方案！ 平衡化学方程式 化学的基本方面是平衡化学方程式。如果化学方程式是表达化学过程的语言，那么平衡化学方程式就是相应的语法。分步解决方案将带您逐步了解强大的代数方法，以识别化学计量系数。 化学转化 在几乎所有的化学作业或研究问题中，都会出现化学转化。这样，逐步解决方案可用于在摩尔、质量、体积、分子和原子之间转换。提供了单位转换和尺寸分析的详细信息。 还有更多化学反应 无论您是为即将来临的期末考试而学习，为家庭作业困惑还是只是想复习一下，化学反应都是Wolfram | Alpha知识库涵盖的许多化学主题之一。
87620发布于 2020-05-21 - 来自专栏NowlNowl_AI
强化学习第1天：强化学习概述
介绍 强化学习是机器学习中一种独特的存在，以其独特的思想逐渐发展为一门独立的学科，强化学习适用的场景是：一个学习主体根据环境做出不同的决策，得到相应的奖励与惩罚来改进决策 它既不是监督学习也不是无监督学习 ，从这段描述中也可以看出，它不适合用来进行回归或者聚类等任务 强化学习要素 强化学习中有一些重要的概念，我们接下来一一介绍他们，如果有些不理解不要着急，我们会举一个具体例子来解释 智能体：智能体是强化学习中的主体 环境搭建：gym gym是一个集成了一些常用环境的库，我们可以通过调用这个环境库来快速入门强化学习，在python命令行中执行命令安装 ! plt.imshow(image) plt.show() 这段代码完成了一些初始设置，具体作用见代码注释，运行结果如下图 环境信息查看 我们导入环境后要查看一些环境的信息，还记得我们最开始说的强化学习要素吗 学习了强化学习的基本概念 通过一个简单示例直观感受了强化学习的基本流程 学习了将图片动画化的技术
83720编辑于 2024-01-18 - 来自专栏机器学习算法原理与实践
强化学习(十九) AlphaGo Zero强化学习原理
在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中，我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用。 这里我们在前一节MCTS的基础上，讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理。 当然这类强化学习算法只对特定的这类完全状态可见，信息充分的问题有效，遇到信息不对称的强化学习问题，比如星际，魔兽之类的对战游戏问题，这个算法就不那么有效了。 要推广AlphaGo Zero的算法到大多数普通强化学习问题还是很难的。因此后续强化学习算法应该还有很多发展的空间。 至此强化学习系列就写完了，之前预计的是写三个月，结果由于事情太多，居然花了大半年。但是总算还是完成了，没有烂尾。生活不易，继续努力！ （欢迎转载，转载请注明出处。
2.4K50发布于 2019-04-01 - 来自专栏智药邦
JCIM｜利用化学语言模型导航超大虚拟化学空间
化学语言模型为探索这些广阔的化学空间提供了一种新方法。然而，现有的模型在生成的化合物的合成可行性和目标特性优化方面仍存在不足。 2024年10月29日，来自日本神户大学的研究人员在Journal of Chemical Information and Modeling上发表研究Navigating Ultralarge Virtual 图1: PoE化学语言模型示意图 随着计算化学的飞速发展，虚拟化学空间的规模呈现指数增长。超大规模的化学空间为药物研发提供了无数的化合物候选，但完全筛选这些空间几乎是不可能的。 计算复杂度高：随着虚拟化学库规模的增加，筛选计算资源消耗也随之线性增长，难以快速评估化合物的药效和物理化学特性。 2. 在PoE化学语言模型中，研究者结合了以下三种模型： 1. 预训练模型：该模型在超大化学空间上进行训练，提供对整个空间的全面理解。它可以为生成化合物提供基本的化学结构。 2.
37210编辑于 2024-11-01 - 来自专栏有三AI
【强化学习】从强化学习基础概念开始
为了能够将这些概念熟记在心，我们这一期做成强化学习概念小卡片，一张一张给大家展示和帮助大家理解。 在强化学习中，环境指排除智能体之外的所有组成。 (3) 智能体 智能体是强化学习中的主要研究对象，我们希望智能体能够通过环境的检验来实现系统的目标。 (4) 交互 交互专指智能体与环境的交互。 (8) 试错 试错是早期强化学习的主要方向。通过试错来探索最优策略。目前强化学习研究的方向转为奖励函数的优化。 (9) 记忆 智能体对过往经验的总结归纳和采用的方式。 (10) 奖励 获得环境正反馈后，智能体获得环境中设计的奖励，另外，还有一种奖励就是对环境本身的适应和开发。 (11) 价值函数 如何做才能最大化奖励。 3 强化学习中的六类问题 虽然强化学习给出了一个非常通用的解决问题的思路，但是面对具体问题，在不同场景下，强化学习又会有不同的侧重。
90720发布于 2019-07-27
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号