强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个重要分支,主要研究智能体(Agent)如何在一个环境中通过与环境交互来学习策略,以最大化某种累积奖励。强化学习的核心思想是通过试错(Trial and Error)来学习,智能体通过执行动作(Action)来影响环境,并从环境中获得反馈(Reward),进而调整其策略(Policy)以优化长期奖励。
在基于策略的强化学习方法中,智能体会制定一套动作策略(确定在给定状态下需要采取何种动作),并根据这个策略进行操作。强化学习算法直接对策略进行优化,使制定的策略能够获得最大的奖励。 而在基于价值的强化学习方法中,智能体不需要制定显式的策略,它维护一个价值表格或价值函...
什么是强化学习? 强化学习(Reinforcement Learning, RL) 是机器学习的一个分支,目标是让智能体(agent)通过与环境(environment)的交互来学习最优的行为策略(policy),从而最大化某个累积回报(cumulative reward)。 其核心思想是通过试错和反馈的机制,找到在每个情境下的最优决策。 强化学习的优化目标是通过选择策略来最...
1、Q-learning Q-learning：Q-learning 是一种无模型、非策略的强化学习算法。 它使用 Bellman 方程估计最佳动作值函数，该方程迭代地更新给定状态动作对的估计值。 Q-learning 以其简单性和处理大型连续状态空间的能力而闻名。下面是一个使用 Python 实现 Q-learning 的简单示例：import numpy as np# Define the ...
1.2 强化学习的主要特点 试错学习:强化学习需要训练对象不停地和环境进行交互,通过试错的方式去总结出每一步的最佳行为决策,整个过程没有任何的指导,只有冰冷的反馈。所有的学习基于环境反馈,训练对象去调整自己的行为决策。 延迟反馈:强化学习训练过程中,训练对象的“试错”行为获得环境的反馈,有时候可能需要等到整个训...
时隔一年，INTELLECT-2 也终于来了，这是一款参数规模达到 320 亿的更为强大的推理模型，其核心亮点在于，它是全球首个通过完全异步的强化学习（RL，Reinforcement Learning）范式，在一个由全球贡献者组成的动态、异构且无需许可的计算网络中成功训练出来的模型，让去中心化的 AI 训练又达到了新的高度。专为全球...
强化学习是一种基于智能体与环境交互学习的方法，其主要特点是以目标导向的方式来进行学习和决策。在强化学习中，智能体通过与环境的交互来获得奖励信号，然后根据这些奖励信号来调整自身的行为策略，从而使得智能体能够在环境中更好地实现目标任务。强化学习中最典型的算法包括Q学习、Sarsa、DQN等。强化学习的基本原理是...
ML-Agents提供了关于模仿学习的两种算法,一种是Generative Adversarial Imitation Learning(生成对抗模仿学习),简称GAIL,还有一种是Behavior Cloning(行为克隆),简称BC,在大多数情况下,两者可以一起使用。 如下图,在金字塔环境中,同时使用生成对抗模仿学习,行为克隆,好奇心奖励,普通强化学习四种方法的情况下,得到相同结果...
在深入研究不同类型的强化学习和算法之前，我们应该熟悉强化学习的组成部分。Agent:从环境中接收感知并执行操作的程序，被翻译成为智能体，但是我个人感觉代理更加恰当，因为它就是作为我们人在强化学习环境下的操作者，所以称为代理或者代理人更恰当Environment:代理所在的真实或虚拟环境State (S):代理当前在环境中所处...
强化学习是人工智能领域中的一种学习方式,其核心思想是通过一系列的试错过程,让智能体逐步学习如何在一个复杂的环境中进行最优的决策。这种学习方式的特点在于,智能体需要通过与环境的交互来获取奖励信号,从而逐步调整自己的行动策略,以期在长期的时间尺度下获得最大的总奖励。