3. 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning) 深度强化学习是深度学习和强化学习的结合体,利用深度神经网络的强大表示能力来解决强化学习中状态空间和动作空间庞大的问题。传统强化学习算法(如 Q-learning 或策略梯度法)在处理高维连续状态或动作空间时表现有限,难以应对复杂的任务场景。深度强化学习通过引入深度神经网络来...
在先前的强化学习中我们了解到基于策略或者策略和价值的算法,例如演员-评论员算法,现在我们考虑在神经网络架构上的更高级的算法。 在基于策略函数的深度强化学习中,我们往往考虑以 \theta 为参数的策略网络 \pi_\theta= \pi(a|s; \theta) ,表示深度神经网络,输入为当前状态 s ,输出一般为动作空间的分布,例如 ...
深度强化学习（DRL）是深度学习与强化学习的结合，在其中，深度学习主要用于对状态空间和动作空间的表示和学习，而强化学习主要用于对目标任务的优化。DRL已经在一系列复杂任务中取得了显著的成效，比如AlphaGo、自动驾驶等。这表明深度学习与强化学习的结合能够在复杂任务中实现更加具有普适性和自适应性的自主学习和决策。
谷歌在去年推出了基于TensorFlow的强化学习框架Dopamine,强化学习界的明星OpenAI也将很多算法放上了baseline,百度也在前不久更新了PaddlePaddle的强化学习框架PARL。就连一向低调的网易,都公布了自主研发的强化编程(Reinforced Programing)框架…… 对于大部分开发者来说,强化学习到底能带来什么,与深度学习框架有何区别,自家应...
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。这种学习过程涉及到智能体根据当前状态选择动作,环境根据智能体的动作转移状态,并提供即时奖励的循环过程。
一、强化学习与深度学习的共生关系 传统强化学习虽能处理基础的决策问题，但面对高维度、非线性特征的挑战时，其表现力和效率受限。此时，深度学习的引入如同一股清流，以其卓越的模式识别和数据拟合能力，为强化学习提供了强有力的翅膀。简而言之，深度学习在强化学习中的角色，就如同军师巴菲斯为领队尼尔逊提供的详尽...
机器学习之所以能实现自主学习预测和执行任务，少不了AI算法的帮忙。在这其中，深度学习（英文全称是：Deep Learning，简称：DL）就是机器学习中最受关注，也是目前研究最广的算法种类之一。和其他子领域相比，深度学习更多受大脑结构启发，尤其擅长文字、语音、图像等数据的识别和分析。这源于深度学习本身包含具有卓越图像...
深度学习不够智能,强化学习又太抽象。深度强化学习是两套理论体系乘风破浪以后的成团产物,其骨架来自强化学习,而灵魂由深度学习赋予。深度强化学习是一个值得持续研究和关注的新方向。 一、深度学习的反思 现在深度学习大热,一点也不输给现在的室外气温,但大热背后也有...
本文将探讨机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习和人工智能之间的联系和区别,帮助读者更好地理解这些概念。
深度强化学习是一个值得持续研究和关注的新方向。 深度学习不够智能,强化学习又太抽象。深度强化学习是两套理论体系乘风破浪以后的成团产物,其骨架来自强化学习,而灵魂由深度学习赋予。深度强化学习是一个值得持续研究和关注的新方向。 一、深度学习的反思