而随着深度学习的引入,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)更是将这一技术推向了前所未有的高度。本篇文章将深入探讨强化学习与深度强化学习的基本原理、常见算法以及应用场景,旨在为读者提供一个详尽的学习路线图。 1. 强化学习基础 1.1 什么是强化学习 强化学习是一种让智能体(Agent)通过与环境(Environme...
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...
策略迭代(Policy Iteration):在每次迭代中,先通过价值迭代得到新的价值函数,然后用这个新的价值函数来更新策略 强化学习的实践:选择合适的算法 基于模型的强化学习:使用已知的环境模型进行学习 无模型强化学习:不依赖环境模型的强化学习 第二部分:深度强化学习 深度学习与强化学习的结合 使用深度神经网络来表示策略或价值...
因此,在强化学习的基础上,目前人们更多会采用新型的强化学习方案——人类反馈强化学习(简称:RLHF),促使返回结果的更优化。 三者之间的关系? 综合以上内容,我们可以比较简单地了解到:机器学习是人工智能的分支,而深度学习又是机器学习里面的一个分支,强化学习则是机器学习的一种方法和范式。三者有所区别,但合力推动着...
深度学习(Deep learning)是机器学习的子集,灵感来自人脑,由人工神经网络(ANN)组成,它模仿人脑中存在的相似结构。在深度学习中,学习是通过相互关联的「神经元」的一个深层的、多层的「网络」来进行的。「深度」一词通常指的是神经网络中隐藏层的数量。大概在2012年以后爆炸式增长,广泛应...
深度学习(DL):DL是ML的一个子集,通过构建深度神经网络(DNN)来学习数据的复杂表示和特征。DNN包含多个隐含层,能够自动从数据中提取高层次的抽象特征,广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。 强化学习(RL):RL是ML的一种特殊形式,其核心思想是通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略。智能体通过不断...
因此,在强化学习的基础上,目前人们更多会采用新型的强化学习方案——人类反馈强化学习(简称:RLHF),促使返回结果的更优化。 三者之间的关系? 综合以上内容,我们可以比较简单地了解到:机器学习是人工智能的分支,而深度学习又是机器学习里面的一个分支,强化学习则是机器学习的一种方法和范式。
深度学习 🌐 定义:深度学习是机器学习的一个分支,利用神经网络模拟人脑的学习机制,自动提取高层特征。它在图像、语音等领域表现尤为优异。 特点: 减少人工干预:通过大规模数据和计算能力实现端到端学习。 应用:图像识别(人脸检测)、语音识别(语音转文本)。 强化学习 🎮 ...
通过本次课程,学员能够系统的掌握深度学习框架及核心技术,包括 Markov Desision Process, Monte Carlo Control, SARSA, Q learning, Value Approximation, Deep reinforcement Learning ,及强化学习在游戏,自然语言中, 推荐的应用过程,即有助...