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 Q 网络(DQN)是深度强化学习的代表算法之一,通过将 Q-learning 与卷积神经网络结合,使得智能体能够处理复杂的视觉输入。其他著名算法包括深度确定性策略梯度(DDPG)、近端策略优化(PPO)等。 将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力结合在一起,就可以形成很多泛用的AI。深度强化学习在视频游戏、机器人控制、自动...
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。
深度学习的核心在于多层神经网络，通过层次化的非线性映射，可以自动学习表示和抽象知识，以解决各种复杂问题。常见的应用有图像识别、语音识别、自然语言处理等。强化学习：是一种基于奖励的学习方法，让智能体（比如机器人、虚拟角色等）在环境中进行决策和学习，以最大化累积奖励。强化学习关注于智能体在环境中如何根据...
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...
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。
深度学习和强化学习是人工智能领域的两大核心技术,它们在解决问题的方法和应用场景上存在显著的区别。以下是对这两者的详细对比: 一、定义与原理 深度学习 定义:深度学习是机器学习的一个子领域,通过使用深层神经网络从大量数据中学习和提取特征。 原理:深度学习模型通过构建多层次的神经网络,使用大量的数据进行训练,不...
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,但大热背后也有隐忧,深度学习虽然表面光鲜,但细看就会发现:仍然充...
就强化学习的发展方向和各个平台的特点来看,我们有几个不成熟的小建议供参考: 1.平台的稳定及复现性。 深度学习是稳定的,有固定的数据集和固定目标,超参数出现很小的改动,最终的性能也不会受到太大影响。但强化学习(或者深度强化学习)就不是如此了,训练结果会受到随机几率、样本效率、算法稳定性等多重影响,从而...
强化学习，全称是Reinforcement Learning，简称RL，又被称再励学习、评价学习、增强学习，是一种通过与环境交互来学习最优行为策略的机器学习方法。现阶段强化学习很大程度上依赖人们预先定义的奖励函数机制，来推动返回比较符合人们预期的结果。但处理多任务或复杂任务时，依然可能出现误判或错误。因此，在强化学习的基础上...