深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合,可以直接根据输入的图像进行控制,是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。 基本信息 中文名 深度强化学习 外文名 Deep Reinforcement Learning 英文缩写 DRL 折叠编辑本段简介 深度学习具有较强的感知能力,但是360百科缺乏一定的决策能力;而强化学习具有决策...
深度强化学习（DRL）的软件工具很多，它们可以帮助研究者和开发者在各种应用场景中实现和测试DRL算法。1. Reinforcement Learning Toolbox ：MATLAB提供的强化学习工具箱，支持使用DQN、PPO、SAC和DDPG等算法进行策略训练，可以与深度学习框架集成，支持在多CPU、GPU上并行运行仿真。2. Deep Reinforcement Learning (DeepRL...
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。
1.深度强化学习的定义与特点 :深度强化学习(DRL)是什么,它有哪些独特的特点? 答案位置:1.1 小节名 "What is deep reinforcement learning?" 深度强化学习(DRL)是一种人工智能的机器学习方法,它涉及创建能够解决需要智能的问题的计算机程序。DRL的独特之处在于,它通过试错的方式进行学习,并且从反馈中获取信息,这些反...
无论是以复现ChatGPT为目标,还是从更加长远的目标来看,强化学习都会越来越重要。过去几年主要专注在自然语言处理方向上,对强化学习的了解有限。为了系统性的了解强化学习,特意阅读了王树森老师的《深度强化学习》,本文是该书的阅读笔记。《深度强化学习》这本书对入门者来说真是太友好了,所以本文中的大量内容都是原书...
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...
折扣因子通常以符号γ表示,在强化学习中用来调节近远期影响,即 agent 做决策时考虑多长远,取值范围 (0,1]。γ越大 agent 往前考虑的步数越多,但训练难度也越高;γ越小 agent 越注重眼前利益,训练难度也越小。我们都希望 agent 能 “深谋远虑”,但过高的折扣因子容易导致算法收敛困难。还以小车导航为例,由于只...
当时OpenAI 尚未提出近端策略优化(PPO)算法,其前身 TRPO 算法(由 John Schulman 和两位讲者提出)、DeepMind 刚改进的 DQN(深度强化学习开山之作)以及强化学习经典的策略梯度(Policy Gradient)算法是这门临时课的重点。 作为刚入门强化学习的“小白”,吴翼不懂就问,常抱段岩和陈曦的“大腿”,因后两人正跟着导师 ...
对于深度强化学习,算力的需求更是强烈,看上图,排在前面的AlphaGoZero,AlphaZero都是深度强化学习的代表,这还是18年的图,还没加上Alphastar和OpenAI Five。想想OpenAI和微软打造的世界排名第五的超算最主要就是用在深度强化学习上,所以这个时代没有大规模的算力基本上不用搞深度强化学习了。