具体来说,在神 网络中,参数通过偏导数\frac{\partial\mathcal{L}}{\partial\pmb{\theta}}被逐步优化,优化过程为\pmb{\theta}:=\pmb{\theta}-\alpha\frac{\partial\mathcal{L}}{\partial\pmb{\theta}},其中\alpha为学习率,用以控制步长幅度。 反向传播(Back-Propagation)是一种计算神经网络中偏导数\frac...
先从低层策略奖励信号这个视角看,通常有两种观点,第一种观点是提出直接用端到端的通过环 境学习低层策略,例如前文介绍的STRAW和选项-批判者结构。第二种观点认为通过辅助奖励进行学习可以获得更好的分层效果,例如前文提到过的FuN和HIRO。 一般来说,第一种观点可以从端到端学习中获得更为有效的效果。这个分支下的...
《深度强化学习:基础、研究与应用》,作者:深度强化学习:基础、研究与应用董豪 等著,出版社:电子工业出版社,ISBN:9787121411885。一、本书内容之广,令人惊讶,对深度强化学习进行了庖丁解牛式的解读,要想了解、学习、上手深度强化学习,
深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的决策任务。得益于 DeepMind AlphaGo 和 OpenAI Five 成功的案例,深度强化学习受到大量的关注,相关技术广泛应用于不同的领域。 本书分为三大部分,覆盖深度强化学习的全部内容。第一部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些非常基础的深度强化学习算法及其实现...
基础研究与应用深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的决策任务.得益于DeepMind AlphaGo和OpenAI Five成功的案例,深度强化学习受到大量的关注,相关技术广泛应用于不同的领域.本书分为三大部分,覆盖深度强化学习的全部内容.第一部分介绍深度学习和强化学习的入门知识,一些非常基础的深度强化学习算法及其...
该书是一线科研人员与开源社区人员为国内人工智能领域提供的一本详尽教材,主要围绕深度强化学习领域基础知识和算法实践。本书是为计算机科学专业背景、希望从零开始学习深度强化学习并开展研究课题和实践项目的学生准备的。本书也适合没有很强的机器学习背景、但是希望快速学习深度强化学习并将其应用到具体产品中的软件工程...
深度强化学习中的核心挑战之一是处理非线性函数逼近器（如神经网络）表示的Q函数时的稳定性问题。为解决这一问题，深度Q网络（DQN）引入了创新技术。DQN的基石在于它结合了Q-Learning与深度学习，尤其在4.3节中详细阐述了这两个关键点。首先，回放缓存（Replay Buffer）技术至关重要，智能体在每个时间步...
深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的决策任务。得益于DeepMind AlphaGo和OpenAI Five成功的案例,深度强化学习受到大量的关注,相关技术广泛应用于不同的领域。本书分为三大部分,覆盖深度强化学习的全部内容。部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些很好基础的深度强化学习算法及其实现细节,包括~6...
第7章 深度强化学习的挑战 7.1 样本效率 强化学习中一个样本高效(Sample-Efficient,或称数据高效,Data-Efficient)的算法意味着这个算法可以更好地利用收集到的样本,从而实现更快速的策略学习。强化学习中的一个关键问题:我们如何为智能体设计更有效的强化学习算法,从而用更少的样本更快地学习?