本文将探讨深度强化学习在提升系统稳定性方面的实践探索,分析其在不同系统中的应用,以及面临的挑战和未来的发展方向。 一、深度强化学习概述 深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的一种方法,它通过智能体与环境的交互来学习最优策略,以实现在复杂环境中的决策和控制。深度强化学习的核心在于利用深度神经网络来近似...
(俄)马克西姆·拉潘创作的计算机网络小说《深度强化学习实践(原书第2版)》,已更新章,最新章节:undefined。本书的主题是强化学习(ReinforcementLearning,RL),它是机器学习(MachineLearning,ML)的一个分支,强调如何解决在复杂环境中选择最优动作时产生的通用且极
(一)深度强化学习·入门从游戏开始 1.在开始正式进入学习之前,有几个概念需要澄清,这样有利于我们对后续的学习有一个大致的框架感监督型学习与无监督型学习 深度强化学习的范畴 监督型学习是基于已有的带有分类标签的数据集合,来拟合神经网络,用以判断新的输入类型。 无监督型学习是对无标签的数据集合,仅基于数据结...
本书的主题是强化学习(ReinforcementLearning,RL),它是机器学习(MachineLearning,ML)的一个分支,强调如何解决在复杂环境中选择最优动作时产生的通用且极具挑战的问题。学习过程仅由奖励值和从环境中获得的观察驱动。该模型非常通用,能应用于多个真实场景,从玩游戏到优化复杂制造过程都能涵盖。
本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法,并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分,第一部分为经典强化学习,包括第2、3、4章,主要内容有动态规划法,蒙特卡洛法、时序差分法;第二部分为深度强化学习,包括第6、7、8章,主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶;第三部分重点...
《深度强化学习实践(原书第2版)》的主题是强化学习(Reinforcement Learning,RL),它是机器学习(Machine Learning,ML)的一个分支,强调如何解决在复杂环境中选择最优动作时产生的通用且极具挑战的问题。学习过程仅由奖励值和从环境中获得的观察驱动。该模型非常通用,能应用于多个真实场景,从玩游戏到优化复杂制造过程都能...
深度强化学习的实践需要掌握以下步骤: 1.定义状态、行动和奖励 在执行深度强化学习算法之前,我们需要确定输入的状态、观测到的奖励以及智能体的行动。这些设置至关重要,将直接影响到算法的训练效果和样本的生成。 2.构建神经网络模型 在深度强化学习中,神经网络模型扮演了重要的角色。我们需要设计一个适合应用于强化学习...
《深度强化学习实践(原书第2版)》,作者:深度强化学习实践(原书第2版)马克西姆·拉潘 著,出版社:机械工业出版社,ISBN:9787111687382。面向实践——不仅涵盖经典的中小规模案例,还介绍了一些大型项目的实现。 易读易学——以先讨论方法的动
本书的主题是强化学习(Reinforcement Learning,RL),它是机器学习(Machine Learning,ML)的一个分支,强调如何解决在复杂环境中选择最优动作时产生的通用且极具挑战的问题。学习过程仅由奖励值和从环境中获得的观察驱动。该模型非常通用,能应用于多个真实场景,从玩游戏到优化复杂制造过程都能涵盖。