Upper Confidence Bounds for Treesni回顾统计学习中的 强化学习,我们在贝尔曼方程下重点考察了基于值函数的 TD 目标算法(例如 SARSA 学习、Q 学习),以及基于策略函数的方法(例如 REINFORCE、演员-评论员)。…
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(Environment)交互,获得奖励(Reward)来学习如何采取行动的学习方法。在强化学习中,智能体通过试错不断学习,以期最大化其...
深度强化学习通过引入深度神经网络来表示 Q 函数或策略函数,从而使智能体能够在大规模复杂的环境中进行学习。 在深度强化学习中,深度神经网络用于估计智能体在不同状态下的价值(或策略),从而引导智能体选择最优动作。这种方法使得强化学习可以处理更加复杂的问题,例如大规模图像输入或连续控制任务。 深度 Q 网络(DQN)...
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)是强化学习(Reinforcement Learning,RL)和深度学习(Deep Learning,DL)的结合,它通过神经网络等深度学习技术来优化强化学习算法。DRL是一种机器学习的方法,强化学习是指在一个环境中,学习一个代理人(Agent)在不断与环境交互的过程中,通过奖励的方式,不断优化策略,使得代理...
强化学习是基于试错,通过代理与环境交互学习策略以最大化长期奖励;深度学习是机器学习分支,使用深度神经网络从数据中学习特征和模式,以提高预测
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。
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...
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...
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...