强化学习(Reinforcement Learning, RL)和深度学习(Deep Learning, DL)是人工智能领域的两个重要分支,二者既有显著差异,又在实际应用中常结合使用。强化学习侧重于通过试错和交互学习最优策略,而深度学习则专注于利用多层神经网络提取复杂数据的特征。以下从基本概念、技术特点、应用场景及...
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 (\mu_\theta, \ln\sigma_\theta) ,用来表示正态分布 N(\mu_\theta, \sigma_\theta^2)。 根据策略函数具体取到某一个动...
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。
原文:全面整理:深度学习(ANN,CNN,RNN)和强化学习重要概念和公式 01神经网络 神经网络是一类用层构建的模型。常用的神经网络类型包括卷积神经网络和递归神经网络。 1.1 结构 关于神经网络架构的描述如下图所示: 记i为网络的第i层,j为一层中隐藏的第j个单元,得到: ...
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。
其实深度强化学习和强化学习的区别就是,深度强化学习利用了深度学习中的神经网络对环境进行感知,比如对王者荣耀画面进行识别,AI就知道敌人在哪里,小兵在哪里,塔的攻击范围等知识,再把信息交给强化学习由马尔科夫决策进行判断,该打兵还是打塔等复杂操作,该移动还是该放技能,做出判断后环境发生改变,深度学习又进行画面识别...
深度强化学习结合了深度学习和强化学习,使用深度神经网络处理高维状态空间和动作空间。 ·Q-Learning(Q-Learning):通过学习Q值函数来优化策略,广泛应用于游戏和控制任务中。 ·深度Q网络(Deep Q-Networks, DQNs):使用深度神经网络逼近Q值函数,提升了强化学习在复杂环境中的表现。
尽管机器学习、深度学习和强化学习都属于人工智能领域的子集，但它们在目标、方法和应用方面存在显著差异。目标不同：机器学习的目标是使计算机在未知数据上产生准确预测或行为；深度学习的目标是通过深度神经网络学习数据的复杂结构和特征；而强化学习的目标则是通过试错和反馈机制，使计算机能够逐步优化其行动策略，以最大...
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...
强化学习:通过与环境的交互学习,重在策略优化,常采用试错法。 深度学习:基于已有的大量标注数据进行训练,重在模型优化和特征提取。 4、反馈机制不同 强化学习:依赖于奖励和惩罚机制,通过这种机制不断优化策略。 深度学习:依赖于数据的真实标签和模型的预测结果之间的差异来调整模型参数。