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  • 1、什么是强化学习?Reinforcementlearning是机器学习里面的一个分支。它善于控制一个能够在某个环境下自主行动的智能体,通过和环境之间的互动,而不断改进它的行为。2、强化学习的应用领域可以应用到游戏控制、机器人手臂控制、推荐系统、自然语言处理上。3、强化学习的组成部分1、智能体(Agent):2、动作(Action):3、状态(State):
    2017-07-18 10:27:54
    阅读量:12067
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  • 强化学习强化学习(reinforcementlearning),又称再励学习、评价学习,是一种重要的机器学习方法,强化学习是智能体(Agent)以“试错”的方式进行学习,通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为,目标是使智能体获得最大的奖赏,强化学习不同于连接主义学习中的监督学习,主要表现在强化信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号),而不是告诉强化学习...
    2019-03-27 21:29:25
    阅读量:925
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  • 1.找到本地gym库地址下的envs目录,可能是:python3.6/site-packages/gym/envs。envs下面有多个目录,选择一个你的环境所属的目录(不是很重要,选择相近类别即可)2.假如我们选择的是classic_control目录,进入该目录。3.把自己编写的环境文件(比如myenv.py)拷贝至该目录。4.打开该目录下的__init__.py...
    2019-03-06 10:31:21
    阅读量:3060
    评论:2
  • 1 强化学习1、强化学习就是程序或智能体(agent)通过与环境不断地进行交互学习一个从环境到动作的映射,学习的目标就是使累计回报最大化。 2、强化学习是一种试错学习,因其在各种状态(环境)下需要尽量尝试所有可以选择的动作,通过环境给出的反馈(即奖励)来判断动作的优劣,最终获得环境和最优动作的映射关系(即策略)。2 马尔可夫决策过程(MDP)马尔可夫决策过程(Markov Decision Pro
    2017-07-02 17:56:52
    阅读量:2938
    评论:0
  • 深度学习正在为广泛的行业带来革命性的变化。对于许多应用来说,深度学习通过做出更快和更准确的预测,证明其已经超越人类的预测。本书提供了自上而下和自下而上的方法来展示深度学习对不同领域现实问题的解决方案。这些应用程序包括计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测和机器人。本书主要内容:第1章 编程环境、GPU计算、云解决方案和深度学习框架 主要包括与环境和GPU计算相关的信息和方案。对于...
    2018-08-13 23:39:57
    阅读量:3273
    评论:2
  • 最近发现一个比较好的学习深度强化学习的博客,大家赶紧收藏起来 从零使用强化学习训练AI玩儿游戏(1)——安装环境 从零使用强化学习训练AI玩儿游戏(2)——学习Gym 从零使用强化学习训练AI玩儿游戏(3)——使用Q-learning 从零使用强化学习训练AI玩儿游戏(4)——使用Sarsa ...
    2019-03-27 21:37:57
    阅读量:546
    评论:0
  • 先说说我为什么对强化学习有兴趣了,从大数据到机器学习、深度学习,现在我对智能化真的产生兴趣了,希望有一天能做出自己的机器人。然而,学习的第一步就是环境,所以首先搭建一个gym的仿真环境。现在大家用的最多的是openai的gym(openai/gym),或者universe(,openai/universe),。这两个平台非常好,是通用的平台,而且与tensorflow和Theano无缝连
    2018-01-19 20:19:53
    阅读量:9740
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  • 在本章中,您将详细了解使用Python在AI中强化学习的概念。强化学习的基础知识这种类型的学习用于基于评论者信息来加强或加强网络。也就是说,在强化学习下训练的网络从环境中接收一些反馈。然而,反馈是有评价性的,而不是像监督学习那样具有指导性。基于该反馈,网络执行权重的调整以在将来获得更好的批评信息。这种学习过程类似于监督学习,但我们的信息可能非常少。下图给出了强化学习的框图-构建块:环境...
    2019-04-06 10:27:41
    阅读量:194
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  • Python开发之模块添加      其实我没有写博客的习惯,但也正因为如此,在开发的过程,以前明明遇到过的问题还老是忘记,况且本人还是小白一枚,不得已,只得博客中写下平时学习的点滴,以不断复习达到强化记忆的效果,没办法,笨人只有用笨方法了~     今天我想写主题是python语言中模块添加方法:其实网上说了很多方法,我不过是测试下这些方法罢了,以达到强化加深的效果,嘿嘿
    2015-07-25 10:18:27
    阅读量:2239
    评论:0
  • 概念:机器学习分支之一强化学习,学习通过与环境交互进行,是一种目标导向的方法。不告知学习者应采用行为,但其行为对于奖励惩罚,从行为后果学习。机器人避开障碍物案例:靠近障碍物-10分,远离障碍物+10分。智能体自己探索获取优良奖励的各自行为,包括如下步骤:智能体执行行为与环境交互 行为执行后,智能体从一个状态转移至另一个状态 依据行为获得相应的奖励或惩罚 智能体理解正面...
    2019-06-10 12:09:31
    阅读量:463
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