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強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,好的學(xué)習(xí)方法

來源:整理 時(shí)間:2025-01-31 16:22:29 編輯:智能門戶 手機(jī)版

本文目錄一覽

1,好的學(xué)習(xí)方法

1.整體學(xué)習(xí)法與部分學(xué)習(xí)法 2.集中學(xué)習(xí)法與分散學(xué)習(xí)法 3.集中復(fù)習(xí)法和經(jīng)常復(fù)習(xí)法 4.自我復(fù)述法 5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)法 6.過度學(xué)習(xí)法 7.遷移學(xué)習(xí)法 8.程序?qū)W習(xí)法 9.映象化學(xué)習(xí)法 10.背景化學(xué)習(xí)法

好的學(xué)習(xí)方法

2,強(qiáng)化學(xué)習(xí)中mdp模型包括哪些類

強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的mdp模型包括:環(huán)境狀態(tài)的集合;動作的集合;在狀態(tài)之間轉(zhuǎn)換的規(guī)則;規(guī)定轉(zhuǎn)換后“即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)”的規(guī)則;描述主體能夠觀察到什么的規(guī)則。
你好!“財(cái)政學(xué)專業(yè)”。屬于應(yīng)用學(xué)科。主要研究部門在資金籌集和使用方面的基本理論、制度和管理方法。【專業(yè)代碼】:K【授予學(xué)位】:經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士【修學(xué)年限】:4 年【開設(shè)課程】:主干學(xué)科:經(jīng)濟(jì)學(xué)僅代表個(gè)人觀點(diǎn),不喜勿噴,謝謝。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)中mdp模型包括哪些類

3,深度學(xué)習(xí)算法的哪些方面比較有趣

根據(jù)2012-2017年被引用最多的深度學(xué)習(xí)論文來看,深度學(xué)習(xí)目前的研究方向如下1、基礎(chǔ)性的理解和概括2、優(yōu)化訓(xùn)練3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究4、圖像:分割/目標(biāo)檢測5、視頻6、自然語言處理7、強(qiáng)化學(xué)習(xí)/機(jī)器人8、語音/其他領(lǐng)域
這個(gè)真不好說了。如果數(shù)據(jù)不是很線性的話,估計(jì)得用人工智能算法??梢钥纯?knn或者ann算法,個(gè)人推崇ann算法,實(shí)際用過,如果采樣數(shù)據(jù)做的好的話,結(jié)果還是比較理想的。

深度學(xué)習(xí)算法的哪些方面比較有趣

4,增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)算法

強(qiáng)化學(xué)習(xí)目的是構(gòu)造一個(gè)控制策略,使得agent行為性能達(dá)到最大。agent從復(fù)雜的環(huán)境中感知信息,對信息進(jìn)行處理。agent通過學(xué)習(xí)改進(jìn)自身的性能并選擇行為,從而產(chǎn)生群體行為的選擇,個(gè)體行為選擇和群體行為選擇使得agent作出決策選擇某一動作,進(jìn)而影響環(huán)境。增強(qiáng)學(xué)習(xí)是指從動物學(xué)習(xí)、隨機(jī)逼近和優(yōu)化控制等理論發(fā)展而來,是一種無導(dǎo)師在線學(xué)習(xí)技術(shù),從環(huán)境狀態(tài)到動作映射學(xué)習(xí),使得agent根據(jù)最大獎(jiǎng)勵(lì)值采取最優(yōu)的策略;agent感知環(huán)境中的狀態(tài)信息,搜索策略(哪種策略可以產(chǎn)生最有效的學(xué)習(xí))選擇最優(yōu)的動作,從而引起狀態(tài)的改變并得到一個(gè)延遲回報(bào)值,更新評估函數(shù),完成一次學(xué)習(xí)過程后,進(jìn)入下一輪的學(xué)習(xí)訓(xùn)練,重復(fù)循環(huán)迭代,直到滿足整個(gè)學(xué)習(xí)的條件,終止學(xué)習(xí)。

5,什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)是一個(gè)序列決策問題。例如:撩妹的過程就是一個(gè)優(yōu)化問題。你的每一時(shí)刻的行為會對你最終撩妹是否成功,以多大的收益成功都會有影響。那么,你就會考慮,每一步采取什么行為才能(最優(yōu))撩妹!這可以看作一個(gè)RL問題。你肯定迫不及待的想知道怎么去求解了!action:你的行為state:你觀察到的妹子的狀態(tài)reward:妹子的反應(yīng):開心or不開心所以,一個(gè)RL的基本模型已經(jīng)建立。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)(reinforcement learning),又稱再勵(lì)學(xué)習(xí)、評價(jià)學(xué)習(xí),是一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,在智能控制機(jī)器人及分析預(yù)測等領(lǐng)域有許多應(yīng)用。但在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類中沒有提到過強(qiáng)化學(xué)習(xí),而在連接主義學(xué)習(xí)中,把學(xué)習(xí)算法分為三種類型,即非監(jiān)督學(xué)習(xí)(unsupervised learning)、監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised leaning)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

6,強(qiáng)化學(xué)習(xí)中onpolicy 與offpolicy有什么區(qū)別

你好,關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中on-policy 與off-policy有什么區(qū)別強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以分成off-policy(離線)和on-policy(在線)兩種學(xué)習(xí)方法,按照個(gè)人理解,判斷一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)是off-policy還是on-policy的依據(jù)在于生成樣本的policy(value-funciton)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新時(shí)的policy(value-funciton)是否相同。Q-learning在計(jì)算下一狀態(tài)的預(yù)期收益時(shí)使用了max操作,直接選擇最優(yōu)動作,而當(dāng)前policy并不一定能選擇到最優(yōu)動作,因此這里生成樣本的policy和學(xué)習(xí)時(shí)的policy不同,為off-policy算法;而SARAS則是基于當(dāng)前的policy直接執(zhí)行一次動作選擇,然后用這個(gè)樣本更新當(dāng)前的policy,因此生成樣本的policy和學(xué)習(xí)時(shí)的policy相同,算法為on-policy算法。on-policy 與 off-policy的本質(zhì)區(qū)別在于:更新Q值時(shí)所使用的方法是沿用既定的策略(on-policy)還是使用新策略(off-policy)。個(gè)人見解,不足之處還望大神指正
off-policy和on-policy的根本區(qū)別在于off-policy學(xué)習(xí)的policy和agent實(shí)際執(zhí)行的policy并不相同。雖然看起來很trivial,但這給了off-policy極大的發(fā)揮空間,使rl有能力做knowledge representation。假設(shè)有一個(gè)機(jī)器人在地面上行走,我們想知道在某個(gè)狀態(tài)時(shí)如果機(jī)器人停止動力系統(tǒng),需要多久才能完全停下來。我們可以構(gòu)造一個(gè)policy,action永遠(yuǎn)都是停止動力系統(tǒng),reward是每個(gè)time step為-1,那很顯然在某個(gè)state下機(jī)器人停止所需的時(shí)間就是在我們構(gòu)造的這個(gè)policy下的v(state)。我們可以有很多類似的問題,同樣我們需要構(gòu)造很多類似的policy來回答這些問題。這些policy的value function一般稱作gvf(general value function),可以作為knowledge representation。但問題在于怎樣學(xué)習(xí)這些policy,由于數(shù)量巨大,顯然不可能對每個(gè)gvf進(jìn)行on-policy的學(xué)習(xí),此時(shí)便可以利用一個(gè)exploration很強(qiáng)的behaviour policy進(jìn)行off-policy學(xué)習(xí)。
文章TAG:強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法好的學(xué)習(xí)方法

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