亚洲无码黄,啪啪福利导航,少妇综合网,99久久99久久久国产精品青草 ,亚洲中文大香蕉,天天操夜夜撸,人妻无码网,99这里只有精品视频

點擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”

重磅干貨，第一時間送達

【導(dǎo)讀】強化學(xué)習(xí)（RL）是現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域中最熱門的研究主題之一，其普及度還在不斷增長。本文介紹了開始學(xué)習(xí)RL需要了解的核心要素。戳右邊鏈接上了解更多！

強化學(xué)習(xí)是現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域中最熱門的研究主題之一，其普及度還在不斷增長。

強化學(xué)習(xí)是什么？和其他機器學(xué)習(xí)技術(shù)有何區(qū)別？

強化學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)技術(shù)，它使代理能夠使用自身行為和經(jīng)驗的反饋通過反復(fù)試驗在交互式環(huán)境中學(xué)習(xí)。

盡管監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)都使用輸入和輸出之間的映射，但監(jiān)督學(xué)習(xí)提供給智能體的反饋是執(zhí)行任務(wù)的正確動作集，而強化學(xué)習(xí)則將獎懲作為正面和負(fù)面行為的信號。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)在目標(biāo)方面有所不同。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)點之間的相似點和差異，而在強化學(xué)習(xí)的情況下，目標(biāo)是找到合適的行為模型，以最大化智能體的總累積獎勵。

下圖說明了通用強化學(xué)習(xí)模型的動作獎勵反饋回路。

如何制定基本的強化學(xué)習(xí)問題？

一些描述強化學(xué)習(xí)問題基本要素的關(guān)鍵術(shù)語是：

環(huán)境-智能體在其中運行的物理狀態(tài)
狀態(tài)-智能體的當(dāng)前狀況
獎勵-來自環(huán)境的反饋
策略-映射智能體狀態(tài)到動作的方法
值-智能體在特定狀態(tài)下采取的行動將獲得的未來獎勵

強化學(xué)習(xí)問題可以通過游戲來最好地解釋。讓我們以吃豆人游戲為例，智能體（PacMan）的目標(biāo)是在網(wǎng)格中吃掉食物，同時避開途中出現(xiàn)的鬼魂。

在這種情況下，網(wǎng)格世界是智能體所作用的交互式環(huán)境。智能體成功遲到豆豆會得到獎勵，如果智能體被幽靈殺死（輸?shù)袅擞螒颍﹦t會被懲罰。

狀態(tài)值得是智能體在網(wǎng)格世界中的位置，總累積獎勵是贏得比賽。

為了建立最優(yōu)政策，智能體面臨探索新狀態(tài)的困境，同時又要使其整體收益最大化，這稱為“探索與開發(fā)”的權(quán)衡。

為了平衡兩者，最佳的整體策略可能涉及短期犧牲。因此，智能體應(yīng)該收集足夠的信息，以便將來做出最佳的總體決策。

馬爾可夫決策過程（MDP）是描述強化學(xué)習(xí)環(huán)境的數(shù)學(xué)框架，幾乎所有強化學(xué)習(xí)問題都可以使用MDP來表述。

一個MDP由一組有限的環(huán)境狀態(tài)S，在每種狀態(tài)下的一組可能的動作A，一個實值獎勵函數(shù)R和一個過渡模型P（s’，s | a）組成。

但是，現(xiàn)實環(huán)境更可能缺少任何有關(guān)環(huán)境動力學(xué)的先驗知識。在這種情況下，無模型強化學(xué)習(xí)方法非常有用。

Q學(xué)習(xí)是一種常用的無模型方法，可用于構(gòu)建自己玩的PacMan智能體。它圍繞更新Q值的概念展開，Q值表示在狀態(tài)s中執(zhí)行動作a的值。以下值更新規(guī)則是Q學(xué)習(xí)算法的核心。

什么是最常用的強化學(xué)習(xí)算法？

Q學(xué)習(xí)和SARSA（狀態(tài)－行動－獎勵－狀態(tài)－行動）是兩種常用的無模型強化學(xué)習(xí)算法。它們的勘探策略不同，而利用策略卻相似。

Q-學(xué)習(xí)是強化學(xué)習(xí)的一種方法。Q-學(xué)習(xí)就是要記錄下學(xué)習(xí)過的政策，因而告訴智能體什么情況下采取什么行動會有最大的獎勵值。Q-學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境進行建模，即使是對帶有隨機因素的轉(zhuǎn)移函數(shù)或者獎勵函數(shù)也不需要進行特別的改動就可以進行。

對于任何有限的馬可夫決策過程（FMDP），Q-學(xué)習(xí)可以找到一個可以最大化所有步驟的獎勵期望的策略，在給定一個部分隨機的策略和無限的探索時間，Q-學(xué)習(xí)可以給出一個最佳的動作選擇策略?！癚”這個字母在強化學(xué)習(xí)中表示一個動作的品質(zhì)（quality)。

而SARSA是一種策略上方法，在其中根據(jù)其當(dāng)前操作a得出的值來學(xué)習(xí)值。這兩種方法易于實現(xiàn)，但缺乏通用性，因為它們無法估計未知狀態(tài)的值，這可以通過更高級的算法來克服，例如使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來估計Q值的Deep Q-Networks（DQNs）。但是DQN只能處理離散的低維操作空間。

深度確定性策略梯度（DDPG）是一種無模型，脫離策略，actor-critic的算法，它通過在高維連續(xù)操作空間中學(xué)習(xí)策略來解決此問題。下圖是actor-critic體系結(jié)構(gòu)的表示。

強化學(xué)習(xí)的實際應(yīng)用是什么？

由于強化學(xué)習(xí)需要大量數(shù)據(jù)，因此它最適用于容易獲得模擬數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，例如游戲性，機器人技術(shù)。

強化學(xué)習(xí)被廣泛用于構(gòu)建用于玩計算機游戲的AI。AlphaGo Zero是第一個在古代中國的圍棋游戲中擊敗世界冠軍的計算機程序。其他包括ATARI游戲，西洋雙陸棋等。在機器人技術(shù)和工業(yè)自動化中，強化學(xué)習(xí)用于使機器人自己創(chuàng)建有效的自適應(yīng)控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)從自身的經(jīng)驗和行為中學(xué)習(xí)。 DeepMind在“通過異步策略更新進行機器人操縱的深度強化學(xué)習(xí)”方面的工作就是一個很好的例子。

強化學(xué)習(xí)的其他應(yīng)用包括抽象文本摘要引擎，可以從用戶交互中學(xué)習(xí)并隨時間改進的對話智能體（文本，語音），學(xué)習(xí)醫(yī)療保健中的最佳治療策略以及用于在線股票交易的基于強化學(xué)習(xí)的智能體。

好消息！
小白學(xué)視覺知識星球
開始面向外開放啦??????



下載1：OpenCV-Contrib擴展模塊中文版教程
在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：擴展模塊中文教程，即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴展模塊教程中文版，涵蓋擴展模塊安裝、SFM算法、立體視覺、目標(biāo)跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

下載2：Python視覺實戰(zhàn)項目52講
在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：Python視覺實戰(zhàn)項目，即可下載包括圖像分割、口罩檢測、車道線檢測、車輛計數(shù)、添加眼線、車牌識別、字符識別、情緒檢測、文本內(nèi)容提取、面部識別等31個視覺實戰(zhàn)項目，助力快速學(xué)校計算機視覺。

下載3：OpenCV實戰(zhàn)項目20講
在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：OpenCV實戰(zhàn)項目20講，即可下載含有20個基于OpenCV實現(xiàn)20個實戰(zhàn)項目，實現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進階。

交流群

歡迎加入公眾號讀者群一起和同行交流，目前有SLAM、三維視覺、傳感器、自動駕駛、計算攝影、檢測、分割、識別、醫(yī)學(xué)影像、GAN、算法競賽等微信群（以后會逐漸細分），請掃描下面微信號加群，備注：”昵稱+學(xué)校/公司+研究方向“，例如：”張三 + 上海交大 + 視覺SLAM“。請按照格式備注，否則不予通過。添加成功后會根據(jù)研究方向邀請進入相關(guān)微信群。請勿在群內(nèi)發(fā)送廣告，否則會請出群，謝謝理解~

強化學(xué)習(xí)常用算法+實際應(yīng)用 ，必須get這些核心要點！

【導(dǎo)讀】強化學(xué)習(xí)（RL）是現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域中最熱門的研究主題之一，其普及度還在不斷增長。本文介紹了開始學(xué)習(xí)RL需要了解的核心要素。戳右邊鏈接上 了解更多！

強化學(xué)習(xí)常用算法+實際應(yīng)用，必須get這些核心要點！

【導(dǎo)讀】強化學(xué)習(xí)（RL）是現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域中最熱門的研究主題之一，其普及度還在不斷增長。本文介紹了開始學(xué)習(xí)RL需要了解的核心要素。戳右邊鏈接上了解更多！