分类:知识大全时间:2023-02-27 09:46作者:未知编辑:猜谜语
(文章来源:人工智能网)
深度学习DL是机器学习中基于数据的表示学习的方法。深度学习DL可以分为有监督的和无监督的,已经得到了广泛的研究和应用。强化学习RL是在建立环境模型的同时,对未知环境进行探索,学习得到最优策略。强化学习是机器学习中一种快速、高效且不可替代的学习算法。
深度强化学习DRL自提出以来,在理论和应用方面都取得了令人瞩目的成就。尤其是Google DeepMind团队基于深度强化学习DRL开发的AlphaGo,将深度强化学习DRL推向了新的热点和高度,成为人工智能史上新的里程碑。因此,深度强化学习DRL值得研究。
深度强化学习DRL结合了深度学习DL的感知能力和强化学习RL的决策能力,可以直接根据输入信息进行控制,是一种更接近人类思维模式的人工智能方法。强化学习在与世界正常互动的过程中,会通过试错利用奖励来学习。它与自然学习过程非常相似,但与深度学习不同。在强化学习中,可以使用较少的练习信息,具有信息量多的优势,不受主管技能的限制。
深度强化学习DRL是深度学习和强化学习的结合。这两种学习方法在很大程度上是正交的问题,两者结合得很好。强化学习定义了优化的目标,深度学习通过运行机制——给出了表征问题和解决问题的方式。把强化学习和深度学习结合起来,寻求一种可以解决任何人类级别任务的智能体,得到一种可以解决很多复杂问题的通用智能。深度强化学习DRL将有助于创新人工智能领域,这是朝着建立一个对视觉世界有更高理解的自主系统迈出的一步。从某种意义上说,深度强化学习DRL是人工智能的未来。
深度强化学习DRL的自主代理使用试错算法和强化学习的累积奖励函数来加速神经网络的设计。这些设计为许多依靠监督/非监督学习的人工智能应用提供了支持。它涉及使用强化学习驱动的自主代理来快速探索与无数架构、节点类型、连接和超参数相关的性能权衡,以及深度学习、机器学习和其他人工智能模型的设计者可用的其他选项。
深度Q网络利用深度学习DL和强化学习RL两项技术:经验重放和目标网络,解决了强化学习RL中函数逼近的基本不稳定问题。经验重放使具有强化学习的RL代理能够从先前观察到的数据中离线采样和练习。这不仅大大减少了环境所需的交互量,还可以采样一批经验,减少学习和更新的差异。此外,通过从大存储器中均匀采样,可能不利地影响强化学习RL算法的时间相关性被打破。最后,从实用的角度来看,现代硬件可以并行高效地处理批量数据,从而提高吞吐量。
Q学习的核心思想是通过贝尔曼方程迭代求解Q函数。Q值更新:1)利用当前状态S通过神经网络计算所有动作的Q值;2)通过神经网络利用下一个状态s’计算Q(s’,a’),得到最大max a’Q(s’,a’);3)将这个动作A的目标Q值设置为r+ max a q (s A ),对于其他动作,将目标Q值设置为第一步返回的Q值,这样误差为0;4)使用反向传播来更新Q网络的权重。
策略搜索方法通过无梯度或无梯度方法直接找到策略。可以选择遗传算法作为无梯度的策略搜索算法。遗传方法依靠于评估一组代理的性能。因此,对于参数众多的大群体智能体,遗传算法的使用成本是很高的。但作为黑箱优化方法,可以用来优化任何不可微的模型,自然可以在参数空间进行更多的探索。结合神经网络权值的压缩表示,遗传算法甚至可以用来练习大型网络;这项技术还带来了第一个直接从高维视觉输入中学习RL任务的深度神经网络。
Actor-Critic算法结合了策略搜索方法的长处和学习到的价值函数,从而可以从TD错误中学习,这是最近非常流行的。深度强化学习挑战:目前深度强化学习的研究领域仍旧存在挑战。1)提高数据的有效性;2)算法的探索和利用之间的平衡;3)处理分层强化学习;4)利用其他系统控制器的学习轨迹来指导学习过程;5)评估深度强化学习的效果;6)多智能体强化学习;7)迁移学习;8)深度强化学习基准测试。
深度强化学习DRL应用范围广,灵活性大,扩展性强。它广泛应用于图像处理、游戏、机器人、无人驾驶和系统控制。深度强化学习DRL算法已被应用于各种问题,如机器人,创建一个可以学习学习的智能体,它可以概括和处理从未见过的复杂视觉环境。
强化学习和深度学习是两种技术,但深度学习可以用于强化学习,这被称为深度强化学习DRL。深度学习不仅可以给强化学习带来端到端优化的便利,还可以使强化学习不再局限于低维空间,大大扩展了强化学习的应用范围。深度强化学习DRL自提出以来,在理论和应用方面都取得了令人瞩目的成就。
尤其是Google DeepMind团队基于深度强化学习DRL开发的AlphaGo,将深度强化学习DRL推向了新的热点和高度,成为人工智能史上新的里程碑。因此,深度强化学习DRL值得研究。深度强化学习将有助于创新人工智能领域,这是朝着建立一个对视觉世界有更高理解的自主系统迈出的一步。难怪谷歌DeepMind深度强化学习的领导者大卫西尔弗曾经说过,深度学习+强化学习=深度强化学习DRL==人工智能。深度强化学习应用范围广,灵活性大,扩展性强。它广泛应用于图像处理、游戏、机器人、无人驾驶和系统控制。(