기사 소개：심층 강화 학습(DeepReinforcementLearning)은 딥 러닝과 강화 학습을 결합한 고급 기술로 음성 인식, 이미지 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 널리 사용됩니다. 빠르고 효율적이며 안정적인 프로그래밍 언어인 Go 언어는 심층 강화 학습 연구에 도움을 줄 수 있습니다. 이 기사에서는 Go 언어를 사용하여 심층 강화 학습 연구를 수행하는 방법을 소개합니다. 1. Go 언어 및 관련 라이브러리를 설치하고 심층 강화 학습을 위해 Go 언어 사용을 시작합니다.

2023-06-10 논평 0  1265

기사 소개：01 서문 본 논문은 공격에 대한 심층 강화 학습 작업에 관한 것입니다. 본 논문에서 저자는 강력한 최적화의 관점에서 적대적 공격에 대한 심층 강화 학습 전략의 견고성을 연구합니다. 강력한 최적화 프레임워크에서는 전략의 예상 수익을 최소화하여 최적의 적대 공격이 제공되며, 이에 따라 최악의 시나리오에 대처할 때 전략의 성능을 향상시켜 우수한 방어 메커니즘이 달성됩니다. 공격자는 일반적으로 훈련 환경에서 공격할 수 없다는 점을 고려하여, 저자는 환경과 상호 작용하지 않고 전략의 예상 수익을 최소화하려고 시도하는 탐욕적 공격 알고리즘을 제안하고, 또한 공격자 훈련을 수행하는 방어 알고리즘도 제안합니다. 최대 최소 게임을 이용한 심층 강화 학습 알고리즘. Atari 게임 환경에서의 실험 결과는 다음과 같습니다.

2023-04-08 논평 0  1340

기사 소개：이 기사 "역사 기반 강화 학습을 위한 빠른 반사실 추론"에서는 인과 추론의 계산 복잡성을 온라인 강화 학습과 결합할 수 있는 수준으로 크게 줄이는 빠른 인과 추론 알고리즘을 제안합니다. 이 논문의 이론적 기여는 주로 두 가지 사항을 포함합니다: 1. 시간 평균 인과 효과의 개념을 제안했습니다. 2. 유명한 백도어 기준을 단변량 개입 효과 추정에서 단계 백도어 기준이라고 하는 다변량 개입 효과 추정으로 확장했습니다. 배경지식은 부분적으로 관찰 가능한 강화학습과 인과추론에 대한 기본 지식의 준비가 필요합니다. 여기서는 너무 많은 소개를 하지 않고 몇 가지 포털을 제공하겠습니다. 부분적으로 관찰 가능한 향상

2023-04-15 논평 0  1093

기사 소개：역 강화 학습(IRL)은 관찰된 행동을 사용하여 그 뒤에 있는 근본적인 동기를 추론하는 기계 학습 기술입니다. 기존 강화 학습과 달리 IRL은 명시적인 보상 신호를 요구하지 않지만 대신 행동을 통해 잠재적인 보상 기능을 추론합니다. 이 방법은 인간의 행동을 이해하고 시뮬레이션하는 효과적인 방법을 제공합니다. IRL의 작동 원리는 MDP(Markov Decision Process) 프레임워크를 기반으로 합니다. MDP에서 에이전트는 다양한 작업을 선택하여 환경과 상호 작용합니다. 환경은 에이전트의 행동에 따라 보상 신호를 제공합니다. IRL의 목표는 에이전트의 행동을 설명하기 위해 관찰된 에이전트 행동으로부터 알려지지 않은 보상 함수를 추론하는 것입니다. IRL은 ​​에이전트가 다양한 상태에서 선택하는 작업을 분석하여 에이전트의 행동을 모델링할 수 있습니다.

2024-01-22 논평 0  918

기사 소개：AB 테스트는 온라인 실험에 널리 사용되는 기술입니다. 주요 목적은 두 개 이상의 페이지 또는 애플리케이션 버전을 비교하여 어떤 버전이 더 나은 비즈니스 목표를 달성하는지 결정하는 것입니다. 이러한 목표는 클릭률, 전환율 등이 될 수 있습니다. 이에 비해 강화학습은 시행착오 학습을 통해 의사결정 전략을 최적화하는 기계학습 방법이다. 정책 경사 강화학습(Policy Gradient Reinforcement Learning)은 최적의 정책을 학습하여 누적 보상을 극대화하는 것을 목표로 하는 특별한 강화학습 방법입니다. 둘 다 비즈니스 목표를 최적화하는 데 서로 다른 응용 프로그램을 가지고 있습니다. AB 테스트에서는 서로 다른 페이지 버전을 서로 다른 행동으로 생각하며, 비즈니스 목표는 보상 신호의 중요한 지표로 생각할 수 있습니다. 최대의 비즈니스 목표를 달성하기 위해서는 선택할 수 있는 전략을 설계해야 합니다.

2024-01-24 논평 0  1004

기사 소개：HRL(Hierarchical Reinforcement Learning)은 높은 수준의 행동과 결정을 계층적으로 학습하는 강화 학습 방법입니다. 기존 강화 학습 방법과 달리 HRL은 작업을 여러 하위 작업으로 분해하고 각 하위 작업에서 로컬 전략을 학습한 다음 이러한 로컬 전략을 결합하여 글로벌 전략을 형성합니다. 이러한 계층적 학습 방법은 고차원 환경과 복잡한 과제로 인한 학습 어려움을 줄이고 학습 효율성과 성과를 향상시킬 수 있습니다. 계층적 전략을 통해 HRL은 더 높은 수준의 지능적 행동을 달성하기 위해 다양한 수준에서 결정을 내릴 수 있습니다. 이 접근 방식은 로봇 제어, 게임 플레이, 자율 주행 등 다양한 분야에 적용됩니다.

2024-01-22 논평 0  1433

기사 소개：강화학습의 보상 함수 설계 문제 서론 강화학습은 에이전트와 환경 간의 상호작용을 통해 최적의 전략을 학습하는 방법입니다. 강화 학습에서는 보상 기능의 설계가 에이전트의 학습 효과에 매우 중요합니다. 이 기사에서는 강화 학습의 보상 함수 설계 문제를 살펴보고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 보상 함수의 역할과 목표 보상 함수는 강화학습의 중요한 부분으로 에이전트가 특정 상태에서 얻는 보상 값을 평가하는 데 사용됩니다. 이 설계는 에이전트가 최적의 작업을 선택하여 장기적인 피로를 극대화하도록 안내하는 데 도움이 됩니다.

2023-10-09 논평 0  1768

기사 소개：강화학습의 알고리즘 선택 문제에는 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 강화학습은 에이전트와 환경 간의 상호작용을 통해 최적의 전략을 학습하는 기계학습 분야입니다. 강화 학습에서는 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 학습 효과에 매우 중요합니다. 이 기사에서는 강화 학습의 알고리즘 선택 문제를 살펴보고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. Q-Learning, DeepQNetwork(DQN), Actor-Critic 등과 같이 강화 학습에서 선택할 수 있는 많은 알고리즘이 있습니다. 올바른 알고리즘을 선택하세요

2023-10-08 논평 0  1204

기사 소개：현대 기술의 발전에 있어서 심층 강화 학습과 자연어 번역은 가장 대표적인 두 가지 응용 분야입니다. 간단하고 배우기 쉬운 프로그래밍 언어인 PHP도 이 두 분야에 참여할 수 있어 AI 기술을 광범위하게 적용할 수 있는 더 많은 가능성을 제공합니다. 1. 심층강화학습(Deep Reinforcement Learning) 심층강화학습(Deep Reinforcement Learning)은 인공지능 분야에서 인기 있는 연구 방향으로 게임, 자율주행, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 핵심 아이디어는 주어진 입력과 목표 출력으로 심층 신경망을 훈련시키는 것입니다.

2023-05-22 논평 0  729

기사 소개：딥러닝 기술이 지속적으로 발전하면서 인공지능이 다양한 산업 분야에서 활용되는 사례가 늘어나고 있습니다. 다양한 프로그래밍 언어 중에서 널리 사용되는 서버 측 언어인 PHP도 사용자 행동 분석을 위해 심층 강화 학습 기술을 사용할 수 있습니다. 딥러닝은 대량의 데이터를 학습해 패턴과 규칙성을 찾아내는 머신러닝 기술이다. 심층 강화학습은 딥러닝과 강화학습을 결합한 방법으로, 복잡한 의사결정 문제를 해결하는 데 사용됩니다. PHP에서 심층 강화 학습을 구현하려면 관련 PHP 라이브러리 및 상자를 사용해야 합니다.

2023-05-26 논평 0  1018

기사 소개：2025년으로 접어들면서 강화 학습(RL)이 더욱 스마트하고 적응력이 뛰어난 게임 AI를 뒷받침하는 핵심 동인으로 부각되면서 게임 경험이 빠르게 진화하고 있습니다. 강화 학습을 통해 캐릭터와 플레이 불가능한 캐릭터(

2024-11-11 논평 0  430

기사 소개：강화 학습에 관해서는 많은 연구자들의 아드레날린이 걷잡을 수 없이 치솟습니다! 게임 AI 시스템, 현대 로봇, 칩 설계 시스템 및 기타 애플리케이션에서 매우 중요한 역할을 합니다. 강화학습 알고리즘에는 다양한 유형이 있지만 주로 "모델 기반"과 "모델 없는" 두 가지 범주로 나뉩니다. 신경과학자이자 『지능의 탄생』 저자인 이대열 박사는 TechTalks와의 대화에서 인간과 동물의 강화학습의 다양한 모델, 인공지능과 자연지능, 그리고 향후 연구 방향에 대해 논의했다. 모델 없는 강화 학습 19세기 후반 심리학자 에드워드 손다이크(Edward Thorndike)가 제안한 "효과 법칙"은 모델 없는 강화 학습의 기초가 되었습니다. 목

2023-05-09 논평 0  884

기사 소개：2022년 8월 6일부터 7일까지 AISummit 글로벌 인공지능 기술 컨퍼런스가 예정대로 개최됩니다. 지난 7일 오후 열린 '인공지능 프론티어 탐구' 서브 포럼에서 시산주의 AI 기술 전문가 황홍보(Huang Hongbo)는 '게임에서 강화학습과 행동트리의 실제적 결합'이라는 주제를 공유하며, 이에 대해 자세히 공유했다. 강화학습이 게임 분야에 미치는 영향. 황홍보(Huang Hongbo)는 강화학습 기술의 구현은 알고리즘을 더욱 강력하게 변경하는 것이 아니라 강화학습 기술을 딥러닝 및 게임 계획과 결합하여 완전한 솔루션 세트를 구성하고 구현하는 데 있다고 말했습니다. 강화 학습은 게임을 더욱 지능적으로 만듭니다. 게임에 강화 학습을 구현하면 게임을 더욱 지능적이고 플레이 가능하게 만들 수 있습니다.

2023-04-09 논평 0  1842

기사 소개：수학적 추론은 인간 지능의 핵심 능력이지만, 추상적 사고와 논리적 추론은 여전히 ​​기계에게 큰 도전 과제입니다. GPT-3 및 GPT-4와 같은 대규모 사전 훈련된 언어 모델은 텍스트 기반 수학적 추론(예: 수학적 단어 문제)에서 상당한 진전을 이루었습니다. 그러나 현재 이러한 모델이 표 형식 데이터와 같은 이질적인 정보와 관련된 보다 복잡한 문제를 처리할 수 있는지 여부는 불분명합니다. 이러한 격차를 메우기 위해 UCLA와 Allen Institute for Artificial Intelligence(AI2)의 연구원들은 TabMWP(Tabular Math Word Problems)를 도입했습니다.

2023-04-07 논평 0  1241

기사 소개：강화 학습(RL)은 순차적 의사 결정을 위한 수학적 형식을 제공하며, 심층 강화 학습(DRL)도 최근 몇 년간 큰 발전을 이루었습니다. 그러나 샘플 효율성 문제는 실제 세계에서 심층 강화 학습 방법을 광범위하게 적용하는 데 방해가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위한 효과적인 메커니즘은 DRL 프레임워크에 귀납적 편향을 도입하는 것입니다. 심층 강화 학습에서는 함수 근사자가 매우 중요합니다. 그러나 지도 학습(SL)의 아키텍처 설계와 비교하여 DRL의 아키텍처 설계 문제는 아직까지 거의 연구되지 않았습니다. RL 아키텍처에 대한 대부분의 기존 작업은 지도/반지도 학습 커뮤니티에 의해 주도되었습니다. 예를 들어, DRL의 고차원 이미지를 기반으로 입력을 처리하기 위해 일반적인 접근 방식은 CNN(Convolutional Neural Network)을 도입하는 것입니다.

2023-04-13 논평 0  788

기사 소개：DDPG(Deterministic Policy Gradient)는 Deep Q-Network에서 영감을 받은 모델이 없는 비정책 심층 강화 알고리즘입니다. 이 기사에서는 정책 그라데이션을 사용하여 이를 완전히 구현하고 설명합니다. DDPG의 주요 구성 요소는 Replay BufferActor-Critic 신경망Exploration NoiseTarget 네트워크Target Netwo에 대한 소프트 타겟 업데이트입니다.

2023-04-13 논평 0  1800

기사 소개：Python의 심층 강화 학습이란 무엇입니까? 심층 강화 학습(DRL)은 최근 인공 지능 분야, 특히 게임, 로봇, 자연어 처리와 같은 응용 분야의 주요 연구 초점이 되었습니다. TensorFlow, PyTorch, Keras 등과 같은 Python 언어 기반의 강화 학습 및 딥 러닝 라이브러리를 사용하면 DRL 알고리즘을 보다 쉽게 ​​구현할 수 있습니다. 심층 강화 학습의 이론적 기초

2023-06-04 논평 0  1837

기사 소개：이것은 낚시 매니아들이 장비를 업그레이드하기 위한 튜토리얼입니다. 많은 플레이어들이 장비 강화 방법에도 매우 주의를 기울이고 있다고 생각합니다. 이 섹션의 구체적인 내용을 살펴보겠습니다. 1. 강화를 시작합니다. 자신의 장비 인터페이스에서 낚싯대를 클릭하면 그림과 같이 강화 버튼이 표시됩니다. 클릭하면 강화 인터페이스로 들어갑니다. 2. 일반 강화에는 일반 강화와 현금 강화 두 가지 옵션이 있습니다. 일반 강화는 업그레이드에 실패할 수 있으며, 현금 강화는 100% 업그레이드 성공을 보장합니다. +4 이전에는 업그레이드가 실패하지 않으므로 먼저 금화를 사용하여 강화하는 것이 좋습니다. 3. 강화 성공 후, 낚싯대의 데미지가 강화됩니다. 데미지는 매번 소모되는 물고기의 체력에 영향을 미칩니다. 데미지가 높을수록 매번 체력이 더 많이 소모됩니다. 희귀한 대형 물고기를 잡고 싶다면,

2024-07-20 논평 0  522

기사 소개：강화 학습에 Golang의 기계 학습 응용 프로그램 소개 강화 학습은 환경과 상호 작용하고 보상 피드백을 기반으로 최적의 행동을 학습하는 기계 학습 방법입니다. Go 언어에는 병렬성, 동시성, 메모리 안전성과 같은 기능이 있어 강화 학습에 유리합니다. 실제 사례: Go 강화 학습 이 튜토리얼에서는 Go 언어와 AlphaZero 알고리즘을 사용하여 Go 강화 학습 모델을 구현합니다. 1단계: 종속성 설치 gogetgithub.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/gogogetgithub.com/golang/protobuf/ptypes/times

2024-05-08 논평 0  520

기사 소개：강화학습의 보상 설계 문제에는 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 강화학습은 환경과의 상호작용을 통해 누적 보상을 극대화하는 조치를 취하는 방법을 학습하는 것이 목표인 기계 학습 방법입니다. 강화 학습에서 보상은 에이전트의 학습 과정에서 중요한 역할을 하며 에이전트의 행동을 안내하는 데 사용됩니다. 그러나 보상 설계는 어려운 문제이며 합리적인 보상 설계는 강화 학습 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 강화 학습에서 보상은 에이전트 대 환경으로 생각할 수 있습니다.

2023-10-08 논평 0  1462