文章簡介：Golang在強化學習中的機器學習應用簡介強化學習是一種機器學習方法，透過與環境互動並根據獎勵回饋學習最優行為。 Go語言具有並行、同時和記憶體安全等特性，使其在強化學習中具有優勢。實戰案例：圍棋強化學習在本教程中，我們將使用Go語言和AlphaZero演算法實作一個圍棋強化學習模型。第一步：安裝依賴項gogetgithub.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/gogogetgithub.com/golang/protobuf/ptypes/times

2024-05-08 評論 0  513

文章簡介：強化學習中的演算法選擇問題，需要具體程式碼範例強化學習是一種透過智能體與環境的互動學習最優策略的機器學習領域。在強化學習中，選擇適合的演算法對於學習效果至關重要。在本文中，我們將探討強化學習中的演算法選擇問題，並提供具體程式碼範例。在強化學習中有許多演算法可以選擇，如Q-Learning、DeepQNetwork（DQN）、Actor-Critic等。選擇合適的演算法

2023-10-08 評論 0  1203

文章簡介：如何使用PHP建構強化學習演算法引言:強化學習是一種機器學習方法，透過與環境互動來學習如何做出最優決策。在本文中，我們將介紹如何使用PHP程式語言建立強化學習演算法，並提供程式碼範例以幫助讀者更好地理解。一、什麼是強化學習演算法強化學習演算法是一種透過觀察環境的回饋來學習如何做出決策的機器學習方法。與其他機器學習演算法不同的是，強​​化學習演算法不僅僅是根據已有數據進行

2023-07-31 評論 0  714

文章簡介：強化學習中的獎勵設計問題，需要具體程式碼範例強化學習是一種機器學習的方法，其目標是透過與環境的互動來學習如何做出能夠最大化累積獎勵的行動。在強化學習中，獎勵起著至關重要的作用，它是代理人（Agent）學習過程中的信號，用於指導其行為。然而，獎勵設計是一個具有挑戰性的問題，合理的獎勵設計可以極大地影響強化學習演算法的表現。在強化學習中，獎勵可以被視為代理人與環境

2023-10-08 評論 0  1452

文章簡介：深度強化學習技術是人工智慧領域備受關注的一個分支，目前在贏得多個國際競賽的同時也被廣泛應用於個人助理、自動駕駛、遊戲智慧等領域。而在實現深度強化學習的過程中，C++作為一種高效率、優秀的程式語言，在硬體資源有限的情況下尤其重要。深度強化學習，顧名思義，結合了深度學習和強化學習兩個領域的技術。簡單理解，深度學習是指透過建立多層神經網絡，從數據中學習特徵並進行決策

2023-08-21 評論 0  1149

文章簡介：強化學習（RL）是一種介於監督學習和無監督學習之間的機器學習演算法。它透過不斷試錯和學習來解決問題。在訓練過程中，強化學習會採取一系列決策，並根據執行的操作獲得獎勵或懲罰。其目標是最大化總獎勵。強化學習具有自主學習與適應能力，能夠在動態環境下做出最佳化決策。與傳統的監督學習相比，強化學習更適用於沒有明確標籤的問題，並且可以在長期決策問題中取得良好的效果。強化學習的核心是根據代理人執行的操作來強制執行行為，代理人根據行動對整體目標的正面影響來獲得獎勵。強化學習演算法主要有兩種：基於模型與無模型學習演算法

2024-01-24 評論 0  711

文章簡介：強化學習中的獎勵函數設計問題引言強化學習是一種透過智能體與環境的互動來學習最優策略的方法。在強化學習中，獎勵函數的設計對於智能體的學習效果至關重要。本文將探討強化學習中的獎勵函數設計問題，並提供具體程式碼範例。獎勵函數的作用及目標獎勵函數是強化學習中的重要組成部分，用來評估智能體在某一狀態下所獲得的獎勵值。它的設計有助於引導智能體透過選擇最優行動來最大化長期累

2023-10-09 評論 0  1750

文章簡介：分層強化學習（HierarchicalReinforcementLearning，HRL）是一種強化學習的方法，透過層次化的方式學習高層次的行為和決策。與傳統的強化學習方法不同，HRL將任務分解成多個子任務，並在每個子任務中學習一個局部策略，然後將這些局部策略組合起來形成一個全局策略。這種分層的學習方法可以減輕高維度環境和複雜任務帶來的學習難度，並提高學習效率和表現。透過分層的策略，HRL可以在不同的層次上進行決策，從而實現更高層次的智慧行為。這種方法在許多領域如機器人控制、遊戲玩法和自動駕駛等方面

2024-01-22 評論 0  1425

文章簡介：強化學習（RL）是一種機器學習方法，它透過代理不斷試誤來學習。強化學習演算法在多個領域得到應用，如遊戲、機器人技術和金融領域。 RL的目標是發現一種能夠最大化預期長期回報的策略。強化學習演算法通常被分為兩類：基於模型和無模型。基於模型的演算法利用環境模型來規劃最佳行動路徑。這種方法依賴對環境的準確建模，然後透過模型來預測不同行動的結果。與之相對，無模型的演算法則直接從與環境的互動中學習，不需要對環境進行明確建模。這種方法更適用於那些環境模型難以取得或不準確的情況。在實際相較之下，無模型強化學習演算法並不

2024-03-19 評論 0  940

文章簡介：離線強化學習演算法 (Offline RL) 是目前強化學習最熱門的子方向之一。離線強化學習不與環境交互，旨在從以往記錄的數據中學習目標策略。在面臨資料收集昂貴或危險等問題，但可能存在大量資料領域（例如，機器人、工業控制、自動駕駛），離線強化學習對比到線上強化學習（Online RL）尤其具有吸引力。在利用貝爾曼策略評估算子進行策略評估時，根據X 的不同可以把目前的離線強化學習演算法分為RL-based (x=π)和Imitation-based (x=μ), 其中π為目標策略，μ為行為策略

2023-04-11 評論 0  1019

文章簡介：訓練狗狗最佳方法是採用獎勵機制，獎勵它表現良好，懲罰它做錯事。同樣的策略可用於機器學習，稱為強化學習。強化學習是機器學習的分支之一，透過決策訓練模型找到問題的最佳解決方案。為了提高模型準確性，可透過正獎勵鼓勵演算法接近正確答案，同時給予負獎勵以懲罰偏離目標的情況。只需要明確目標，再對資料進行建模，模型與資料開始交互，自行提出解決方案，無需人工幹預。強化學習實例我們還是以訓練狗為例，我們提供諸如狗餅乾之類的獎勵來讓狗執行各種動作。狗會按照一定的策略來追求獎勵，因此它會聽從命令並學習新的動作，如乞討

2024-01-22 評論 0  1409

文章簡介：AB測試是一種在線上實驗中廣泛應用的技術。它的主要目的是比較兩個或多個版本的頁面或應用程序，以確定哪個版本能夠實現更好的業務目標。這些目標可以是點擊率、轉換率等。與此相反，強化學習是一種機器學習方法，透過試誤學習來優化決策策略。策略梯度強化學習是一種特殊的強化學習方法，旨在透過學習最佳策略來最大化累積獎勵。兩者在優化業務目標方面有著不同的應用。在AB測試中，我們將不同的頁面版本視為不同的行動，而業務目標可以被視為獎勵訊號的重要指標。為了實現最大化的業務目標，我們需要設計一個策略，該策略可以選

2024-01-24 評論 0  1001

文章簡介：2022年8月6日-7日，AISummit 全球人工智慧技術大會如期舉辦。在7日下午舉辦的《人工智慧前沿探索》分論壇上，西山居AI技術專家黃鴻波帶來了《遊戲中強化學習與行為樹融合實戰》的主題分享，詳細分享了強化學習在遊戲領域產生的價值。黃鴻波表示，強化學習技術的落地並不在於要把演算法改得多牛，而是要將強化學習技術與深度學習、遊戲規劃結合，形成一套完整的解決方案，並將其實現。強化學習讓遊戲更智能強化學習在遊戲中的落地，能夠讓遊戲變得更智能，可玩性變得更高，這就是在遊戲中採用強化學

2023-04-09 評論 0  1837

文章簡介：步入 2025 年，遊戲體驗正在迅速發展，強化學習 (RL) 脫穎而出，成為更聰明、更具適應性的遊戲 AI 背後的關鍵驅動力。強化學習使角色和不可玩的角色（

2024-11-11 評論 0  424

文章簡介：Vue組件通訊的強化學習方法在Vue開發中，組件通訊是一個非常重要的主題。它涉及如何在多個元件之間共享資料、觸發事件等。常見的做法是使用props和$emit方法進行父子元件之間的通訊。然而，當應用程式規模變大且元件之間的關聯變得複雜時，這種簡單的通訊方式可能會變得繁瑣且不易維護。強化學習是一種透過試誤和獎勵機制來優化問題解決的演算法。在組件通訊中，我

2023-07-17 評論 0  1294

文章簡介：特徵選擇是建立機器學習模型過程中的關鍵步驟。為模型和我們想要完成的任務選擇好的特徵，可以提高效能。如果我們處理的是高維度資料集，那麼選擇特徵就顯得特別重要。它使模型能夠更快更好地學習。我們的想法是找到最優數量的特徵和最有意義的特徵。在本文中，我們將介紹並實現一種新的透過強化學習策略的特徵選擇。我們先討論強化學習，尤其是馬可夫決策過程。它是資料科學領域的一種非常新的方法，尤其適用於特徵選擇。然後介紹它的實作以及如何安裝和使用python函式庫（FSRLearning）。最後再使用一個簡單的範例來示範這

2024-06-05 評論 0  497

文章簡介：強化學習是機器學習的分支，旨在透過試誤來學習在特定環境中採取最優行動。其中，價值函數和貝爾曼方程式是強化學習的關鍵概念，幫助我們理解該領域的基本原理。價值函數是在給定狀態下，預期獲得的長期回報的期望值。在強化學習中，我們通常會使用回報來評估一個行動的優劣。回報可以是即時的，也可以是延遲的，也就是在未來的時間步驟中產生影響。因此，我們可以將價值函數分為狀態值函數和動作值函數兩類。狀態值函數評估在某個狀態下採取行動的價值，而動作值函數評估在給定狀態下採取特定行動的價值。透過計算更新價值函數，強化學習演算法

2024-01-22 評論 0  942

文章簡介：強化學習（RL）為順序決策提供了一種數學形式，深度強化學習（DRL）近年來也取得巨大進展。然而，樣本效率問題阻礙了在現實世界中廣泛應用深度強化學習方法。為了解決這個問題，一個有效的機制是在 DRL 框架中引入歸納偏壓。在深度強化學習中，函數逼近器是非常重要的。然而，與監督學習（SL）中的架構​​設計相比，DRL 中的架構設計問題仍然很少被研究。大多數關於 RL 架構的現有工作都是由監督學習 / 半監督學習社群推動的。例如，在 DRL 中處理基於高維度影像的輸入，常見的做法是引入卷積神經網路（CNN）[

2023-04-13 評論 0  784

文章簡介：譯者 | 李睿審校 | 孫淑娟可以想像一下，你正準備和朋友一起下國際象棋，但他並不是人類，而是一個不了解遊戲規則的電腦程式。但這個應用程式卻明白自己致力於實現一個目標，就是在遊戲中獲勝。因為電腦程式不知道規則，所以開始下棋的招數是隨機的。其中有些招數完全沒有意義，而對你來說獲勝很容易。在這裡假設你非常喜歡和這個朋友下西洋棋，以至於沉迷於這個遊戲。但電腦程式最終會獲勝，因為它會逐漸學會擊敗你的方法和招數。雖然假設的這個場景看起來有些牽強，但它應該能讓你對強化學習(機器學習的一個領域)

2023-04-13 評論 0  1149

文章簡介：策略梯度演算法是一種重要的強化學習演算法，其核心思想是透過直接最佳化策略函數來搜尋最佳策略。與間接優化價值函數的方法相比，策略梯度演算法具有更好的收斂性和穩定性，並且能夠處理連續動作空間問題，因此被廣泛應用。這種演算法的優點在於它可以直接學習策略參數，而不需要估計值函數。這使得策略梯度演算法能夠應對高維狀態空間和連續動作空間的複雜問題。此外，策略梯度演算法還可以透過取樣來近似計算梯度，從而提高計算效率。總之，策略梯度演算法是一種強大且靈活的方法，而為在策略梯度演算法中，我們需要定義一個策略函數\pi(a|s)，它給

2024-01-22 評論 0  1237