Artikeleinführung：Einführung in die maschinelle Lernanwendung von Golang beim Reinforcement Learning. Reinforcement Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die optimales Verhalten durch Interaktion mit der Umgebung und basierend auf Belohnungsfeedback lernt. Die Go-Sprache verfügt über Funktionen wie Parallelität, Parallelität und Speichersicherheit, was ihr einen Vorteil beim verstärkenden Lernen verschafft. Praktischer Fall: Go Reinforcement Learning In diesem Tutorial verwenden wir die Go-Sprache und den AlphaZero-Algorithmus, um ein Go Reinforcement Learning-Modell zu implementieren. Schritt 1: Abhängigkeiten installieren gogetgithub.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/gogogetgithub.com/golang/protobuf/ptypes/times

2024-05-08 Kommentar 0  514

Artikeleinführung：Das Problem des Belohnungsdesigns beim Reinforcement Learning erfordert spezifische Codebeispiele. Reinforcement Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, deren Ziel darin besteht, zu lernen, wie man Aktionen durchführt, die die kumulativen Belohnungen durch Interaktion mit der Umgebung maximieren. Beim verstärkenden Lernen spielt die Belohnung eine entscheidende Rolle. Sie ist ein Signal im Lernprozess des Agenten und wird zur Steuerung seines Verhaltens verwendet. Das Belohnungsdesign ist jedoch ein herausforderndes Problem, und ein angemessenes Belohnungsdesign kann die Leistung von Verstärkungslernalgorithmen stark beeinträchtigen. Beim verstärkenden Lernen können Belohnungen als der Agent gegenüber der Umgebung betrachtet werden

2023-10-08 Kommentar 0  1453

Artikeleinführung：Das Problem der Algorithmenauswahl beim Reinforcement Learning erfordert spezifische Codebeispiele. Reinforcement Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, das durch die Interaktion zwischen dem Agenten und der Umgebung optimale Strategien lernt. Beim Reinforcement Learning ist die Wahl eines geeigneten Algorithmus entscheidend für den Lerneffekt. In diesem Artikel untersuchen wir Probleme bei der Algorithmusauswahl beim Reinforcement Learning und stellen konkrete Codebeispiele bereit. Beim Reinforcement Learning stehen viele Algorithmen zur Auswahl, z. B. Q-Learning, DeepQNetwork (DQN), Actor-Critic usw. Wählen Sie den richtigen Algorithmus

2023-10-08 Kommentar 0  1203

Artikeleinführung：So erstellen Sie einen Reinforcement-Learning-Algorithmus mit PHP. Einführung: Reinforcement Learning ist eine maschinelle Lernmethode, die lernt, durch Interaktion mit der Umgebung optimale Entscheidungen zu treffen. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man Reinforcement-Learning-Algorithmen mithilfe der Programmiersprache PHP erstellt, und stellen Codebeispiele bereit, um den Lesern ein besseres Verständnis zu erleichtern. 1. Was ist ein Reinforcement-Learning-Algorithmus? Der Reinforcement-Learning-Algorithmus ist eine maschinelle Lernmethode, die lernt, Entscheidungen zu treffen, indem sie das Feedback aus der Umgebung beobachtet. Im Gegensatz zu anderen Algorithmen für maschinelles Lernen basieren Reinforcement-Learning-Algorithmen nicht nur auf vorhandenen Daten

2023-07-31 Kommentar 0  714

Artikeleinführung：Die Deep-Reinforcement-Learning-Technologie ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der viel Aufmerksamkeit erregt hat. Sie hat mehrere internationale Wettbewerbe gewonnen und wird auch häufig in persönlichen Assistenten, autonomem Fahren, Spielintelligenz und anderen Bereichen eingesetzt. Bei der Umsetzung von Deep Reinforcement Learning ist C++ als effiziente und hervorragende Programmiersprache besonders wichtig, wenn die Hardwareressourcen begrenzt sind. Deep Reinforcement Learning kombiniert, wie der Name schon sagt, Technologien aus den beiden Bereichen Deep Learning und Reinforcement Learning. Um es einfach zu verstehen: Deep Learning bezieht sich auf das Lernen von Funktionen aus Daten und das Treffen von Entscheidungen durch den Aufbau eines mehrschichtigen neuronalen Netzwerks.

2023-08-21 Kommentar 0  1150

Artikeleinführung：Reinforcement Learning (RL) ist ein maschineller Lernalgorithmus zwischen überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen. Es löst Probleme durch Versuch und Irrtum und Lernen. Während des Trainings trifft das verstärkende Lernen eine Reihe von Entscheidungen und wird basierend auf den durchgeführten Aktionen belohnt oder bestraft. Das Ziel besteht darin, die Gesamtbelohnung zu maximieren. Reinforcement Learning hat die Fähigkeit, autonom zu lernen und sich anzupassen und in dynamischen Umgebungen optimierte Entscheidungen zu treffen. Im Vergleich zum herkömmlichen überwachten Lernen eignet sich Verstärkungslernen besser für Probleme ohne klare Bezeichnungen und kann bei langfristigen Entscheidungsproblemen gute Ergebnisse erzielen. Im Kern geht es beim Reinforcement Learning um die Durchsetzung von Aktionen auf der Grundlage von Aktionen eines Agenten, der auf der Grundlage der positiven Auswirkungen seiner Aktionen auf ein Gesamtziel belohnt wird. Es gibt zwei Haupttypen von Reinforcement-Learning-Algorithmen: modellbasierte und modellfreie Lernalgorithmen

2024-01-24 Kommentar 0  711

Artikeleinführung：Was ist Deep Reinforcement Learning in Python? Deep Reinforcement Learning (DRL) hat sich in den letzten Jahren zu einem zentralen Forschungsschwerpunkt im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt, insbesondere in Anwendungen wie Spielen, Robotern und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Auf der Python-Sprache basierende Reinforcement-Learning- und Deep-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, Keras usw. ermöglichen uns eine einfachere Implementierung von DRL-Algorithmen. Die theoretischen Grundlagen des Deep Reinforcement Learning

2023-06-04 Kommentar 0  1830

Artikeleinführung：Probleme beim Design von Belohnungsfunktionen beim Reinforcement Learning Einführung Reinforcement Learning ist eine Methode, die optimale Strategien durch die Interaktion zwischen einem Agenten und der Umgebung lernt. Beim verstärkenden Lernen ist die Gestaltung der Belohnungsfunktion entscheidend für den Lerneffekt des Agenten. In diesem Artikel werden Probleme beim Design von Belohnungsfunktionen beim Reinforcement Learning untersucht und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Die Rolle der Belohnungsfunktion und der Zielbelohnungsfunktion sind ein wichtiger Teil des Verstärkungslernens und werden zur Bewertung des Belohnungswerts verwendet, den der Agent in einem bestimmten Zustand erhält. Sein Design hilft dem Agenten dabei, die langfristige Ermüdung durch die Auswahl optimaler Maßnahmen zu maximieren.

2023-10-09 Kommentar 0  1750

Artikeleinführung：Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) ist eine Reinforcement-Learning-Methode, die Verhaltensweisen und Entscheidungen auf hoher Ebene auf hierarchische Weise lernt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden des Verstärkungslernens zerlegt HRL die Aufgabe in mehrere Unteraufgaben, lernt in jeder Unteraufgabe eine lokale Strategie und kombiniert diese lokalen Strategien dann zu einer globalen Strategie. Diese hierarchische Lernmethode kann die durch hochdimensionale Umgebungen und komplexe Aufgaben verursachten Lernschwierigkeiten verringern und die Lerneffizienz und -leistung verbessern. Durch hierarchische Strategien kann HRL Entscheidungen auf verschiedenen Ebenen treffen, um intelligentere Verhaltensweisen auf höherer Ebene zu erreichen. Dieser Ansatz findet in vielen Bereichen Anwendung, beispielsweise in der Robotersteuerung, beim Gameplay und beim autonomen Fahren.

2024-01-22 Kommentar 0  1426

Artikeleinführung：Mit der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz wurde Reinforcement Learning als wichtige Technologie der künstlichen Intelligenz in vielen Bereichen wie Steuerungssystemen, Spielen usw. weit verbreitet. Als beliebte Programmiersprache bietet Python auch die Implementierung vieler Reinforcement-Learning-Algorithmen. In diesem Artikel werden häufig verwendete Reinforcement-Learning-Algorithmen und ihre Eigenschaften in Python vorgestellt. Q-Learning ist ein verstärkender Lernalgorithmus, der auf einer Wertfunktion basiert. Er leitet Verhaltensstrategien durch das Erlernen einer Wertfunktion und ermöglicht es dem Agenten, in der Umgebung auszuwählen.

2023-06-04 Kommentar 0  1419

Artikeleinführung：Reinforcement Learning (RL) ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der Agenten durch Versuch und Irrtum lernen. Reinforcement-Learning-Algorithmen werden in vielen Bereichen eingesetzt, beispielsweise in der Gaming-, Robotik- und Finanzbranche. Das Ziel von RL besteht darin, eine Strategie zu finden, die die erwarteten langfristigen Renditen maximiert. Reinforcement-Learning-Algorithmen werden im Allgemeinen in zwei Kategorien unterteilt: modellbasiert und modellfrei. Modellbasierte Algorithmen nutzen Umgebungsmodelle, um optimale Handlungspfade zu planen. Dieser Ansatz basiert auf einer genauen Modellierung der Umgebung und der anschließenden Verwendung des Modells, um die Ergebnisse verschiedener Aktionen vorherzusagen. Im Gegensatz dazu lernen modellfreie Algorithmen direkt aus Interaktionen mit der Umgebung, ohne die Umgebung explizit zu modellieren. Diese Methode eignet sich besser für Situationen, in denen das Umgebungsmodell schwer zu erhalten oder ungenau ist. Im tatsächlichen Vergleich ist dies bei modellfreien Reinforcement-Learning-Algorithmen nicht der Fall

2024-03-19 Kommentar 0  940

Artikeleinführung：Deep Reinforcement Learning (DeepReinforcementLearning) ist eine fortschrittliche Technologie, die Deep Learning und Reinforcement Learning kombiniert. Sie wird häufig in der Spracherkennung, Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Bereichen eingesetzt. Als schnelle, effiziente und zuverlässige Programmiersprache kann die Go-Sprache bei der tiefgreifenden Forschung zum Reinforcement Learning hilfreich sein. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der Go-Sprache tiefgreifende Forschung zum verstärkten Lernen durchführen können. 1. Installieren Sie die Go-Sprache und die zugehörigen Bibliotheken und beginnen Sie mit der Verwendung der Go-Sprache für tiefgreifendes, verstärkendes Lernen.

2023-06-10 Kommentar 0  1252

Artikeleinführung：Der Offline-Lernalgorithmus für Verstärkung (Offline RL) ist eine der beliebtesten Unterrichtungen des Lernens für Verstärkung. Offline-Lernen zur Verstärkung interagiert nicht mit der Umgebung und zielt darauf ab, Zielrichtlinien aus zuvor aufgezeichneten Daten zu lernen. Offline-Bestärkendes Lernen ist im Vergleich zu Online-Bestärkendes Lernen (Online RL) besonders attraktiv in Bereichen, in denen die Datenerfassung teuer oder gefährlich ist, in denen jedoch möglicherweise große Datenmengen vorhanden sind (z. B. Robotik, industrielle Steuerung, autonomes Fahren). Bei Verwendung des Bellman-Richtlinienbewertungsoperators für die Richtlinienbewertung kann der aktuelle Offline-Lernalgorithmus zur Verstärkung entsprechend der Differenz in X in RL-basiert (x = π) und imitationsbasiert (x = μ) unterteilt werden, wobei π das Ziel ist Politik, μ ist die Verhaltensstrategie

2023-04-11 Kommentar 0  1019

Artikeleinführung：Viele Menschen wissen, dass AlphaGo, das Li Sedol, Ke Jie und andere internationale Top-Schachspieler besiegte, insgesamt drei Iterationen hatte. Es handelte sich um den AlphaGo Lee der ersten Generation, der Li Sedol besiegte, und den AlphaGo Master der zweiten Generation, der Ke Jie besiegte und der AlphaGo Master der zweiten Generation, der die ersten beiden besiegte. Die dritte Generation von AlphaGo Zero. Der Grund, warum die Schachfähigkeiten von AlphaGo von Generation zu Generation zunehmen können, liegt tatsächlich an einem offensichtlichen Trend in der KI-Technologie, nämlich dem zunehmenden Anteil des verstärkenden Lernens. In den letzten Jahren hat das Verstärkungslernen eine weitere „Evolution“ durchlaufen. Die Menschen nennen das „entwickelte“ Verstärkungslernen tiefes Verstärkungslernen. Allerdings ist die Stichprobeneffizienz von Deep-Reinforcement-Learning-Agenten gering, was ihre Anwendung bei praktischen Problemen stark einschränkt. jüngste

2023-05-04 Kommentar 0  1193

Artikeleinführung：AB-Tests sind eine Technik, die in Online-Experimenten weit verbreitet ist. Sein Hauptzweck besteht darin, zwei oder mehr Versionen einer Seite oder Anwendung zu vergleichen, um festzustellen, welche Version bessere Geschäftsziele erreicht. Diese Ziele können Klickraten, Konversionsraten usw. sein. Im Gegensatz dazu handelt es sich beim Reinforcement Learning um eine Methode des maschinellen Lernens, die mithilfe von Trial-and-Error-Lernen Entscheidungsstrategien optimiert. Policy Gradient Reinforcement Learning ist eine spezielle Reinforcement-Learning-Methode, die darauf abzielt, die kumulativen Belohnungen durch das Erlernen optimaler Richtlinien zu maximieren. Beide haben unterschiedliche Anwendungen bei der Optimierung von Geschäftszielen. Beim AB-Testen betrachten wir unterschiedliche Seitenversionen als unterschiedliche Aktionen und Geschäftsziele können als wichtige Indikatoren für Belohnungssignale betrachtet werden. Um maximale Geschäftsziele zu erreichen, müssen wir eine Strategie entwerfen, die wählbar ist

2024-01-24 Kommentar 0  1001

Artikeleinführung：Der beste Weg, einen Hund zu erziehen, besteht darin, ein Belohnungssystem zu verwenden, um ihn für gutes Verhalten zu belohnen und ihn für schlechtes Verhalten zu bestrafen. Die gleiche Strategie kann für maschinelles Lernen verwendet werden, das sogenannte Reinforcement Learning. Reinforcement Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der Modelle durch Entscheidungsfindung trainiert, um die beste Lösung für ein Problem zu finden. Um die Modellgenauigkeit zu verbessern, können positive Belohnungen verwendet werden, um den Algorithmus zu ermutigen, der richtigen Antwort näher zu kommen, während negative Belohnungen vergeben werden können, um Abweichungen vom Ziel zu bestrafen. Sie müssen nur die Ziele klären und dann die Daten modellieren. Das Modell beginnt, mit den Daten zu interagieren und ohne manuellen Eingriff Lösungen vorzuschlagen. Beispiel für Verstärkungslernen Nehmen wir als Beispiel das Hundetraining. Wir stellen Belohnungen wie Hundekekse zur Verfügung, um den Hund zu verschiedenen Aktionen zu bewegen. Der Hund verfolgt Belohnungen nach einer bestimmten Strategie, befolgt also Befehle und lernt neue Handlungen, wie zum Beispiel Betteln

2024-01-22 Kommentar 0  1409

Artikeleinführung：Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Deep-Learning-Technologie wird künstliche Intelligenz zunehmend in verschiedenen Branchen eingesetzt. Neben verschiedenen Programmiersprachen kann PHP als beliebte serverseitige Sprache auch die Deep-Reinforcement-Learning-Technologie zur Analyse des Benutzerverhaltens nutzen. Deep Learning ist eine maschinelle Lerntechnologie, die durch Training mit großen Datenmengen Muster und Regelmäßigkeiten entdeckt. Deep Reinforcement Learning ist eine Methode, die Deep Learning und Reinforcement Learning kombiniert und zur Lösung komplexer Entscheidungsprobleme eingesetzt wird. Um Deep Reinforcement Learning in PHP zu implementieren, müssen Sie relevante PHP-Bibliotheken und -Boxen verwenden

2023-05-26 Kommentar 0  1011

Artikeleinführung：Bei aktuellen Sequenzmodellierungsaufgaben kann Transformer als die leistungsstärkste neuronale Netzwerkarchitektur bezeichnet werden, und das vorab trainierte Transformer-Modell kann Eingabeaufforderungen als Bedingungen oder In-Context-Lernen verwenden, um sich an verschiedene nachgelagerte Aufgaben anzupassen. Die Generalisierungsfähigkeit groß angelegter vorab trainierter Transformer-Modelle wurde in mehreren Bereichen überprüft, z. B. Textvervollständigung, Sprachverständnis, Bilderzeugung usw. Seit letztem Jahr gibt es relevante Arbeiten, die belegen, dass das Modell durch die Behandlung von Offline-Reinforcement-Learning (Offline-RL) als Sequenzvorhersageproblem Richtlinien aus Offline-Daten lernen kann. Aber aktuelle Ansätze lernen Richtlinien entweder aus Daten, die kein Lernen enthalten

2023-04-12 Kommentar 0  1860

Artikeleinführung：Xueqiangguo hat eine Computerversion, bei der es sich um eine PC-Webversion handelt. Xuexueqiangguo ist eine Lernplattform der Propagandaabteilung des Zentralkomitees der Kommunistischen Partei Chinas. Sie besteht aus zwei Terminals: PC- und mobile Clients können sich auf der Website anmelden oder Suchmaschinen durchsuchen Mobile Benutzer können es kostenlos über verschiedene Stores für mobile Anwendungen herunterladen und nutzen. Die PC-Version von Xuexueqiangguo verfügt über mehr als 180 Kolumnen der ersten Ebene in 17 Abschnitten, darunter „Neue Ideen lernen“, „Lernkultur“ und „Globale Perspektive“.

2023-03-02 Kommentar 0  27397

Artikeleinführung：In diesem Artikel werden hauptsächlich die allgemeinen Grundkenntnisse des JavaScript-Verstärkungslernens vorgestellt. Freunde, die es benötigen, können darauf zurückgreifen.

2016-05-16 Kommentar 0  1289