기사 소개：Vue 컴포넌트 통신을 위한 강화학습 방법 Vue 개발에 있어서 컴포넌트 통신은 매우 중요한 주제입니다. 여기에는 여러 구성 요소, 트리거 이벤트 등 간에 데이터를 공유하는 방법이 포함됩니다. 일반적인 접근 방식은 상위 구성 요소와 하위 구성 요소 간의 통신을 위해 props 및 $emit 메서드를 사용하는 것입니다. 그러나 이 간단한 통신 방법은 응용 프로그램의 크기가 커지고 구성 요소 간의 관계가 복잡해지면 유지 관리가 번거롭고 어려워질 수 있습니다. 강화 학습은 시행착오와 보상 메커니즘을 통해 문제 해결을 최적화하는 알고리즘입니다. 컴포넌트 통신에서는

2023-07-17 논평 0  1269

기사 소개：PHP를 사용하여 강화 학습 알고리즘을 구축하는 방법 소개: 강화 학습은 환경과 상호 작용하여 최적의 결정을 내리는 방법을 배우는 기계 학습 방법입니다. 본 글에서는 PHP 프로그래밍 언어를 사용하여 강화학습 알고리즘을 구축하는 방법을 소개하고 독자의 이해를 돕기 위해 코드 예제를 제공합니다. 1. 강화학습 알고리즘이란? 강화학습 알고리즘은 환경의 피드백을 관찰하여 의사결정 방법을 학습하는 기계학습 방법입니다. 강화학습 알고리즘은 다른 머신러닝 알고리즘과 달리 기존 데이터에만 기반을 두지 않습니다.

2023-07-31 논평 0  703

기사 소개：이제 로봇은 정밀한 공장 제어 작업을 배울 수 있습니다. 최근 몇 년간 네 발 걷기, 잡기, 손재주 조작 등 로봇 강화학습 기술 분야에서 상당한 진전이 있었지만 대부분은 실험실 실증 단계에 국한되어 있다. 로봇 강화 학습 기술을 실제 생산 환경에 광범위하게 적용하는 것은 여전히 ​​많은 과제에 직면해 있으며, 이로 인해 실제 시나리오에서 적용 범위가 어느 정도 제한됩니다. 강화학습 기술을 실제 적용하는 과정에서는 보상 메커니즘 설정, 환경 재설정, 표본 효율성 향상, 행동 안전성 보장 등 여러 가지 복잡한 문제를 극복해야 합니다. 업계 전문가들은 강화학습 기술의 실제 구현에 있어서 많은 문제를 해결하는 것이 알고리즘 자체의 지속적인 혁신만큼 중요하다고 강조한다. 이러한 도전에 직면한 캘리포니아 대학, 버클리 대학, 스탠포드 대학, 워싱턴 대학의 연구자들은

2024-02-21 논평 0  1192

기사 소개：Q-Learning: 과도한 상태-행동 값 다루기 강화학습 기법인 Q-Learning은 다음을 통해 최적의 정책을 도출하는 것을 목표로 합니다.

2024-10-25 논평 0  741

기사 소개：OpenRL은 Fourth Paradigm 강화학습 팀이 개발한 PyTorch 기반 강화학습 연구 프레임워크로 단일 에이전트, 다중 에이전트, 자연어 및 기타 작업의 훈련을 지원합니다. OpenRL은 강화 학습 연구 커뮤니티에 사용하기 쉽고 유연하며 효율적이며 지속 가능하게 확장 가능한 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 PyTorch를 기반으로 개발되었습니다. 현재 OpenRL이 지원하는 기능은 다음과 같습니다: 사용하기 쉽고 단일 에이전트 및 다중 에이전트 교육을 지원하는 공통 인터페이스, 자연어 작업(예: 대화 작업)에 대한 강화 학습 지원, HuggingFace에서 데이터 가져오기 지원 LSTM, GRU, Transformer와 같은 모델 지원: 자동 혼합 정밀 훈련,

2023-05-11 논평 0  1064

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  1822

기사 소개：강화 학습(RL)은 에이전트가 시행착오를 통해 학습하는 기계 학습 방법입니다. 강화학습 알고리즘은 게임, 로봇공학, 금융 등 다양한 분야에서 사용됩니다. RL의 목표는 예상되는 장기 수익을 극대화하는 전략을 찾는 것입니다. 강화 학습 알고리즘은 일반적으로 모델 기반과 모델 없는 두 가지 범주로 나뉩니다. 모델 기반 알고리즘은 환경 모델을 사용하여 최적의 행동 경로를 계획합니다. 이 접근 방식은 환경의 정확한 모델링과 모델을 사용하여 다양한 작업의 결과를 예측하는 데 의존합니다. 대조적으로, 모델 없는 알고리즘은 환경을 명시적으로 모델링하지 않고 환경과의 상호 작용을 통해 직접 학습합니다. 이 방법은 환경 모델을 얻기 어렵거나 부정확한 상황에 더 적합합니다. 실제 비교에서 모델이 없는 강화학습 알고리즘은 그렇지 않습니다.

2024-03-19 논평 0  929

기사 소개：강화 학습(RL)은 에이전트가 시행착오를 통해 환경에서 행동하는 방법을 학습할 수 있는 기계 학습 방법입니다. 에이전트는 원하는 결과로 이어지는 조치를 취한 것에 대해 보상을 받거나 처벌을 받습니다. 시간이 지남에 따라 에이전트는 예상 보상을 최대화하는 조치를 취하는 방법을 학습합니다. RL 에이전트는 일반적으로 순차적 결정 문제를 모델링하기 위한 수학적 프레임워크인 Markov 결정 프로세스(MDP)를 사용하여 교육됩니다. MDP는 네 부분으로 구성됩니다. 상태: 환경의 가능한 상태 집합입니다. 작업: 에이전트가 수행할 수 있는 일련의 작업입니다. 전환 함수(Transition function): 현재 상태와 동작을 고려하여 새로운 상태로 전환할 확률을 예측하는 함수입니다. 보상 기능: 각 전환에 대해 에이전트에게 보상을 할당하는 기능입니다. 에이전트의 목표는 정책 기능을 학습하는 것입니다.

2023-10-31 논평 0  642

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  988

기사 소개：대규모 생성 모델은 지난 2년 동안 자연어 처리는 물론 컴퓨터 비전 분야에도 엄청난 혁신을 가져왔습니다. 최근 이러한 추세는 강화 학습, 특히 Decision Transformer(DT)[1], Trajectory Transformer(TT)[2], Gato[3], Diffuser[4] 등과 같은 오프라인 강화 학습(오프라인 RL)에도 영향을 미치고 있습니다. 이 방법은 강화 학습 데이터(상태, 행동, 보상 및 복귀 포함)를 구조화되지 않은 시퀀스 데이터의 문자열로 간주하고 이러한 시퀀스 데이터를 학습의 핵심 작업으로 모델링합니다. 이러한 모델은 모두 지도 학습 또는 자기 지도 학습 방법을 사용할 수 있습니다.

2023-04-14 논평 0  958

기사 소개：파쿠르는 익스트림 스포츠로, 복잡한 환경에서 다양한 장애물을 빠르게 극복해야 하는 로봇, 특히 4족 로봇견에게는 큰 도전입니다. 일부 연구에서는 참조 동물 데이터나 복잡한 보상을 사용하려고 시도했지만 이러한 접근 방식은 다양하지만 맹목적이거나 비전 기반이지만 장면에 특정한 파쿠르 기술을 생성합니다. 그러나 자율 파쿠르를 위해서는 로봇이 다양한 시나리오를 인식하고 신속하게 대응하기 위해 비전 기반의 다양한 일반 기술을 학습해야 합니다. 최근에는 로봇개 파쿠르 영상이 입소문을 타고 있다. 영상 속 로봇개는 다양한 상황에서 다양한 장애물을 빠르게 극복해낸다. 예를 들어, 철판 아래 틈새를 통과하고, 나무 상자 위로 올라가고, 다음 다른 나무 상자로 점프하는 등 일련의 동작이 부드럽고 매끄러워집니다. 이러한 일련의 동작은 로봇 개가 기어 다니기, 오르기, 오르기 및 걷기를 마스터했음을 보여줍니다. 땅바닥에 기어다니는 중.

2023-09-20 논평 0  1091

기사 소개：인공지능 기술을 C++ 그래픽 프로그래밍에 통합함으로써 개발자는 더욱 지능적이고 대화형인 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 여기에는 이미지 분류, 객체 감지, 이미지 생성, 게임 AI, 경로 계획, 장면 생성 및 기타 기능이 포함됩니다. 신경망, 강화학습, 생성적 적대 신경망 등의 인공지능 기술은 TensorFlow, OpenAIGym, PyTorch 등의 프레임워크를 통해 C++와 통합되어 이러한 기능을 실현할 수 있습니다.

2024-06-02 논평 0  348

기사 소개：인공지능 기술이 발전함에 따라 강화학습은 중요한 인공지능 기술로서 제어시스템, 게임 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Python은 다양한 강화 학습 알고리즘의 구현도 제공합니다. 이번 글에서는 Python에서 흔히 사용되는 강화학습 알고리즘과 그 특징을 소개합니다. Q-learningQ-learning은 가치 함수를 기반으로 한 강화 학습 알고리즘으로, 에이전트가 환경에서 선택할 수 있도록 가치 함수를 학습하여 행동 전략을 안내합니다.

2023-06-04 논평 0  1408

기사 소개：이전에는 강화학습, 특히 오프라인 연속 제어 분야에서 Transformer 및 Diffusion Model을 기반으로 한 시퀀스 모델링 방법의 적용을 소개했습니다. 그 중 Trajectory Transformer(TT)와 Diffusser는 모델 기반 계획 알고리즘으로 매우 고정밀한 궤도 예측과 좋은 유연성을 보이지만 상대적으로 의사 결정 지연이 높습니다. 특히, TT는 각 차원을 시퀀스의 심볼로 독립적으로 이산화하기 때문에 전체 시퀀스가 ​​매우 길어지고, 상태와 동작의 차원에 따라 시퀀스 생성에 소요되는 시간이 급격히 증가합니다.

2023-04-13 논평 0  1639

기사 소개：출시 이후 Transformer 모델은 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 분야의 지도 학습 설정에서 빠르게 주류 신경 아키텍처가 되었습니다. 강화학습 분야 전반에 Transformer의 열풍이 불기 시작했지만, 고유한 기능에 대한 요구, 아키텍처 설계 등 RL 자체의 특성으로 인해 현재 Transformer와 강화학습의 결합은 원활하지 않으며, 개발 경로에는 철저한 분석을 수행하여 요약할 수 있는 관련 논문이 부족합니다. 최근 칭화대학교, 북경대학교, 텐센트 연구진은 Transformer와 강화학습의 결합에 관한 연구 논문을 공동으로 발표하여 강화학습에 Transformer를 활용하게 된 동기와 개발 과정을 체계적으로 검토했습니다. 종이

2023-04-13 논평 0  1108

기사 소개：최근 정량적 플랫폼 제품군에 강화 학습 기반의 오픈 소스 플랫폼인 TradeMaster—Trading Master가 새로 추가되었습니다. 난양기술대학교에서 개발한 TradeMaster는 4개의 주요 금융 시장, 6개의 주요 거래 시나리오, 15개의 강화 학습 알고리즘 및 일련의 시각적 평가 도구를 포괄하는 통합된 엔드 투 엔드 사용자 친화적인 정량 거래 플랫폼입니다! 플랫폼 주소: https://github.com/TradeMaster-NTU/TradeMaster 배경 소개 최근 몇 년 동안 인공지능 기술은 양적 거래 전략에서 점점 더 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 복잡한 환경에서도 뛰어난 의사결정 능력을 갖추고 있어 강화학습 기술을 적용하고 있습니다.

2023-04-11 논평 0  1071

기사 소개：​모든 사람은 오래된 문제에 직면해 있습니다. 금요일 밤에 식사할 레스토랑을 선택하려고 하는데 예약이 없습니다. 사람들로 가득 찬 좋아하는 레스토랑에서 줄을 서서 기다리시겠습니까, 아니면 더 맛있는 놀라움을 발견하기 위해 새로운 레스토랑에 도전하시겠습니까? 후자는 놀라움으로 이어질 가능성이 있지만 이러한 호기심에 기반한 행동에는 위험이 따릅니다. 새로 방문한 레스토랑의 음식이 훨씬 더 맛있을 수도 있습니다. 호기심은 AI가 세상을 탐험하는 원동력이며, 자율주행, 로봇 의사결정, 최적화된 탐지 결과 등 수많은 사례가 있습니다. 어떤 경우에는 기계가 목표를 달성하기 위해 '강화 학습'을 사용하는데, AI 에이전트는 좋은 행동에 대해 보상을 받고 나쁜 행동에 대해 처벌을 받는 과정을 반복적으로 학습합니다. 인간이 식당을 선택할 때와 마찬가지로

2023-04-13 논평 0  990

기사 소개：체스는 항상 AI의 시험장이었습니다. 70년 전, 앨런 튜링(Alan Turing)은 스스로 학습하고 경험을 통해 지속적으로 발전할 수 있는 체스 게임 기계를 만드는 것이 가능할 것이라는 가설을 세웠습니다. 지난 세기에 등장한 '딥블루'는 처음으로 인간을 이겼으나 인간의 체스 지식을 암호화하기 위해 전문가에 의존했고, 2017년 탄생한 알파제로는 튜링의 추측을 신경망 기반 강화학습 기계로 실현했다. AlphaZero는 손으로 디자인한 휴리스틱을 사용하거나 인간이 체스를 두는 것을 볼 필요가 없으며 전적으로 자신과 대결하여 훈련됩니다. 그렇다면 체스에 대한 인간의 개념을 정말로 배울 수 있을까요? 이것은 신경망 해석 가능성 문제입니다. 이에 대해 AlphaZero는

2023-04-12 논평 0  1380

기사 소개：현재 널리 사용되는 강화 학습 알고리즘에는 Q-learning, SARSA, DDPG, A2C, PPO, DQN 및 TRPO가 있습니다. 이러한 알고리즘은 게임, 로봇 공학, 의사 결정 등 다양한 응용 분야에서 사용되어 왔으며 이러한 인기 있는 알고리즘은 지속적으로 개발 및 개선되고 있습니다. 이 기사에서는 이에 대해 간략하게 소개하겠습니다. 1. Q-러닝Q-러닝: Q-러닝은 모델이 없고 전략이 없는 강화학습 알고리즘입니다. 주어진 상태-행동 쌍에 대한 추정값을 반복적으로 업데이트하는 Bellman 방정식을 사용하여 최적의 행동 가치 함수를 추정합니다. Q-러닝은 대규모 연속 상태 공간을 처리하는 단순성과 능력으로 잘 알려져 있습니다.

2023-04-11 논평 0  1628

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  873