文章简介：Vue组件通讯的强化学习方法在Vue开发中，组件通讯是一个非常重要的主题。它涉及到如何在多个组件之间共享数据、触发事件等。一种常见的做法是使用props和$emit方法进行父子组件之间的通讯。然而，当应用程序规模变大并且组件之间的关联变得复杂时，这种简单的通讯方式可能会变得繁琐且不易维护。强化学习是一种通过试错和奖励机制来优化问题解决的算法。在组件通讯中，我

2023-07-17 评论 0  1269

文章简介：如何使用PHP构建强化学习算法引言:强化学习是一种机器学习方法，通过与环境进行交互来学习如何做出最优决策。在本文中，我们将介绍如何使用PHP编程语言构建强化学习算法，并且提供代码示例以帮助读者更好地理解。一、什么是强化学习算法强化学习算法是一种通过观察环境的反馈来学习如何做出决策的机器学习方法。与其他机器学习算法不同的是，强化学习算法不仅仅是根据已有数据进行

2023-07-31 评论 0  703

文章简介：现在，机器人学会工厂精密操控任务了。近年来，机器人强化学习技术领域取得显着的进展，例如四足行走，抓取，灵巧操控等，但大多数局限于实验室展示阶段。将机器人强化学习技术广泛应用到实际生产环境仍面临众多挑战，这在一定程度上限制了其在真实场景的应用范围。强化学习技术在实际应用的过程中，任需克服包括奖励机制设定、环境重置、样本效率提升及动作安全性保障等多重复杂的问题。业内专家强调，解决强化学习技术实际落地的诸多难题，与算法本身的持续创新同等重要。面对这一挑战，来自加州大学伯克利、斯坦福大学、华盛顿大学以及

2024-02-21 评论 0  1193

文章简介：Q-Learning：处理过高的状态动作值Q-Learning 是一种强化学习技术，旨在通过...得出最优策略

2024-10-25 评论 0  741

文章简介：OpenRL是由第四范式强化学习团队开发的基于PyTorch的强化学习研究框架，支持单智能体、多智能体、自然语言等多种任务的训练。OpenRL基于PyTorch进行开发，目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。目前，OpenRL支持的特性包括：简单易用且支持单智能体、多智能体训练的通用接口支持自然语言任务（如对话任务）的强化学习训练支持从HuggingFace上导入模型和数据支持LSTM，GRU，Transformer等模型支持多种训练加速，例如：自动混合精度训练，

2023-05-11 评论 0  1064

文章简介：​2022年8月6日-7日，​​AISummit 全球人工智能技术大会​​如期举办。在7日下午举办的《人工智能前沿探索》分论坛上，西山居AI技术专家黄鸿波带来了《游戏中强化学习与行为树融合实战》的主题分享，详细分享了强化学习在游戏领域产生的价值。 黄鸿波表示，强化学习技术的落地并不在于要把算法改得多牛，而是要将强化学习技术与深度学习、游戏策划相结合，形成一套完备的解决方案，并将其实现。 强化学习让游戏更加智能强化学习在游戏中的落地，能够让游戏变得更加智能，可玩性变得更高，这就是在游戏中采用强化学

2023-04-09 评论 0  1822

文章简介：强化学习（RL）是一种机器学习方法，它通过代理不断试错来学习。强化学习算法在多个领域得到应用，如游戏、机器人技术和金融领域。RL的目标是发现一种能够最大化预期长期回报的策略。强化学习算法通常被分为两类：基于模型和无模型。基于模型的算法利用环境模型来规划最佳行动路径。这种方法依赖于对环境的准确建模，然后通过模型来预测不同行动的结果。与之相对，无模型的算法则直接从与环境的交互中学习，不需要对环境进行显式建模。这种方法更适用于那些环境模型难以获取或者不准确的情况。在实际相比之下，无模型强化学习算法并不

2024-03-19 评论 0  929

文章简介：强化学习（RL）是一种机器学习方法，它允许代理通过试错来学习如何在环境中表现。行为主体会因为采取行动导致预期结果而获得奖励或受到惩罚。随着时间的推移，代理会学会采取行动，以使得其预期回报最大化RL代理通常使用马尔可夫决策过程（MDP）进行训练，MDP是为顺序决策问题建模的数学框架。MDP由四个部分组成：状态:环境的可能状态的集合。动作:代理可以采取的一组动作。转换函数:在给定当前状态和动作的情况下，预测转换到新状态的概率的函数。奖励函数:为每次转换分配奖励给代理的函数。代理的目标是学习策略函数，

2023-10-31 评论 0  644

文章简介：AB测试是在在线实验中广泛应用的一种技术。它的主要目的是比较两个或多个版本的页面或应用程序，以确定哪个版本能够实现更好的业务目标。这些目标可以是点击率、转化率等。与此相反，强化学习是一种机器学习方法，通过试错学习来优化决策策略。策略梯度强化学习是一种特殊的强化学习方法，旨在通过学习最优策略来最大化累积奖励。两者在优化业务目标方面有着不同的应用。在AB测试中，我们将不同的页面版本看作是不同的行动，而业务目标则可以被视为奖励信号的重要指标。为了实现最大化的业务目标，我们需要设计一种策略，该策略可以选

2024-01-24 评论 0  991

文章简介：大规模生成模型在近两年为自然语言处理甚至计算机视觉带来的巨大的突破。最近这股风潮也影响到了强化学习，尤其是离线强化学习（offline RL），诸如 Decision Transformer (DT)[1], Trajectory Transformer（TT）[2], Gato[3], Diffuser[4]这样的方法，将强化学习的数据（包括状态，动作，奖励和 return-to-go）当成了一串去结构化的序列数据，并将建模这些序列数据作为学习的核心任务。这些模型都可以用监督或自监督学习的方法

2023-04-14 评论 0  959

文章简介：跑酷是一项极限运动，对机器人特别是四足机器狗来说，更是一项巨大的挑战，需要在复杂的环境中快速克服各种障碍。一些研究尝试使用参考动物数据或复杂的奖励，但这些方法生成的「跑酷」技能要么多样但盲目，要么基于视觉但特定于场景。然而，自主跑酷需要机器人学习基于视觉且多样化的通用技能，以感知各种场景并迅速做出反应。最近，一个机器狗跑酷的视频火了，视频中的机器狗在多种场景中迅速克服了各种障碍。例如，从铁板下方的缝隙穿过，爬上木箱，再跳到另一个木箱上，一连串动作行云流水：这串动作说明机器狗已经掌握了贴地爬行、攀

2023-09-20 评论 0  1091

文章简介：通过将人工智能技术融入C++图形编程中，开发者可以创建更加智能、交互的应用程序。其中包括图像分类、对象检测、图像生成、游戏AI、路径规划、场景生成等功能。人工智能技术如神经网络、强化学习、生成性对抗网络等，可通过TensorFlow、OpenAIGym、PyTorch等框架与C++集成，实现这些功能。

2024-06-02 评论 0  348

文章简介：随着人工智能技术的发展，强化学习作为一种重要的人工智能技术，已经被广泛应用于许多领域，例如控制系统、游戏等。Python作为一种流行的编程语言，也提供了许多强化学习算法的实现。本文将介绍Python中常用的强化学习算法及其特点。Q-learningQ-learning是一种基于值函数的强化学习算法，它通过学习一个值函数来指导行为策略，使得智能体能够在环境中选

2023-06-04 评论 0  1408

文章简介：之前我们介绍了基于 Transformer 和扩散模型（Diffussion Model）的序列建模（sequence modelling）方法在强化学习，特别是离线连续控制领域的应用。这其中 Trajectory Transformer（TT）和 Diffusser 属于基于模型的规划型算法，它们展现出了非常高精度的轨迹预测已经很好的灵活性，但是相对来说决策延迟也比较高。尤其是 TT 将每个维度独立离散化作为序列中的符号，这使得整个序列变得非常长，而且序列生成的耗时会随着状态和动作的维度提升快

2023-04-13 评论 0  1641

文章简介：Transformer模型自发布后，很快就成了自然语言处理和计算机视觉领域在有监督学习设置下的主流神经架构。虽然Transformer的热潮已经开始席卷强化学习领域，但由于RL本身的特性，例如需要进行独特的特征、架构设计等，当前Transformer与强化学习的结合并不顺利，其发展路线也缺乏相关论文进行贯穿性地总结。最近来自清华大学、北京大学、腾讯的研究人员联手发表了一篇关于Transformer与强化学习结合的调研论文，系统性地回顾了在强化学习中使用Transformer的动机和发展历程。论文

2023-04-13 评论 0  1108

文章简介：近日，量化平台大家庭迎来了一位新成员，基于强化学习的开源平台: TradeMaster— 交易大师。TradeMaster 由南洋理工大学开发，是一个涵盖四大金融市场，六大交易场景，15 种强化学习算法以及一系列可视化评价工具的统一的，端到端的，用户友好的量化交易平台！平台地址: https://github.com/TradeMaster-NTU/TradeMaster背景介绍近年来，人工智能技术在量化交易策略中正在占据越来越重要的地位。由于具有在复杂环境中突出的决策能力，将强化学习技术应用于

2023-04-11 评论 0  1073

文章简介：​人人都遇见过一个古老的难题。周五晚上，你正试图挑选一家餐厅吃饭，但没有预定。你应该去你最爱的那家人满为患的餐厅排队等位，还是尝试一家新餐厅，希望能发现一些更好吃的惊喜？后者确实有可能带来惊喜，但这种好奇心驱动的行为是有风险的：你去尝试的那家新餐厅的东西可能会更难吃。好奇心作为AI探索世界的驱动力，实例已经不胜枚举了——自主导航、机器人决策、优化检测结果等等。在某些情况下，机器使用「强化学习」来完成一个目标，在这一过程中，AI智能体从被奖励的好行为和被惩罚的坏行为中反复学习。就像人类在选择餐厅时

2023-04-13 评论 0  990

文章简介：国际象棋一直是 AI 的试验场。70 年前，艾伦·图灵猜想可以制造一台能够自我学习并不断从自身经验中获得改进的下棋机器。上世纪出现的「深蓝」第一次击败人类，但它依赖专家编码人类的国际象棋知识，而诞生于 2017 年的 AlphaZero 作为一种神经网络驱动的强化学习机器实现了图灵的猜想。AlphaZero 无需使用任何人工设计的启发式算法，也不需要观看人类下棋，而是完全通过自我对弈进行训练。那么，它真的学习了人类关于国际象棋的概念吗？这是一个神经网络的可解释性问题。对此，AlphaZero 的

2023-04-12 评论 0  1382

文章简介：目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。 这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中，并且这些流行的算法还在不断发展和改进，本文我们将对其做一个简单的介绍。1、Q-learningQ-learning：Q-learning 是一种无模型、非策略的强化学习算法。 它使用 Bellman 方程估计最佳动作值函数，该方程迭代地更新给定状态动作对的估计值。 Q-learning 以其简单性和处理大型连续状态空间的能力而闻名。

2023-04-11 评论 0  1628

文章简介：​谈到强化学习，很多研究人员的肾上腺素便不受控制地飙升！它在游戏AI系统、现代机器人、芯片设计系统和其他应用中发挥着十分重要的作用。强化学习算法有很多不同的类型，但主要分为两类：「基于模型的」和「无模型的」。在与TechTalks的对话中，神经科学家、「智能的诞生」一书的作者DaeyeolLee分别讨论了人类和动物强化学习的不同模式、人工智能和自然智能，以及未来的研究方向。​无模型的强化学习19世纪后期，心理学家EdwardThorndike提出的「效应定律」成为了无模型强化学习的基础。Th

2023-05-09 评论 0  874