强化学习

au强化学习

3.选择savoir

LE强化学习技术,机器学习,学习LaQuel-Unagent信息学。这是一种无需干预、无需程序化的解决方案,可以明确地回答问题。

LES计划D'Ia Enca Ne'sPar加强学习胡德。强化学习的概念是新概念,主要是深度学习和计算能力方面的进步,在智能人工领域具有显著的优势。

强化学习最重要

强化学习vs机器学习vs深度学习

强化学习是机器学习的一个分支(图1)。与机器学习主管和非主管相反,强化学习是一项重要的工作,它可以使学习者在工作岗位上休息,也可以使学习者在环境动态中获得连续的经验。唐纳德先生,O'ExpReices,Sunt ReueeLIS Lodes Des相互作用委托联合代理软件和儿子环境。强化学习的Cet方面最为重要,包括磁带分发器、收藏、培训和标签,不可接受的信息主管和非主管。CelcaTeMeNe,Sela SuffiFik Quy,MyEnnunn SysTeMe de ReaFieldPrimeI,Unmod Edle de DeLead Suffer-Pout-Cuxer-PalutdRunununtalPalui-MiMe,SANS监督(胡曼)。

机器学习的深度学习;强化学习和深度学习仅限于相互学习。强化学习的复杂问题解决方案在深度强化学习中的应用。

图1。Les trois grandes机器学习分类:评估信息非监督,评估信息监督与强化学习。

强化学习的应用实例

女同性恋深层神经元entraînés par Reinforcement学习渗透d'encoder des portements complex。这种方法提供了另一种选择intéressante pour des applications impossibly ou difficiles à aborder avec des méthodes plus traditions。例如,在自主传导的domaine中,一个réseau de neurones peut replace le conducteur and décider comment tourner le volant en traitles données issues de différents capteurs中出现了caméras和les测量激光雷达的图像。Sans réseaux de neurones, le problème serait décomposé en sous-problème加上petits告诉我的提取caractéristiques的图像问题的caméras,测量的过滤激光雷达,多涅斯核聚变事件与俘虏事件我们来看看décisions de«引航»basées关于捕获者来源的信息。

强化学习是生产系统评估过程中的一种方法,它促进了某些行业的应用。

还皇冠: le contrôle des systèmes non linéaires constitue UN problème complex, souvent résolu en linéarisant le système à différents points de functions nement。Le Reinforcement Learning peut être appliqué directionement au système non linéaire。

Conduite autonome: la prise de décision pour la conduite basée sur des images issues de caméras fait parties des pies intéressantes car les réseaux de neurones profones t performance in les applications exploitant des images。

机器人: le Reinforcement Learning peut notamment s'avérer utilities pour des applications comme la préhension robotique,例如appredre à un bras robotisé comment manipuler divers objects dans applications pick-and-place.(强化学习)机器人与人类的合作,提供également的观点intéressantes。

委托理财Les Pull E'Mes D'OnNoNeDealPrimeAsDeNo.DeBuRuxScEnNARIOS,AULA Laun-DeNo.DeSun-RealSunDeSun-RunSudioRunDeNo.DunnE.L.RealDeNo.DoNe.Le RealEngultEngult,Bunne替代AuxMythoDe VultuvsReSoudRe CES PROLL EMES D'优化组合AutoToeURE。

Etalonnage:强化学习在应用程序中的重要性,包括对参数、控制单元(ECU)的专业人员管理。

强化学习的注释函数

这是一个强化学习的基础,反映了《世界科学报》的主题。在佩特-希特尔的《红衣主教》中,MythoDoude DrimoDeRePosiple PrimTiff.

图2。强化学习范例:乐盛装舞步

强化术语贴花学习盛装舞步(图2):但如果你的舞步是舞步舞步,那么你的舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步舞步我的行为与AU的协调一致,苏哈伊特,勒德雷塞尔,R。“阿西斯",研究观察、行动和补偿的相关问题。相关问题、地图绘制、观察和行动是政治上的问题。在建筑工地,需要进行快速纠正,避免最大限度的摩擦。但需要加强学习政治学,政治学,杜席,政治学,学问,教育学。pée.Àce stade,《友谊》和《财富》是一本关于财富的书。

例如:tête和passons à une autre tâche telle que garer un véhicule en utilisant un système de conduite autonome(图3)。L' objective est d' prendre à L 'ordinateur de bord (L 'agent) à se garer sur la bonne place de parking grâce au Reinforcement Learning。在盛装舞步中,环境包含了所有的内容extérieur à代理人,也包括动态的内容véhicule, d’autres véhicules à proximité,条件météorologiques,等等。杜兰特在学习阶段,代理人利用les données de différents俘获者,来les caméras, GPS和激光雷达(les观察),pour générer des commands de change de direction, de freinage et d'accélération (les actions)。我们来学习à générer行动adéquates à观察的一部分(réglage de la politique),我们的行动者将更多的尝试倾注到véhicule应用的过程中。这是一个积极的信号,我们可以去récompenser la qualité,我们可以和指导老师一起学习。

图3。强化学习示例:le Stationment autonome。

例如盛装舞步,我的徒工是在后面的表演中。在独立部署的过程中,学徒是géré最优的学徒算法,chargé de régler代理的政治,在données的问题上,在俘虏,在行动上,在récompenses associées。一名学徒terminé,一名职业规划être有能力在政治上提供独一无二的信息définie以及所有的信息。

它是不可或缺的à强化学习的精神是最有效的,échantillons est limité。这是行为人和环境之间相互作用的最重要的数字。AlphaGo,世界顶级的程序信息学à avoir battu un champion世界围棋冠军,ainsi enchaîné不间断地,数以百万计的参与者在学徒阶段,积累了ainsi对人类的了解,以及对人类的了解'années à acquérir。Même pour des applications relative simple, le temps d' tispspeut predre de quelques minutes à plusieurs heures, voire plusieurs jours。La définition correcte du problème à résoudre est également délicate, car elle implique de prendre les bonnes décisions en matière de design, ce peut nécessiter quelques itérations。举个例子,在建筑学上的选择appropriée pour les réseaux de neurones,在régler les hyperparamètres和在définir信号de récompense。

强化学习工作流

在manière générale中,基于强化学习的智能体形成理解étapes suivantes(图4):

图4。强化学习工作流。

1.克雷尔环境

你们可以在définir环境中,等同于强化学习的主体,而不是主体与环境之间的界面。L' environment peut être un modèle de simulation ou un système体质réel。Les environmentsimulés sont généralement recommandés dans unpremier temps car ils sont plus sûrs et laissent le champ libre aux expérimentations。

2.Définir la récompense

Pr.E.CISEZ公司的信号灯。在对复杂的磁带进行定义的过程中,它带来了令人满意的结果。

3.克里尔l经纪人

Créez集合了agent,它理解了强化学习的策略和算法。你们可以这样说:

a)选择一个façon de représenter la politique(例如使用réseaux de neurones或查找表)。

b) SéSelectioner l'algorithme d'Approventication Message适用于不同的报告,该报告是针对特定算法和Approventication Message分类的。现代强化学习算法在神经细胞研究中的应用是一个重要的组成部分,候选人可以通过各种方法/行动解决复杂的问题。

4.代理人

完成评估方案(评估标准委员会)和政治代理人的任命。政治的有效性体现在对信息的理解上。在这方面,设计选择、补偿和政治建筑的信号等方面的改革正在重新开始。强化学习是一种非理性的学习方式,是一种倾向于接受信息的学习方式;在申请表上填写申请表。应用程序复合体、CPU、GPU和进程坐标集群上的并行信息(图5)。

图5。Entraîner les modèles de Reinforcement Learning avec le calcul parallèle

5.政治部署

Déployez la représentation de la politique entraînée en utilisant,例如,le code C/ c++ ou CUDA généré。À ce stade, la politique est système de prise de décision autonomous。

强化学习是一个过程itératif。Les décisions和Les résultats obtenus en fin de process peuvent您的义务à revenir à一个阶段antérieure您的工作流程学徒。例如,如果这个过程不收敛于一个最优的政治在délai合理的情况下,你可以把它写出来-être mettre à我们的日期是éléments先人'entraîner à新代理人:

  • 莱斯产品d 'apprentissage
  • 强化学习算法的配置
  • La représentation de La politique
  • La définition du signal de récompense
  • 行动与观察的关系
  • 环境动力

强化学习avec MATLAB和Simulink金宝app

MATLAB®et强化学习工具箱™simplify les tâches de Reinforcement Learning。你们可以下载implémenter des contrôleurs和算法,下载décision pour systèmes complex,机器人和systèmes autonomes,通过增强学习的工作流程,下载différentes étapes。特别地,你们可以:

1.Créer环境和函数récompense en utilisant MATLAB和Simulink金宝app®

2.利用神经系统的功能、多项式和查找表来确定强化学习的策略

图6。appredre à un Robot à marcher avec Reinforcement Learning Toolbox™

3.Utiliser, évaluer, compararer différents algorithmes de Reinforcement Learning répandus comme DQN, DDPG, PPO et SAC, en modifier très peu votre code, ou bien créer votre propre algorithme personnalisé

4.利用者并行计算工具箱™etMATLAB并行服务器™在GPU, CPU,集群和资源云中利用资源进行强化学习

5.Générer du code et déployer des politiques de Reinforcement Learning pour des dispositifs embarqués avec MATLAB编码器™et GPU编码器™

6.Démarrez avec le Reinforcement Learning grâce à des例子参考