《白话强化学习与PyTorch》以“平民”的起点,从“零”开始,基于PyTorch框架,介绍深度学习和强化学习的技术与技巧,逐层铺垫,营造良好的带入感和亲近感,把学习曲线拉平,使得没有学过微积分等高级理论的程序员一样能够读得懂、学得会。同时,本书配合漫画插图来调节阅读气氛,并对每个原理都进行了对比讲解和实例说明。
强化学习(reinforcement learning)本身是一种人工智能在训练中得到策略的训练过程。 有这样一种比喻:如果你教一个孩子学古筝,他可以躺着,趴着,坐着,用手弹,用脚弹,很大力气弹等等,如果他正确得到要领给他一颗糖表示奖励,如果不对抽他一下。在过程中让他自己慢慢总结规律。 模型核心就是训练他的行为策略。 Action:...
在这里,强化学习帮助机器人学习如何行走、抓取物体、平衡等复杂任务。与传统的控制方法相比,强化学习可以通过与环境的交互,自主学习最优的控制策略,而不需要依赖于精确的物理模型。这种自主学习能力使得强化学习在机器人领域展现出了巨大的潜力,从工业自动化到家庭服务机器人,应用场景广泛。 自动驾驶 自动驾驶是一项高度复...
白话强化学习 qq8533 · 1 篇内容 如何用蒙地卡罗方法(Monte-Carlo)估算V值? 阅读全文 赞同 444 50 条评论 分享 收藏 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效的创作环境 立即登录/注册...
用白话讲就是…… 强化学习的主要目的是研究并解决机器人智能体贯序决策问题。尽管我不喜欢直接把定义硬邦邦、冷冰冰地扔出来让大家被动接受,可还是免不了要在这里猛然给出“贯序决策”这么专业的词汇。不过马上,我们就通过例子把这个词汇给大家解释清楚~本文选自《白话强化学习与PyTorch》一书。
传统强化学习是一个在线(online)的过程,通过智能体和环境不断的实时交互获取数据来进行一个policy evaluation + policy improvement的循环。而online RL又可分两大类,分别是on-policy RL和off-policy RL。一言以蔽之,on-policy RL和off-policy RL的区别在于用来收集数据的policy(behavior policy)和我们要优化的target...
第1章 强化学习是什么 监督学习的套路——书P11 主要概念和术语——书P12 超参数是无法通过训练自动学会的参数——书P14 阅读至书P25 ——2024.4.28 agent——主体部分 environment——环境 第2章 强化学习的脉络 马尔科夫决策过程(Markov Decision P
白话强化学习与PyTorch 高扬 叶振斌 计算机网络·计算机组织与体系结构·0字 完本| 更新时间 本书以“平民”的起点,从“零”开始,基于PyTorch框架,介绍深度学习和强化学习的技术与技巧,逐层铺垫,营造良好的带入感和亲近感,把学习曲线拉平,使得没有学过微积分等高级理论的程序员一样能够读得懂、学得会。同时,...
白话强化学习与PyTorch电子书 用简单的例子帮你理解复杂的强化学习概念,用幽默的语言帮你迈过强化学习的门槛。 对深度学习和强化学习的初学者及工程实践人员来说,本书是知识框架搭建和工程门方面的优秀参考书。 售价:¥69.30 纸质售价:¥78.20购买纸书