深度強化學習

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深度強化學習將深度學習的感知能力和強化學習的決策能力相結合，可以直接根據(jù)輸入的圖像進行控制，是一種更接近人類思維方式的人工智能方法。

深度強化學習將深度學習的感知能力和強化學習的決策能力相結合，可以直接根據(jù)輸入的圖像進行控制，是一種更接近人類思維方式的人工智能方法。收起

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  • 強化學習與監(jiān)督學習【區(qū)別】
    強化學習很強大，但是有大多數(shù)場景毫無使用它的必要，監(jiān)督學習就夠了。下面分析強化學習和監(jiān)督學習的區(qū)別和強化學習有前景的應用。
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  • 【深度強化學習】目前落地的挑戰(zhàn)與前沿對策
    到目前為止，深度強化學習最成功、最有名的應用仍然是 Atari 游戲、圍棋游戲等。即使深度強化學習有很多現(xiàn)實中的應用，但其中成功的應用并不多。為什么呢？本文總結目前的挑戰(zhàn)。
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  • 伯克利具身智能圖譜：深度強化學習浪尖上的中國 90 后們
    短短不到一年內，邊塞科技、星動紀元、星海圖和千尋智能接連成立，躋身國內明星創(chuàng)企之列；大洋彼岸，Covariant 和 Anyware Robotics 也正在灣區(qū)閃耀。六家具身智能公司，八位 90 后創(chuàng)始人，他們都成長于深度強化學習的搖籃。作為最早一批開啟新范式的人，他們探索 AI 和 Robotics 的故事要從踏入伯克利校園說起。
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  • 如果強化學習是問題，大模型是否是「答案」？
    “強化學習讓大模型具有了思考能力，大模型為強化學習提供了更開闊的思路?！? 在當今大模型推動的新一波人工智能的快速發(fā)展浪潮中，大模型和強化學習技術的結合成為研究和產(chǎn)業(yè)界的焦點。尤其最近OpenAI最新模型o1的發(fā)布，強化學習成為o1的靈魂，更是印證了強化學習的潛力。大模型憑借其強大的數(shù)據(jù)處理能力，為強化學習提供了豐富的知識。這種結合不僅極大地擴展了人工智能在處理復雜問題上的能力，也為強化學習帶來了更深層次的洞察力和更高效的決策過程。
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  • 白話機器學習-第五章-強化學習
    什么是強化學習？在機器學習的大家庭里，強化學習（RL）是那個總是在玩“打怪升級”游戲的孩子。這個孩子不斷嘗試各種策略，尋找最優(yōu)的游戲路線，在失敗中學習，在成功中積累經(jīng)驗，最終成為一名“游戲高手”。在現(xiàn)實世界中，強化學習算法通過與環(huán)境的交互，逐漸優(yōu)化策略，以最大化其長期收益。這種學習方式有點像訓練一只小狗，經(jīng)過不斷的嘗試和獎勵，小狗學會了坐下、握手、甚至是跳圈。
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