파이썬 강화학습 예제

반면에 강화 학습은 자율 학습의 하위 집합이며 매우 다르게 학습을 수행합니다. 그것은 “원인과 효과”의 방법을 차지합니다. P.S. 구현을 위해 파이썬에 대한 기본 지식이 있다고 가정합니다. 파이썬을 모르는 경우, 먼저이 자습서를 통해 가야한다 이것은 우리가 과거의 경험에서 배우고 있지 않기 때문이다. 우리는 이것을 반복해서 실행할 수 있으며 결코 최적화되지 않을 것입니다. 에이전트는 각 상태에 가장 적합한 조치에 대한 기억이 없으며, 이는 강화 학습이 우리를 위해 할 것입니다 정확히 입니다. 이제 실제로 에이전트를 개발하여 자체적으로 자동으로 게임을 플레이하는 방법을 배워 보겠습니다. 이러한 각 프로그램은 강화 학습으로 알려진 기계 학습의 패러다임을 따릅니다.

이전에 강화 학습에 노출된 적이 없다면, 다음은 어떻게 작동하는지에 대한 매우 간단한 비유입니다. 다음은 강화 학습에 대한 좋은 소개 비디오입니다. Q-러닝은 가장 쉬운 강화 학습 알고리즘 중 하나입니다. 그러나 Q-earning의 문제점은 환경의 상태 수가 매우 많으면 크기가 매우 커지기 때문에 Q 테이블로 구현하기가 어려워진다는 것입니다. 최첨단 기술은 Q 테이블(심층 보강 학습) 대신 심층 신경망을 사용합니다. 신경망은 입력 계층에 상태 정보와 작업을 수행하며 시간이 지남에 따라 올바른 작업을 출력하는 방법을 학습합니다. 딥 러닝 기술(예: 컨볼루션 신경망)은 화면의 픽셀을 해석하고 게임(예: 점수)에서 정보를 추출한 다음 에이전트가 게임을 제어하도록 하는 데도 사용됩니다. 우리는 파이썬에서 처음부터 환경을 도입하고 최적의 정책을 발견했습니다.

또한 Q-러닝을 통해 최적의 정책을 찾는 방법을 소개하기 시작했습니다. 보강 학습은 탐사를 통해 해당 상태에서 수행할 최적의 행동에 대한 상태 매핑, 즉 에이전트가 환경을 탐색하고 환경에 정의된 보상을 기반으로 조치를 취하는 것을 학습합니다. 마지막으로 반복 정책 평가 및 업데이트에 대한 Python 구현이 있습니다. 수렴에 도달할 때 각 상태의 델타가 0으로 감소하는 방법을 관찰합니다. 당신의 생각은 깊은 강화 학습이 취성 보인다 수 있습니다. 당신은 옳을 것이다; 많은 문제가 있습니다. 당신은 아직 작동하지 않는 깊은 강화 학습을 참조 할 수 있습니다 및 강화 학습은 결코 작동하지 않습니다, `깊은`단지 조금 도움이. 기본 기본에 대한 이해가 있으면 이 문서를 계속 진행하십시오. 이 문서의 끝으로 당신은 강화 학습과 그 실제 구현의 철저한 이해를해야합니다.

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