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深度強化學(xué)習(xí)

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深度強化學(xué)習(xí)將深度學(xué)習(xí)的感知能力和強化學(xué)習(xí)的決策能力相結(jié)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(xué)習(xí)將深度學(xué)習(xí)的感知能力和強化學(xué)習(xí)的決策能力相結(jié)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(xué)習(xí)讓大模型具有了思考能力，大模型為強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)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(xué)習(xí)成為o1的靈魂，更是印證了強化學(xué)習(xí)的潛力。大模型憑借其強大的數(shù)據(jù)處理能力，為強化學(xué)習(xí)提供了豐富的知識。這種結(jié)合不僅極大地擴展了人工智能在處理復(fù)雜問題上的能力，也為強化學(xué)習(xí)帶來了更深層次的洞察力和更高效的決策過程。
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    處于完全合作關(guān)系的多智能體的利益一致，獲得的獎勵相同，有共同的目標。比如多個工業(yè)機器人協(xié)同裝配汽車，他們的目標是相同的，都希望把汽車裝好。在多智能體系統(tǒng)中，一個智能體未必能觀測到全局狀態(tài) S。設(shè)第 i 號智能體有一個局部觀測，記作 Oi，它是 S 的一部分。不妨假設(shè)所有的局部觀測的總和構(gòu)成全局狀態(tài)：
  • 基于DQN和TensorFlow的LunarLander實現(xiàn)（全代碼）
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