Apakah pembelajaran pengukuhan mendalam dalam Python?

Apakah pembelajaran peneguhan mendalam dalam Python?

Pembelajaran Pengukuhan Dalam (DRL) telah menjadi fokus penyelidikan utama dalam bidang kecerdasan buatan sejak beberapa tahun kebelakangan ini, terutamanya dalam aplikasi seperti permainan, robot dan pemprosesan bahasa semula jadi. Pembelajaran pengukuhan dan perpustakaan pembelajaran mendalam berdasarkan bahasa Python, seperti TensorFlow, PyTorch, Keras, dll., membolehkan kami melaksanakan algoritma DRL dengan lebih mudah.

Asas teori pembelajaran peneguhan mendalam

Asas teori pembelajaran peneguhan mendalam ialah pembelajaran peneguhan (RL) dan pembelajaran mendalam (DL). Pembelajaran pengukuhan merujuk kepada kaedah pembelajaran tanpa pengawasan yang tugasnya adalah untuk membolehkan ejen belajar dan menyesuaikan diri berdasarkan isyarat maklum balas yang diberikan dalam persekitarannya, supaya ia boleh membuat keputusan yang lebih baik dalam persekitaran yang tidak menentu pada masa hadapan. Pembelajaran mendalam merujuk kepada kaedah pembelajaran rangkaian saraf tiruan yang menggunakan rangkaian saraf berbilang lapisan untuk melatih melalui kaedah perambatan ke hadapan dan perambatan belakang, supaya rangkaian saraf secara adaptif dapat mencari hubungan tak linear antara input dan output .

Algoritma pembelajaran tetulang mendalam

Terdapat banyak algoritma pembelajaran tetulang mendalam, yang paling popular adalah yang berikut:

1. Deep Q-Network (DQN)

Pada tahun 2013, pasukan pembelajaran mesin DeepMind Google mula-mula mencadangkan algoritma Deep Q-Network (DQN). Algoritma ini menggabungkan Q-Learning (algoritma pembelajaran pengukuhan) dan pembelajaran mendalam untuk mempelajari fungsi nilai tindakan (Fungsi nilai-tindakan) melalui rangkaian saraf yang mendalam, meningkatkan prestasi pada permainan Atari.

2. Kecerunan Dasar (PG)

Kecerunan Dasar ialah satu lagi algoritma pembelajaran pengukuhan yang melengkapkan tugasan pembelajaran pengukuhan dengan mengoptimumkan fungsi dasar. Fungsi dasar mentakrifkan taburan kebarangkalian tindakan dalam keadaan tertentu. Algoritma PG juga boleh menggunakan rangkaian saraf dalam untuk menganggarkan fungsi dasar.

3. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)

Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) ialah algoritma terkenal pada tahun 2016, dengan mengambil kira kelebihan Pelakon- algoritma pengkritik dan kelebihan kaedah pembelajaran tak segerak. Actor-Critic ialah satu lagi algoritma pembelajaran pengukuhan yang menghampiri fungsi nilai dan fungsi dasar melalui dua rangkaian saraf. Algoritma A3C menggunakan pemprosesan selari berbilang benang untuk meningkatkan kecekapan pembelajaran dan kestabilan algoritma.

Pembelajaran dan rangka kerja peneguhan mendalam dalam Python

Dalam Python, kami boleh menggunakan banyak pembelajaran peneguhan dan rangka kerja pembelajaran mendalam untuk melaksanakan pembelajaran peneguhan mendalam. Berikut ialah beberapa rangka kerja yang lebih popular:

1. TensorFlow

TensorFlow ialah rangka kerja pembelajaran mendalam yang dibangunkan oleh Google Alat berkaitan DRLnya termasuk: Perpustakaan Ejen TensorFlow dan Tensor2Tensor . Pustaka Agen TensorFlow menyediakan banyak algoritma pembelajaran pengukuhan yang popular, termasuk DQN, A3C, dsb. Tensor2Tensor ialah alat yang lebih maju, yang digunakan terutamanya untuk menyelesaikan tugas seperti AI permainan, terjemahan mesin dan pengecaman pertuturan.

2. PyTorch

PyTorch ialah rangka kerja pembelajaran mendalam yang dibangunkan oleh Facebook Ia sangat sesuai untuk eksperimen dan penyelidikan. Alat pembelajaran pengukuhannya termasuk: PyTorch RL, Stabil Baselines3 dan RLlib, dsb. PyTorch RL mengandungi banyak algoritma pembelajaran tetulang yang popular, termasuk DQN, PG, dsb. Stable Baselines3 ialah perpustakaan DRL sumber terbuka OpenAI, yang menyediakan banyak algoritma popular, seperti PPO, SAC, dsb. RLlib ialah perpustakaan DRL yang menyokong latihan teragih dan pelbagai persekitaran pembelajaran pengukuhan.

3. Keras

Keras ialah API rangkaian saraf peringkat tinggi yang boleh digunakan di atas rangka kerja peringkat rendah seperti TensorFlow dan PyTorch. Alat pembelajaran pengukuhannya termasuk: Keras-RL, Pembelajaran Peneguhan Dalam untuk Keras (DRLK), dsb. Keras-RL menyediakan banyak algoritma pembelajaran pengukuhan, termasuk DQN, Actor-Critic, dsb. DRLK ialah perpustakaan DRL untuk Keras, menyediakan algoritma seperti DQN dan A3C.

Kesimpulan

Pembelajaran peneguhan mendalam dalam Python menggalakkan pembangunan bidang kecerdasan buatan dengan menggabungkan dua bidang pembelajaran mendalam dan pembelajaran peneguhan. Dalam Python, kita boleh menggunakan banyak pembelajaran pengukuhan dan rangka kerja pembelajaran mendalam untuk melaksanakan algoritma DRL, seperti TensorFlow, PyTorch, Keras, dll. Rangka kerja ini menyediakan banyak algoritma pembelajaran pengukuhan yang popular dan boleh membantu kami melaksanakan pelbagai aplikasi DRL dengan lebih mudah.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah pembelajaran pengukuhan mendalam dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!