原文:Ray和RLlib用於快速並行強化學習

作者 Christian Hubbs 編譯 VK 來源 Towards Data Science Ray不僅僅是一個用於多處理的庫,Ray的真正力量來自於RLlib和Tune庫,它們利用了強化學習的這種能力。它使你能夠將訓練擴展到大型分布式服務器,或者利用並行化特性來更有效地使用你自己的筆記本電腦進行訓練。 我們展示了如何使用Ray和RLlib在OpenAI Gym上構建一個自定義的強化學習環境。 ...

2020-07-15 23:30 0 784 推薦指數:

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什么是強化學習

摘要:本文嘗試以一種通俗易懂的形式對強化學習進行說明,將不會包含一個公式。 本文分享自華為雲社區《強化學習淺述》,作者: yanghuaili 人。 機器學習可以大致分為三個研究領域:監督學習,無監督學習強化學習(Reinforcement Learning,RL)。監督學習是大家最為 ...

Tue Aug 17 18:31:00 CST 2021 0 105
強化學習和ADP(上)

1 簡介 每一個生物都與其環境相互作用,並利用這些相互作用來改善自身的活動,以生存和增長。我們稱基於與環境交互的動作修正為強化學習(RL)。這里有很多類型的學習,包括監督學習,非監督學習等。強化學習是指一個行動者或代理與它的環境相互作用,根據收到的刺激對其行為的響應,並修改其行為或控制政策 ...

Mon Aug 23 20:34:00 CST 2021 0 341
強化學習

強化學習筆記(一) 1 強化學習概述 隨着 Alpha Go 的成功,強化學習(Reinforcement Learning,RL)成為了當下機器學習中最熱門的研究領域之一。與常見的監督學習和非監督學習不同,強化學習強調智能體(agent)與環境(environment)的交互 ...

Sun Sep 22 07:13:00 CST 2019 0 728
強化學習總結

定義了一個數學模型,可用於隨機動態系統的最優決策過程。 強化學習利用這個數學模型將一個現實中的問題變成一個數學 ...

Fri Mar 31 07:34:00 CST 2017 6 17833
 
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