网站开发合同模板免费,用例图在线制作网站,上海十大保安公司排名,企业形象包装设计一、说明 随着 Open AI 于 2023 年 11 月 6 日发布GPT 代理#xff0c;我们所有人都对它带来的支持和灵活性着迷。想象一下#xff0c;有一个个性化的数字助手始终在您身边#xff0c;根据您的喜好完成日常平凡任务或艰巨任务。但为这些定制代理提供动力的是强化学习#x… 一、说明 随着 Open AI 于 2023 年 11 月 6 日发布GPT 代理我们所有人都对它带来的支持和灵活性着迷。想象一下有一个个性化的数字助手始终在您身边根据您的喜好完成日常平凡任务或艰巨任务。但为这些定制代理提供动力的是强化学习本文将简要介绍强化学习的基础。 致谢AI 代理简介Auto-GPT、AgentGPT 和 BabyAGI 入门 | 数据营 二、什么是强化学习 强化学习RL是一种机器学习范例其中代理通过与环境交互来学习。代理做出决策并以奖励或惩罚的形式接收反馈使其能够随着时间的推移学习最佳策略。与依赖于标记示例的监督学习和侧重于发现模式的无监督学习不同强化学习以从动态交互中学习为中心通过顺序决策来最大化累积奖励。 学分什么是强化学习— MATLAB 和 Simulink (mathworks.com) 强化学习问题中需要了解的术语很少
代理- 代理是在环境中做出决策并采取行动的实体。它可以是机器人、游戏角色或任何能够学习并与周围环境交互的系统。环境——环境是代理运行的外部设置或场景。它包括代理之外可以影响代理行为或受代理行为影响的所有内容。例如在游戏中环境包括虚拟世界、障碍物和其他游戏元素。动作——动作是代理在环境中做出的移动或决定。它可以是选择移动方向、选择策略或影响智能体状态并进而影响环境的任何其他决策。状态 -状态代表环境的当前情况或条件。这是代理用来决定下一步采取什么操作的信息。在游戏中状态可以包括代理的位置、健康状况以及其他角色的位置。奖励——奖励是代理在采取行动后从环境中收到的反馈。它们表示行动的直接利益或后果。积极的奖励鼓励代理人重复某些行为而消极的奖励则阻止不良行为。在游戏中奖励可以是完成关卡时获得的积分也可以是碰撞障碍物时损失的积分。 三、马尔可夫决策过程 在数学上马尔可夫决策过程MDP是一个离散时间随机控制过程。它提供了一个数学框架用于在结果部分随机部分受决策者控制的情况下建模决策。MDP对于研究通过动态规划解决的优化问题非常有用。MDP至少早在20世纪50年代就为人所知关于马尔可夫决策过程的核心研究来源于罗纳德·霍华德Ronald Howard1960年的著作《动态规划与马尔可夫过程》。 它们被用于许多学科包括机器人学、自动控制、经济学和制造业。MDP的名字来自俄罗斯数学家安德烈·马尔科夫因为它们是马尔科夫链的延伸。 马尔可夫决策过程MDP是人工智能和决策理论中使用的数学框架。它提供了一种结构化的方法来对代理与环境交互的决策过程进行建模。中心思想是系统的未来状态仅取决于其当前状态和所采取的行动表现出马尔可夫特性。MDP 涉及定义状态、动作、转换、奖励和策略目的是为代理找到最佳策略以随着时间的推移最大化累积奖励。 为了理解 MDP我们以一个处于以下阶段之一的机器人为例 坐着、站着、脚向前、摔倒、关机和举手 机器人的马尔可夫决策过程 如果我们看到上图从一种状态转换到另一种状态的概率称为状态转换概率。 有关马尔可夫决策过程、转移矩阵和马尔可夫奖励过程的更多信息将在本系列的下一篇文章中介绍
