做游戏 网站,线上分销的三种模式,怎么做网站 有空间,wordpress 微信login一、深度强化学习的崛起 深度强化学习在人工智能领域的重要地位
深度强化学习作为一种融合了深度学习和强化学习的新技术#xff0c;在人工智能领域占据着至关重要的地位。它结合了深度学习强大的感知能力和强化学习优秀的决策能力#xff0c;能够处理复杂的任务和环境。例如…一、深度强化学习的崛起 深度强化学习在人工智能领域的重要地位
深度强化学习作为一种融合了深度学习和强化学习的新技术在人工智能领域占据着至关重要的地位。它结合了深度学习强大的感知能力和强化学习优秀的决策能力能够处理复杂的任务和环境。例如在游戏领域深度强化学习模型如 AlphaGo 等在围棋领域战胜了世界冠军展现出了超越人类的智能水平。在机器人控制方面深度强化学习可以让机器人通过与环境的交互学习到优化的控制策略从而在复杂环境下执行任务和决策为工业自动化和智能家居等领域带来了新的发展机遇。
深度强化学习的发展趋势
随着计算能力的不断提高和数据的不断积累深度强化学习的发展趋势十分乐观。一方面算法优化将持续进行。研究人员将不断改进深度强化学习算法提高模型的准确性、稳定性和可解释性。例如通过引入新的神经网络结构或优化奖励机制使模型能够更快地收敛到最优策略。另一方面深度强化学习将与其他技术进行更深入的融合。如与迁移学习结合让模型能够利用已有的知识快速适应新的任务和环境与元学习结合使模型能够学会如何学习提高其在不同任务中的泛化能力。此外深度强化学习的应用领域也将不断扩展除了游戏、机器人控制等传统领域还将在医疗诊断、自然语言处理和智能推荐等领域发挥重要作用。
二、深度学习与强化学习的结合原理 一深度学习基础
深度学习是人工智能的一个重要分支它采用多层神经网络模型来处理数据和任务。这种模型能够有效地捕捉输入数据的复杂特征从而实现更好的预测和分类。深度学习模型通常包括多层神经网络可以自动学习特征表示。其主要组件有
神经网络一种模拟人脑神经元的计算模型可以学习表示。通过大量的数据进行训练神经网络可以自动提取数据中的特征从而实现对数据的分类、预测等任务。
损失函数用于衡量模型预测与真实值之间差异的函数。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。损失函数的值越小说明模型的预测结果与真实值越接近。
优化算法用于更新模型参数的方法。常见的优化算法有梯度下降、随机梯度下降、Adam 等。优化算法通过不断调整模型的参数使得损失函数的值最小化从而提高模型的性能。
二强化学习基础
强化学习是一种学习决策策略的方法通过与环境的互动来学习以最大化累积收益。强化学习问题通常包括以下几个组件
状态环境的描述可以是数字或连续值。状态是强化学习系统对环境的感知它反映了环境的当前情况。
动作强化学习系统可以采取的行为。动作是强化学习系统对环境的影响它决定了环境的下一个状态。
奖励环境给出的反馈表示当前行为的好坏。奖励是强化学习系统的目标它反映了环境对动作的评价。
策略强化学习系统采取行为的规则。策略是强化学习系统的决策机制它决定了在不同的状态下采取什么动作。
三结合的目标与方式
结合深度学习和强化学习的主要目标是利用深度学习的表示能力提高强化学习的决策性能。具体来说我们可以将深度学习模型作为强化学习系统的价值网络或策略网络以实现更强大的智能决策。
价值网络使用深度神经网络作为价值网络将状态映射到价值。价值网络通过学习状态与价值之间的关系为强化学习系统提供决策依据。例如在深度 Q 学习中价值网络用于估计 Q 值即状态动作对的价值。
策略网络使用深度神经网络作为策略网络将状态映射到动作概率。策略网络通过学习状态与动作概率之间的关系为强化学习系统提供决策策略。例如在策略梯度方法中策略网络用于直接优化策略通过梯度下降来更新策略参数。
三、核心算法与实例 一深度 Q 学习
深度 Q 学习是一种结合了深度学习和 Q 学习的方法它使用神经网络来表示 Q 值函数以估计连续状态空间下每个动作的期望回报。其操作步骤如下
初始化神经网络参数通常随机初始化。从当前状态中随机选择一个动作执行该动作得到下一个状态和奖励。使用当前状态和奖励计算目标 Q 值。使用当前模型预测当前状态下各个动作的 Q 值。计算模型预测值与目标值之间的差值并使用梯度下降法更新模型参数。重复步骤 2 - 5直到模型参数收敛。
数学模型公式为 其中 表示状态 下执行动作 的累积奖励 是折现因子 是时刻 的奖励。
以解决 CartPole 问题为例以下是深度 Q 学习的应用代码展示
import gymnasium as gym
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import randomclass ReplayMemory:def __init__(self, capacity):self.capacity capacityself.memory []def push(self, state, action, reward, next_state, done):self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))if len(self.memory) self.capacity:self.memory.pop(0)def sample(self, batch_size):return random.sample(self.memory, batch_size)def __len__(self):return len(self.memory)class DQN(nn.Module):def __init__(self, input_size, output_size):super(DQN, self).__init__()self.fc1 nn.Linear(input_size, 64)self.fc2 nn.Linear(64, 64)self.fc3 nn.Linear(64, output_size)def forward(self, x):x F.relu(self.fc1(x))x F.relu(self.fc2(x))return self.fc3(x)class Agent:def __init__(self, state_size, action_size, device):self.state_size state_sizeself.action_size action_sizeself.device deviceself.q_network DQN(state_size, action_size).to(device)self.optimizer torch.optim.Adam(self.q_network.parameters(), lr0.001)def act(self, state):state torch.tensor(state, dtypetorch.float).unsqueeze(0).to(self.device)return self.q_network(state).max(1)[1].item()def learn(self, states, actions, rewards, next_states, dones):states torch.stack(states).to(self.device)actions torch.tensor(actions).to(self.device)rewards torch.tensor(rewards).to(self.device)next_states torch.stack(next_states).to(self.device)dones torch.tensor(dones).to(self.device)q_values self.q_network(states).gather(1, actions.unsqueeze(-1)).squeeze(-1)next_q_values self.q_network(next_states).max(1)[0].detach()targets rewards (1 - dones) * 0.99 * next_q_valuesloss torch.mean((q_values - targets)**2)self.optimizer.zero_grad()loss.backward()self.optimizer.step()return loss.item()def train_dqn(agent, num_episodes, memory, batch_size):rewards []for episode in range(num_episodes):state, _ env.reset()state torch.tensor(state, dtypetorch.float).unsqueeze(0)done Falsetotal_reward 0while not done:action agent.act(state)next_state, reward, done, _, _ env.step(action)next_state torch.tensor(next_state, dtypetorch.float).unsqueeze(0)memory.push(state, action, reward, next_state, done)state next_statetotal_reward rewardif len(memory) batch_size:states, actions, rewards, next_states, dones memory.sample(batch_size)loss agent.learn(states, actions, rewards, next_states, dones)rewards.append(total_reward)return rewardsenv gym.make(CartPole-v1)
n_observations env.observation_space.shape[0]
n_actions env.action_space.n
device torch.device(cuda:0 if torch.cuda.is_available() else cpu)
agent Agent(n_observations, n_actions, device)
memory ReplayMemory(10000)
num_episodes 500
batch_size 32
rewards train_dqn(agent, num_episodes, memory, batch_size) 二策略梯度方法
策略梯度方法是一种直接优化策略的算法通过梯度下降来优化策略。操作步骤如下
初始化策略参数。选择一个随机的初始状态。根据当前策略选择一个动作。执行动作并得到奖励。更新策略参数。重复步骤 2 - 5直到收敛。
数学模型公式为 其中 表示策略价值函数 表示策略 表示累积奖励。
以 CartPole 问题为例代码展示如下
import gym
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optimclass PolicyNetwork(nn.Module):def __init__(self, input_size, output_size):super(PolicyNetwork, self).__init__()self.fc1 nn.Linear(input_size, 64)self.fc2 nn.Linear(64, output_size)def forward(self, x):x torch.relu(self.fc1(x))return torch.softmax(self.fc2(x), dim-1)env gym.make(CartPole-v1)
observation_space env.observation_space.shape[0]
action_space env.action_space.npolicy_net PolicyNetwork(observation_space, action_space)
optimizer optim.Adam(policy_net.parameters(), lr0.01)def select_action(state):state_tensor torch.FloatTensor(state)action_probs policy_net(state_tensor)return torch.multinomial(action_probs, 1).item()def update_policy(rewards):discounted_rewards []R 0for r in reversed(rewards):R r 0.99 * Rdiscounted_rewards.insert(0, R)discounted_rewards torch.FloatTensor(discounted_rewards)discounted_rewards (discounted_rewards - discounted_rewards.mean()) / (discounted_rewards.std() 1e-5)optimizer.zero_grad()for i, log_prob in enumerate(log_probs):loss -log_prob * discounted_rewards[i]loss.backward()optimizer.step()for episode in range(1000):state env.reset()[0]log_probs []rewards []done Falsewhile not done:action select_action(state)next_state, reward, done, _, _ env.step(action)log_prob torch.log(policy_net(torch.FloatTensor(state))[action])log_probs.append(log_prob)rewards.append(reward)state next_stateupdate_policy(rewards) 三基于价值的方法
基于价值的方法的操作步骤如下
初始化价值函数的参数。根据当前价值函数选择动作。执行动作并观察新的状态和奖励。更新价值函数的参数使得价值函数更准确地估计状态的价值。重复步骤 2 - 4直到价值函数收敛。
数学模型公式通常基于贝尔曼方程例如在状态价值函数 的更新中 其中 是在状态 下选择动作 的概率 是在状态 下执行动作 的奖励 是折扣因子 是下一个状态。
以 CartPole 问题为例代码如下
import gym
import numpy as npenv gym.make(CartPole-v1)
num_states env.observation_space.shape[0]
num_actions env.action_space.n
gamma 0.99
learning_rate 0.1value_function np.zeros((num_states, num_actions))def select_action(state):return np.argmax(value_function[state])for episode in range(1000):state env.reset()[0]done Falsewhile not done:action select_action(state)next_state, reward, done, _, _ env.step(action)value_function[state][action] learning_rate * (reward gamma * np.max(value_function[next_state]) - value_function[state][action])state next_state 四、在游戏领域的应用 一游戏行业的需求与机遇
游戏行业作为一个充满活力和创新的领域一直在不断寻求新的技术来提升游戏体验和开发效率。近年来游戏市场规模不断扩大游戏类型也日益多样化。据统计2023 年全球游戏市场规模将达到 400 亿美元其中移动游戏市场规模将占据 60% 以上。
随着游戏行业的发展玩家对游戏的品质和智能性要求越来越高。传统的游戏开发方法已经难以满足这些需求而深度强化学习的出现为游戏行业带来了新的机遇。深度强化学习可以通过与游戏环境的交互自动学习最优的游戏策略从而提升游戏性能和玩家体验。
例如在游戏 AI 开发中深度强化学习可以训练游戏内的机器人和 NPC使其行为更加智能和自然。传统的游戏内机器人和 NPC 通常采用基于规则的行为树来实现这种方法存在策略单一、难以覆盖完整游戏周期等问题。而深度强化学习可以让机器人和 NPC 通过不断试错和学习适应不同的游戏场景和玩家行为从而提高游戏的可玩性和挑战性。
此外深度强化学习还可以应用于游戏关卡设计、游戏平衡调整和游戏推荐系统等方面。通过学习大量的游戏数据深度强化学习可以自动设计出具有挑战性和趣味性的游戏关卡调整游戏的平衡性以及根据玩家的兴趣和行为推荐最适合的游戏内容提升玩家的游戏体验。
二具体应用场景
提升游戏性能
深度强化学习可以通过优化游戏策略提升游戏的性能。例如在策略游戏中深度强化学习可以帮助玩家制定最优的战略决策提高游戏的胜率。在动作游戏中深度强化学习可以训练游戏角色的动作控制使其更加灵活和高效。
优化游戏内机器人和 NPC
如前文所述深度强化学习可以训练游戏内的机器人和 NPC使其行为更加智能和自然。通过与玩家的交互和学习机器人和 NPC 可以适应不同的玩家风格和游戏场景提供更加丰富和有趣的游戏体验。 2.游戏关卡设计
深度强化学习可以通过学习大量的游戏数据自动设计出具有挑战性和趣味性的游戏关卡。这种自动生成关卡的方法可以提高游戏的可玩性和重复性同时也可以减轻游戏开发者的工作负担。 3.游戏平衡调整
深度强化学习可以通过学习玩家的行为和反馈自动调整游戏的平衡性。通过优化游戏的难度和奖励机制深度强化学习可以提高游戏的平衡性和可持续性吸引更多的玩家参与游戏。 4.游戏推荐系统
深度强化学习可以通过学习玩家的游戏偏好和行为构建个性化的游戏推荐系统。这种推荐系统可以根据玩家的兴趣和需求推荐最适合的游戏内容提升玩家的游戏体验。
五、在自动驾驶领域的应用 一自动驾驶的挑战与深度强化学习的优势
自动驾驶面临的挑战
自动驾驶技术的发展被认为是未来交通领域的一大趋势但与此同时它也面临着一系列的挑战和难题。这些挑战不仅来自技术层面还涉及法律、伦理、社会适应性等多个方面。
技术挑战自动驾驶技术的研发需要高度精密的传感器、实时数据处理和人工智能等多方面的支持。然而目前仍存在着许多技术问题如在复杂天气条件下的识别、紧急情况下的反应等。尽管已经取得了很大进展但要实现真正完全自动驾驶仍然面临巨大的挑战。据统计目前在恶劣天气条件下自动驾驶系统的准确率会下降 10% - 30% 不等。安全问题安全一直是自动驾驶技术的最大关切点。人们对于自动驾驶车辆是否能够在各种复杂环境下保持安全驾驶存有疑虑。特别是在遇到紧急情况时自动驾驶车辆是否能够做出最正确的判断避免事故发生这是一个巨大的挑战。例如当面临突然出现的障碍物或行人时自动驾驶系统需要在极短的时间内做出反应其反应时间通常需要在几十毫秒以内。道德困境自动驾驶车辆在遇到危险时需要做出道德判断如遇到无法避免的事故时应该保护乘客还是行人。这涉及到伦理和道德问题同时也需要与法律相结合但这个问题并没有一个明确的解决方案。法律和法规自动驾驶技术的应用涉及到一系列法律和法规的制定和修订。目前很多国家的法律法规并未完全适应自动驾驶技术的发展尤其是在事故责任、保险等方面的规定还需要进一步明确。社会适应性自动驾驶技术的普及也需要考虑社会的适应性。人们是否愿意乘坐自动驾驶车辆他们对于自动驾驶技术的信任程度如何这些问题都需要考虑。调查显示目前只有约 40% 的消费者表示愿意乘坐自动驾驶车辆。数据隐私和安全自动驾驶车辆需要实时获取大量的数据来进行决策这也带来了数据隐私和安全问题。如果这些数据被不当利用或者遭到黑客攻击可能会带来严重的后果。基础设施要求实现自动驾驶技术的商业化应用需要相应的基础设施支持包括高精度地图、智能交通管理系统等。这需要各方的合作和投入。社会变革自动驾驶技术的应用将会对社会产生深远的影响包括交通、城市规划、就业等方面。如何引导这些变革使其产生积极的影响也是一个挑战。
深度强化学习在自动驾驶中的优势
提高驾驶安全性深度强化学习可以通过大量的数据和训练来提高自动驾驶系统的感知、规划和控制能力从而减少人为驾驶错误和事故风险。它可以更好地应对复杂的交通场景和突发变化提高驾驶的安全性。例如通过学习大量的实际驾驶数据深度强化学习模型可以准确预测其他车辆的行为提前做出相应的决策避免碰撞事故的发生。提升驾驶舒适度深度强化学习可以学习到更加智能和高效的驾驶策略使驾驶过程更加平稳和舒适。通过优化驾驶决策和控制自动驾驶车辆可以更好地适应不同的驾驶环境提供更好的驾驶体验。例如在行驶过程中深度强化学习模型可以根据路况和交通流量自动调整车速和行驶路线减少颠簸和急刹车的情况。促进交通效率深度强化学习可以提高自动驾驶系统的感知和规划能力使其能够更好地预测和应对交通流量变化。通过智能的驾驶决策和控制自动驾驶车辆可以减少交通拥堵提高交通效率。例如在交通高峰期深度强化学习模型可以自动选择最优的行驶路线避免拥堵路段从而缩短行驶时间。
二具体应用环节
感知与识别
深度增强学习可以学习和提取车辆周围环境的特征包括道路、车辆、行人等。通过深度神经网络系统可以获得更准确和鲁棒的感知能力。在复杂的交通场景中深度增强学习可以帮助自动驾驶系统更好地理解和分析环境信息。例如利用深度强化学习算法对摄像头采集的图像数据进行处理可以准确识别出道路上的各种交通标志和标线以及其他车辆和行人的位置和运动状态。同时深度强化学习还可以结合激光雷达、毫米波雷达等传感器的数据实现多模态信息融合提高感知的准确性和可靠性。
规划与决策
深度增强学习可以结合增强学习算法通过大量的模拟和实际驾驶数据来训练自动驾驶车辆的规划与决策模型。通过不断地优化自动驾驶系统可以学习到更加智能和高效的驾驶策略。例如在多车道变道、交叉口通行等复杂场景中深度增强学习可以帮助自动驾驶车辆做出更准确和安全的决策。具体来说深度强化学习模型可以根据当前的交通状况和车辆状态预测未来的交通变化趋势从而制定出最优的行驶路线和速度策略。同时深度强化学习还可以考虑其他车辆和行人的行为做出更加合理的决策提高行驶的安全性和效率。
控制与执行
深度增强学习可以将感知和规划的结果转化为具体的控制指令和动作执行。通过学习和模拟训练自动驾驶系统可以学会如何精确地控制车辆的加速、制动和转向等操作。深度增强学习可以帮助自动驾驶系统更好地适应不同的驾驶环境提高驾驶的稳定性和安全性。例如在行驶过程中深度强化学习模型可以根据当前的车速、路况和车辆状态自动调整油门、刹车和方向盘的控制力度实现平稳的加速、减速和转向操作。同时深度强化学习还可以结合车辆的动力学模型优化控制策略提高车辆的操控性能和行驶稳定性。
六、未来展望 深度强化学习的挑战
尽管深度强化学习在游戏、自动驾驶等领域取得了显著的成就但它仍然面临着一些挑战。
数据需求深度强化学习需要大量的数据来训练模型这在某些领域可能是难以获取的。例如在自动驾驶领域获取真实的驾驶数据需要大量的时间和成本而且数据的质量也难以保证。此外深度强化学习模型对数据的分布也非常敏感如果数据分布发生变化模型的性能可能会受到很大影响。计算资源深度强化学习需要大量的计算资源来训练模型这对于一些资源受限的环境来说可能是不可行的。例如在移动设备上运行深度强化学习模型可能会受到计算能力和电池寿命的限制。此外深度强化学习模型的训练时间也非常长这对于一些实时性要求较高的应用来说可能是不可接受的。可解释性深度强化学习模型通常是黑盒模型这意味着我们很难理解模型的决策过程。这对于一些需要解释性的应用来说可能是不可接受的例如医疗决策、金融风险管理等。此外深度强化学习模型的决策过程也可能受到数据偏差和噪声的影响这可能会导致模型做出错误的决策。安全性和鲁棒性深度强化学习模型在训练过程中可能会受到攻击和干扰这可能会导致模型的性能下降甚至失效。例如攻击者可以通过修改输入数据或者模型参数来影响模型的决策过程。此外深度强化学习模型在面对未知的环境和情况时也可能会表现出不稳定性和脆弱性这可能会导致模型做出错误的决策。
深度强化学习的未来发展方向
尽管深度强化学习面临着一些挑战但它仍然具有巨大的潜力。未来深度强化学习可能会在以下几个方面取得进一步的发展。
更高效的模型研究人员将寻求设计更轻量级、更有效的神经网络结构以减少模型的计算量和参数数量。例如元学习、联邦学习等技术可以帮助模型在资源受限的环境中进行训练和部署。此外研究人员还将探索如何利用模型压缩和量化等技术来减少模型的存储和计算需求。跨领域应用深度强化学习将继续向更多现实世界场景拓展例如医疗决策、能源管理、气候变化预测等。这需要解决更为复杂的环境和长期回报的问题同时也需要考虑模型的可解释性和安全性。例如在医疗决策领域深度强化学习模型需要能够解释其决策过程以便医生和患者能够理解和信任模型的建议。连续动作空间处理在许多实际任务中行动不是离散的而是连续的因此研究将关注如何更好地处理高维连续动作空间的学习。例如在自动驾驶领域车辆的控制动作是连续的包括加速、制动、转向等。深度强化学习模型需要能够学习到如何在连续的动作空间中做出最优的决策以提高驾驶的安全性和舒适性。安全性和鲁棒性随着深度强化学习在关键领域的应用增加保证学习过程的安全性和系统对扰动的鲁棒性变得尤为重要。研究人员将探索如何利用对抗训练、鲁棒优化等技术来提高模型的安全性和鲁棒性。例如在自动驾驶领域深度强化学习模型需要能够抵御来自外部的攻击和干扰以确保车辆的安全行驶。
解释性和可追溯性为了提高用户信任和接受度研究方向可能还会涉及到强化学习算法的透明度和可理解性。研究人员将探索如何利用可视化、解释性学习等技术来提高模型的可解释性和可追溯性。例如在医疗决策领域深度强化学习模型需要能够解释其决策过程以便医生和患者能够理解和信任模型的建议。
深度强化学习的应用前景
深度强化学习具有广阔的应用前景未来它可能会在更多领域发挥重要作用。
游戏领域深度强化学习将继续在游戏领域发挥重要作用例如游戏 AI 开发、游戏关卡设计、游戏平衡调整等。未来深度强化学习可能会与虚拟现实、增强现实等技术结合为玩家带来更加沉浸式的游戏体验。自动驾驶领域深度强化学习将在自动驾驶领域发挥重要作用例如感知与识别、规划与决策、控制与执行等。未来深度强化学习可能会与其他技术结合例如传感器融合、高精度地图、智能交通管理系统等为自动驾驶车辆提供更加准确和可靠的感知和决策能力。医疗领域深度强化学习可能会在医疗领域发挥重要作用例如疾病诊断、治疗方案推荐、医疗资源分配等。未来深度强化学习可能会与其他技术结合例如医学影像分析、基因测序、电子病历等为医生提供更加准确和个性化的医疗建议。能源管理领域深度强化学习可能会在能源管理领域发挥重要作用例如智能电网调度、能源需求预测、能源存储管理等。未来深度强化学习可能会与其他技术结合例如物联网、大数据分析、人工智能等为能源管理提供更加智能和高效的解决方案。气候变化预测领域深度强化学习可能会在气候变化预测领域发挥重要作用例如气候模型优化、气候变化预测、气候变化应对策略等。未来深度强化学习可能会与其他技术结合例如地球系统模型、大数据分析、人工智能等为气候变化预测和应对提供更加准确和有效的解决方案。
总之深度强化学习虽然面临着一些挑战但它仍然具有巨大的潜力。未来深度强化学习可能会在更多领域发挥重要作用为人类社会带来更多的福利。
七、文章总结和代码案例 文章总结
深度强化学习作为一种融合了深度学习和强化学习的技术在游戏、自动驾驶等领域展现出了巨大的潜力。它结合了深度学习的强大感知能力和强化学习的优秀决策能力能够处理复杂的任务和环境。然而深度强化学习仍然面临着一些挑战如数据需求、计算资源、可解释性和安全性等。未来研究人员将致力于解决这些挑战推动深度强化学习的发展使其在更多领域发挥重要作用。
3 个经典代码案例
1.猜数字游戏
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html langen
headmeta charsetUTF-8meta http-equivX-UA-Compatible contentIEedgemeta nameviewport contentwidthdevice-width, initial-scale1.0title猜数字/title
/head
bodyh3请输入要猜的数字: /h3input typetextdiv已经猜的次数: span idguessCount0/span/divdiv结果是: span idresult/span/divbutton猜/buttonscript//0. 获取到需要的元素let input document.querySelector(input);let button document.querySelector(button);let guessCount document.querySelector(#guessCount);let result document.querySelector(#result);// 1. 在页面加载的时候, 要生成 1 - 100 之间随机的整数let toGuess parseInt(Math.random()*100)1;console.log(toGuess);//2. 给 猜 这个按钮加上个点击事件. button.onclickfunction(){// a) 获取到输入框里的值. let value parseInt(input.value);// b) 和当前的生成的数字进行对比. if(value toGuess){result.innerHTML 低了;}else if(value toGuess){result.innerHTML 高了;}else{result.innerHTML 猜对了!;}// c) 每点击一次提交, 就让 猜 的次数, 加1!let guessCountValue parseInt(guessCount.innerHTML);guessCount.innerHTML guessCountValue 1;/script
/body
/html 这个代码案例通过随机生成一个数字让用户进行猜测并根据用户的输入给出提示展示了基本的用户交互和逻辑判断。
2.表白墙
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html langen
headmeta charsetUTF-8meta http-equivX-UA-Compatible contentIEedgemeta nameviewport contentwidthdevice-width, initial-scale1.0title表白墙/title
/head
bodystyle.container{width: 400px;/* margin 外边距. 第一个数字上下外边距, 第二个数字表示水平外边距. 如果水平设置成 auto 表示元素就水平居中~~ */margin:0 auto;}h1{text-align: center;}p{text-align: center;color: #666;}.row{height: 40px;display: flex;/* 水平居中 */justify-content: center;/* 垂直居中 */align-items: center;}.row span{width: 100px;}.row input{width: 200px;height: 30px;}.row button{width: 306px;height: 40px;color: white;background: orange;border: none;}.row button:active{background-color: #666;}/stylediv classcontainerh1表白墙/h1p输入后点击提交, 就会把信息显示在表格中/pdiv classrowspan谁: /spaninput typetext/divdiv classrowspan对谁: /spaninput typetext/divdiv classrowspan说: /spaninput typetext/divdiv classrowbutton提交/button/div/divscriptlet container document.querySelector(.container);let button document.querySelector(button);button.onclickfunction(){//1. 获取到输入框的内容let inputs document.querySelectorAll(input);let from inputs[0].value;let to inputs[1].value;let message inputs[2].value;if(from || to || message ){alert(当前输入框内容为空!);return;}console.log(from , to , message);//2. 能够构造出新的 div, 用来保存用户提交的内容let rowDiv document.createElement(div);rowDiv.className row;rowDiv.innerHTML from 对 to 说: message;container.appendChild(rowDiv);//3. 提交完之后, 清空输入框的内容for(let i 0; i inputs.length; i){inputs[i].value ;}}/script
/body
/html 这个代码案例实现了一个简单的表白墙功能用户可以输入表白信息并提交信息会显示在页面上。它展示了如何动态创建和添加元素到页面中。
3.待办事项
!DOCTYPE html
html langen
headmeta charsetUTF-8meta http-equivX-UA-Compatible contentIEedgemeta nameviewport contentwidthdevice-width, initial-scale1.0
/head
bodyinput typetextbutton添加待办事项/buttonul/ulscriptlet input document.querySelector(input);let button document.querySelector(button);let ul document.querySelector(ul);button.onclick function() {if(input.value ) {return;}let li document.createElement(li);li.textContent input.value;ul.appendChild(li);input.value ;}/script
/body
/html 这个代码案例实现了一个简单的待办事项列表功能用户可以输入待办事项并添加到列表中。它展示了如何动态创建和管理列表元素。
八、学习资源 一在线课程平台
在当今数字化时代有许多在线课程平台提供关于深度强化学习的课程这些课程可以帮助学习者系统地了解和掌握深度强化学习的知识和技能。
CourseraCoursera 与世界知名高校和机构合作提供了一系列高质量的深度强化学习课程。例如某大学开设的 “深度强化学习基础” 课程涵盖了深度学习和强化学习的基础知识以及深度强化学习的核心算法和应用。该课程通过视频讲解、编程作业和项目实践等方式帮助学习者深入理解深度强化学习的原理和应用。UdemyUdemy 上有众多由专业人士和教育机构制作的深度强化学习课程。这些课程内容丰富涵盖了从入门到高级的不同层次适合不同水平的学习者。例如“深度强化学习实战” 课程通过实际案例和项目实践让学习者掌握深度强化学习的实际应用技能。edXedX 也是一个知名的在线课程平台提供了来自全球顶尖高校的课程。其中一些关于人工智能和机器学习的课程中也涉及到深度强化学习的内容。例如某大学的 “人工智能与机器学习” 课程在讲解机器学习的基础上深入介绍了深度强化学习的概念和应用。
二学术论文和研究报告
学术论文和研究报告是了解深度强化学习最新进展和研究成果的重要途径。通过阅读这些文献学习者可以了解深度强化学习的前沿技术和发展趋势同时也可以学习到其他研究者的研究方法和经验。
学术数据库如 IEEE Xplore、ACM Digital Library、ScienceDirect 等学术数据库中收录了大量关于深度强化学习的学术论文。学习者可以通过关键词搜索找到与自己感兴趣的领域相关的论文进行阅读。例如在 IEEE Xplore 中搜索 “深度强化学习”可以找到许多关于深度强化学习在不同领域应用的论文。研究机构和实验室网站许多知名的研究机构和实验室都会在其网站上发布最新的研究成果和报告。例如OpenAI、DeepMind 等机构的网站上经常会发布关于深度强化学习的研究论文和技术报告。学习者可以关注这些机构的网站及时了解深度强化学习的最新进展。
三开源代码库和项目
开源代码库和项目是学习深度强化学习的宝贵资源。通过研究和分析这些开源代码学习者可以了解深度强化学习的实际应用和实现方法同时也可以借鉴其他开发者的经验和技巧。
GitHubGitHub 是全球最大的开源代码托管平台上面有许多关于深度强化学习的开源项目和代码库。例如OpenAI Baselines 是一个广泛使用的深度强化学习开源库包含了多种深度强化学习算法的实现。学习者可以通过克隆这些项目学习其代码结构和实现方法并进行实践和改进。其他开源平台除了 GitHub 之外还有一些其他的开源平台也提供了深度强化学习的相关资源。例如Google 的 TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架中也包含了一些深度强化学习的示例和教程。学习者可以利用这些资源深入学习深度强化学习的实现和应用。
四社区论坛和交流群
参与社区论坛和交流群是与其他深度强化学习爱好者和专业人士交流和学习的好方法。在这些社区中学习者可以提出问题、分享经验、讨论技术难题从而加深对深度强化学习的理解和掌握。
RedditReddit 上有许多关于深度强化学习的社区和讨论组如 r/deeplearning、r/reinforcementlearning 等。学习者可以在这些社区中与其他爱好者交流了解深度强化学习的最新动态和技术趋势。Stack OverflowStack Overflow 是一个知名的技术问答社区上面有许多关于深度强化学习的问题和解答。学习者可以在上面搜索自己遇到的问题或者提出自己的问题获得其他专业人士的帮助和解答。交流群加入深度强化学习的交流群也是一个不错的学习方法。例如在 QQ、微信等社交平台上有许多深度强化学习的交流群。学习者可以在群里与其他爱好者交流分享学习经验和资源共同进步。 通过利用这些学习资料学习者可以更加系统地学习深度学习的知识和技术提高自己的实践能力和创新能力。同时也可以与其他学习者进行交流和互动共同推动深度学习领域的发展。
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