人工智能导论课程项目——基于强化学习的中国象棋智能对弈系统.zip
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
人工智能导论课程项目——基于强化学习的中国象棋智能对弈系统 强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据,只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)。按给定条件,强化学习可分为基于模式的强化学习(model-based RL)和无模式强化学习(model-free RL),以及主动强化学习(active RL)和被动强化学习(passive RL)。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数(value function)算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发,侧重在线学习并试图在探索-利用(exploration-exploitation)间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习,强化学习不要求预先给定任何数据,而是通过接收环境对动作的奖励(反馈)获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论,被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如,Facebook提出了开源强化学习平台Horizon,该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域,RL系统能够为患者提供治疗策略,该系统能够利用以往的经验找到最优的策略,而无需生物系统的数学模型等先验信息,这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说,强化学习是一种通过智能体与环境交互,以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。
- 1
- 2
- 粉丝: 3811
- 资源: 4660
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- ModStartCMS v8.4.0 框架稳定性持续迭代,修复部分已知问题
- bleder 教室学校学生教育室办公室考试
- 人脸检测-使用OpenCV实现的动漫+漫画人脸检测算法-附项目源码-优质项目实战.zip
- 道路贴图,材质材料免费
- 人脸检测-基于OpenCV+Node.js+WebSockets实现的实时人脸检测应用-附项目源码-优质项目实战.zip
- 一些常见的MySQL死锁案例-mysql-deadlocks-master(源代码+案例+图解说明)
- UE4动画烘焙器-ue4.27
- 新建文件夹.zip
- 1103a2a791bbd96ea98021062e327495b1c422e32fb27e0c2d6404b1bd74b692.gif
- 同城相亲交友php小程序