關於機器學習需要了解的知識

2021-09-27 10:57:25 字數 1253 閱讀 1312

當我們要學習人工智慧的時候,我們需要學習很多的知識,比如機器學習、深度學習等。一般來說,機器學習是人工智慧的核心知識,要想學好人工智慧就必須重視機器學習的知識。在這篇文章中我們給大家介紹一下關於機器學習需要了解的知識。

當然,說到機器學習就必須要說一下機器學習演算法,在機器學習演算法中,尤其是神經網路被認為是新的人工智慧革命的起因。而機器學習中涉及到了增強學習,那麼什麼是增強學習呢?資料驅動演算法可以分為三類:監督式、非監督式和增強學習。監督式學習和非監督式學習通常用於執行諸如影象分類、檢測等任務,雖然它們的精確度是顯著的,但這些任務不同於我們所期望的智慧型。而這些就是增強學習的**。而增強學習的原理還是很簡單的,環境給agent乙個正確的東西給予獎勵,並且對於錯誤的東西來懲罰它。

下面我們就給大家介紹一下增強學習中的演算法,有兩種應用廣泛的增強學習演算法,分別是q learning和deep q learning,其中q learning是一種應用廣泛的增強學習演算法。如果不進行詳細的數**算,給定的動作質量取決於agent處於什麼狀態。agent通常執行給予最大回報的操作。當然,在這個演算法中,agent根據環境給予多少回報來學習每個動作的質量。每個環境的狀態值以及q值通常儲存在表中。當agent與環境互動時,q值從隨機值更新到實際上有助於最大化回報的值。而deep q learning則是q learning的拓展,這是因為q learning的使用表的問題在於它不能很好地擴充套件。如果狀態數太高,該錶將不適合於記憶體。這就是deep q learning可以應用的地方。深度學習基本上是一種通用的近似機器,它能理解抽象的表示。深度學習可以用來近似q值,也可以通過梯度下降學習q值。

在增強學習中,在訓練資料的情況下總會有經驗回放,這是因為在訓練神經網路時,資料不平衡起著非常重要的作用。如果乙個模型被訓練,當agent與環境互動時,就會出現不平衡。所以,所有狀態以及相關資料都儲存在記憶體中,神經網路可以隨機選取一批互動和學習。

那麼增強學習有什麼延伸的方面呢?其實增強學習有很多的功能,能很好地處理許多事情,但是在反饋稀疏的地方通常會失敗。agent不會長期探索實際有益的行為。有時,為了自身的緣故而不是直接嘗試解決問題,需要採取一些行動。因為這樣做可以讓agent執行複雜的操作,基本上允許agent計畫事情。在這種設定中,有兩個q網路。它們被表示為控制器和元控制器。 元控制器檢視原始狀態並計算要遵循的目標。 控制器與目標一起進入狀態,並輸出策略來解決目標。檢查是否達成目標,並向控制器給予回報。 當片段結束或達到目標時,控制器停止。然後,元控制器選擇乙個新目標,並重複這個目標。

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