强化学习实战:Keras训练曲线与CNN层可视化及预测方法
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更新于2024-08-07
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"不基于模型的预测-keras训练曲线混淆矩阵cnn层输出可视化实例"
这篇资源主要讨论了不基于模型的预测方法在强化学习中的应用,特别是通过蒙特卡罗(Monte Carlo, MC)学习和时序差分(Temporal Difference, TD)学习来更新状态价值估计。强化学习是机器学习的一个领域,它关注智能体如何通过与环境的互动来学习最优策略。
文章以驾车回家为例,介绍了如何利用MC和TD算法来更新对不同状态所需时间的估计。MC方法在到达终点后一次性更新所有状态的价值,而TD方法则是在每个步骤中都可能进行更新。在回家的例子中,MC算法会在最终到达家时,根据实际总耗时计算每个状态的更新值,而TD算法则在每个状态变化时即时更新。
书中还提到了马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP),这是强化学习的基础概念,它描述了一个状态转移过程,其中未来的状态只依赖于当前状态,而不依赖于之前的历程。MDP包括了马尔科夫过程和奖励机制,帮助智能体学习最优策略。
动态规划是解决MDP的一种方法,包括策略评估、策略迭代和价值迭代等步骤。这些方法在小规模问题中非常有效,但对大规模问题可能会遇到计算复杂性的问题。
在不基于模型的预测部分,蒙特卡罗学习通过多次重复试验来估计长期回报,而时序差分学习则尝试在每次经历中即时更新状态价值,比如Sarsa和Q学习算法。这些方法在实际应用中,如游戏策略评估和控制,具有重要意义。
此外,资源可能还涉及了Keras框架下训练曲线的可视化和CNN层输出的可视化,这对于理解模型的学习过程和性能评估至关重要。Keras是一个高级神经网络API,用于快速构建和训练深度学习模型,而混淆矩阵则用于评估分类模型的性能,展示模型在各个类别上的预测准确性。
总结来说,这个资源涵盖了强化学习的基本概念,包括马尔科夫决策过程、动态规划、蒙特卡罗学习和时序差分学习,并结合实际例子和Keras的可视化工具,深入浅出地介绍了这些方法的应用。同时,它还提到了深度强化学习,这是近年来强化学习与深度学习结合的热门研究方向,通常用于复杂的决策问题,如游戏AI和机器人控制。
2020-09-16 上传
2019-08-11 上传
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啊宇哥哥
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