глубокое обучение подкреплению: обучение компьютеров для игры в игры также может быть «нулевой основой»

Глубокое обучение подкреплению стало одной из популярных областей, которые привлекли большое внимание в последние годы. Он достиг многих удивительных результатов, позволяя компьютерам постоянно учиться и оптимизировать взаимодействие с окружающей средой, наиболее известным из которых является Альфаго, побеждающий чемпиона мира Go Lee Sedol. Кроме того, обучение глубокого подкрепления также может быть применено к игровой области, позволяя компьютерам играть в игры, такие как люди.

#### 1. Что такое глубокое обучение подкреплению

Глубокое обучение подкрепления относится к методу машинного обучения, который позволяет агенту постепенно овладеть оптимальной стратегией посредством непрерывной пробной версии и ошибок, моделируя процесс взаимодействия между агентом и окружающей средой. Он сочетает в себе две технологии: глубокое обучение и обучение подкреплению, и может решать сложные проблемы, такие как пространство с высоким уровнем состояния и непрерывное пространство действий.

#### 2. Как применить его в поле игры

В игровой сфере обучение глубокому подкреплению может изучать оптимальные стратегии, рассматривая игру как к среде и компьютеру как агенту. Например, в 2015 году DeepMind разработала компьютерную программу под названием «DQN» с использованием технологии обучения глубоким подкреплением, позволяя ей самостоятельно учиться в играх Atari и достиг удивительных результатов.

#### 3. Преимущества глубокого обучения подкреплению

По сравнению с традиционными методами машинного обучения, обучение глубокого подкрепления имеет следующие преимущества:

1. Это может иметь дело со сложными проблемами, такими как пространство с высоким уровнем состояния и непрерывное пространство действий;

2. Вы можете постепенно овладеть оптимальной стратегией посредством проб и ошибок, избегая утомительного процесса правил вручную написания;

3. Трансферное обучение может быть выполнено в разных сценариях, что улучшает способность обобщения модели.

#### в заключение

Глубокое обучение подкреплению - это очень многообещающий метод машинного обучения, который также широко используется в игровой области. В будущем, с непрерывным развитием и улучшением технологий, обучение глубокому подкреплению реализует его огромный потенциал в большем количестве областей.