Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。 除了为分类和回归问题提供标准的指标以外，Keras还允许用户自定义指标。...这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...为回归问题提供的性能评估指标 Keras为分类问题提供的性能评估指标 Keras中的自定义性能评估指标 Keras指标 Keras允许你在训练模型期间输出要监控的指标。...Keras中的自定义性能评估指标 除了官方提供的标准性能评估指标之外，你还可以自定义自己的性能评估指标，然后再调用compile()函数时在metrics参数中指定函数名。...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码 总结 在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用
三、Deep Q-Learning的简介 四、与深度学习相比，深度强化学习面临的挑战 4.1 目标网络 4.2 经验回放 五、使用Keras & Gym 在Python中实现Deep Q-Learning...然而，当我们将深度强化学习与深度学习（DL）进行比较时，存在一个挑战： 非固定或不稳定目标 让我们回到深度Q学习的伪代码： ? 正如您在上面的代码中看到的，目标在每次迭代中都在不断地变化。...当我们玩游戏时，我们会更多地了解状态和行为的基本真值，因此输出也在变化。 因此，我们尝试学习映射不断变化的输入和输出。但是解决办法是什么呢？...它们结合在一起，形成了用于在Atari游戏中实现人类级性能的深度Q学习算法（仅使用游戏的视频帧）。 ?...没错——让我们启动我们的python notebook吧！ 我们会创造一个可以玩CartPole的代理。我们也可以使用Atari游戏，但是训练一个代理来玩需要一段时间（从几个小时到一天）。
综述 本篇博文将向大家演示，如何在仅仅运用78行代码的情况下，利用 Keras 和 Gym 实现深度强化学习，使得 CartPole 这款游戏得以成功运行。...v=V1eYniJ0Rnk 在Q学习算法中，有一个Q函数，可基于某个状态估计 reward。 类似地，在深Q网络算法中，我们将神经网络看作Q函数，基于某个状态来估计 reward。...Cartpole 游戏 通常，训练 agent 玩 Atari 游戏需要一定的时间（可能几个小时，也可能是一天）。...在 Keras 的帮助下，基本神经网络的实现过程真的简单了许多。下面的代码创建一了个空的神经网络模型。Activation、loss 和 optimizer是与神经网络特性相关的参数，此处不做讨论。...这是因为，在 agent 还没有得到最终的模型时，尽可能多的尝试会非常有利。当不能随机决定动作时，agent 将基于当前状态预测 reward 值，并选择能得到最高 reward 值的动作。
背景概述 深度学习革命在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了许多最新的进展和突破。尤其是在深度强化学习这个特别的领域，我们已经看到了非凡的进展。...2013 年 DeepMind 出版了「用深度强化学习来玩 Atari」，这个模型只通过观看屏幕上的像素，就可以学习如何玩 Atari 游戏。...Huskarl 与 TensorFlow 抽象出计算图的管理以及 Keras 创建高级模型的想法类似，它抽象出了智能体与环境的交互。这便使用户能够专注于开发和理解算法，同时还可以防止数据泄漏。...下面是创建并可视化深度强化学习网络（DQN）智能体所需的完整代码，该智能体将学习 cartpole 平衡问题。 ? 创建并可视化深度强化学习网络（DQN）智能体的完整代码 ?...（）函数时为 max_subprocesses 参数提供所需的值即可，详情如下面的代码段所示。
它们可以从一个空白状态开始，然后在合适的条件下达到超越人类水平的性能。...两个强化学习的算法 Deep-Q learning 和 A3C 已经在 Deeplearning4j 库上实现了，现在，它已经可以玩《毁灭战士（Doom）》了。...通过 Keras 模型 API 实现策略和价值函数 首先，我们可以在单个 Model 类下定义策略和价值估计网络： 下面就可以验证模型是否能正常运行： 这里需要注意的是： 模型的层级和执行路径是独立定义的...模型并没有「input」层，它将接收原始的 NumPy 数组 两个计算路径可以通过函数式 API 在一个模型中定义 模型可以包含动作采样等辅助性方法 在实时运行模式中，所有模块都从 NumPy 数组开始运行...然而，并不是这样的，不完全是。 如果你是用 Keras API 来构建和管理你的模型，那么它将会将模型编译成静态图。因此你最终将获得静态计算图的性能和 eager execution 的灵活性。
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是结合深度学习与强化学习的一种方法，用于解决复杂的决策问题。...强化学习简介强化学习是一种训练智能体（agent）在环境（environment）中通过试错学习最优行为策略（policy）的机器学习方法。...DQN算法简介DQN结合了Q-learning和深度神经网络，使用神经网络逼近Q函数。Q函数用于估计在某一状态下采取某一动作的价值。...模型训练与评估5.1 训练DQN模型我们将训练DQN模型，使其能够在CartPole环境中学会保持平衡。...，我们可以评估模型的性能，观察其在环境中的表现。
2013年，DeepMind发布了“使用深度强化学习玩Atari”，他们的模型只是通过观看屏幕上的像素来学习玩Atari游戏。三年后，AlphaGo击败了Go世界冠军，吸引了全球观众。...类似于TensorFlow如何抽象出计算图的管理，以及Keras创建高级模型，Huskarl抽象出代理 - 环境交互。这使用户可以专注于开发和理解算法，同时还可以防止数据泄漏。...目前项目仍处于早期阶段，但它已经包括深度Q学习网络（DQN），Double DQN，AC，DDPG等算法的实现，同时提供了解决离散和连续状态下的方法。...下文是创建和可视化DQN代理所需的完整代码，该智能体学习平衡一个cartpole，可以看出整个的代码非常的简洁，后文将会详细讲述过程。...然后，将环境实例分布在多个进程上，这些进程在可用的CPU内核上自动并行化，只需在调用sim.train（）时为max_subprocesses参数提供所需的值，如下面的代码段所示。
在 OpenAI Gym 中，智能体在环境中执行动作，观察环境的反馈，并根据反馈调整策略。 3. 深度 Q 网络（DQN） DQN 是一种用于解决离散动作空间问题的强化学习算法。...构建了一个简单的深度 Q 网络模型，并实现了一个 DQN Agent。...Agent 根据 epsilon-greedy 策略选择动作，并通过 Q-learning 更新模型。 4. 深度确定性策略梯度（DDPG） DDPG 是一种用于解决连续动作空间问题的强化学习算法。...总结 本篇博客介绍了在 OpenAI Gym 中应用深度 Q 网络（DQN）和深度确定性策略梯度（DDPG）算法的示例。这些算法为解决离散和连续动作空间的强化学习问题提供了基础。...在实际应用中，需要根据具体问题调整网络结构和超参数，并进行大量的训练以获得良好的性能。希望这篇博客能够帮助你更深入地理解 OpenAI Gym 中的强化学习算法。
状态（State）：环境在某一时刻的具体情况。 动作（Action）：智能体在某一状态下可以执行的操作。 奖励（Reward）：环境对智能体动作的反馈。...在MDP中，智能体的目标是找到最优策略π，使得在每个状态下的累积奖励最大化。 第二章 强化学习的核心算法 2.1 Q学习 Q学习是一种无模型的强化学习算法，通过学习状态-动作对的Q值来选择最优动作。...提高样本效率和模型的泛化能力是一个重要的研究方向。研究人员正在探索利用迁移学习、多任务学习和模型简化等方法来提高样本效率和泛化能力。...研究人员正在开发鲁棒性和安全性增强的RL算法，以确保在面对不确定性和噪声时，系统仍能做出安全可靠的决策。 4.3 解释性与透明性 强化学习模型，特别是深度RL模型，往往是黑箱模型，难以解释其决策过程。...提高RL模型的解释性和透明性有助于增加用户的信任，并在关键任务中应用。研究方向包括开发可解释的RL算法和可视化工具，以帮助理解和解释RL模型的行为。
直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，在多数游戏中，比人类玩的还好，它仅使用像素作为输入而没有使用游戏规则的任何先验知识...Q-学习 类似地，Q-学习算法是 Q 值迭代算法的改编版本，其适应转移概率和回报在初始未知的情况（见公式18-5）。Q-学习通过观察智能体玩游戏，逐渐提高Q-值的估计。...我们现在学的基本的深度Q-学习算法，在玩Atari时太不稳定。DeepMind是怎么做的呢？他们调节了算法。 深度Q-学习的变体 下面看几个深度Q-学习算法的变体，它们不仅训练稳定而且很快。...双DQN 在2015年的论文中，DeepMind调节了他们的DQN算法，提高了性能，也稳定化了训练。他们称这个变体为双DQN。算法更新的原因，是观察到目标网络倾向于高估Q-值。...每个包装器在包装时没有参数，所以如果想设置参数，必须传入lambda。
在训练过程中，采用经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）等技术来提高学习的稳定性和效率。...（二）代码示例 以下是一个简单的 DQN 代码示例，用于解决 CartPole 环境问题（一个经典的强化学习环境，目标是让一个杆子在小车上保持平衡）。...然后通过不断地与环境交互、存储经验、从经验回放缓冲区采样数据训练网络等步骤来训练 DQN 模型。最后进行测试，展示训练好的智能体在 CartPole 环境中的表现。...在游戏开发中，它可以创造出极具挑战性的 AI 对手，提升游戏的趣味性和可玩性；在自动驾驶领域，能够帮助车辆在复杂多变的交通环境中做出智能决策，提高行车安全性和效率；在机器人控制方面，使机器人可以自主学习各种任务...但随着技术的不断发展，新的算法改进和创新不断涌现，如基于模型的强化学习、分层强化学习等，有望进一步克服这些挑战，推动强化学习在更多领域的深入应用，为人工智能的发展带来更多的可能性。
今天我们来用深度强化学习算法 deep Q-learning 玩 CartPole 游戏。...推荐阅读：一文了解强化学习 ---- 在强化学习中有一个著名算法 Q-learning： ?...在 Q-Learning 算法中，是通过一个 Q 函数，来估计对一个状态采取一个行动后所能得到的奖励 Q(s,a)， 在 Deep Q Network 中，是用一个神经网络来估计这个奖励。...CartPole 这个游戏的目标是要使小车上面的杆保持平衡， state 包含四个信息：小车的位置，车速，杆的角度，杆尖端的速度 agent 的行动 action 包括两种：向左推车，向右推车 在每轮游戏开始时...* np.amax(model.predict(next_state)) target_f 为前面建立的神经网络的输出，也就是损失函数里的 Q(s,a)， 然后模型通过 fit() 方法学习输入输出数据对
同样在1958年，Frank Rosenblatt造了一个神经网络的雏形，这个模型被他称为“感知器”。后来，1989年时，计算机视觉的“深度学习神经网络”也火了。...来源：JúliaTorres - 巴塞罗那 人工智能需要大型数据集来训练其模型，但幸运的是，由于成本的大幅降低和数据生成的可靠性提高，数据的创建和可用性呈指数级增长：数码照片，更便宜和精确的传感器等。...在撰写本书时，AmazonAIaaS分为两个层次：亚马逊机器学习[39]的预测分析和快速模型构建与部署的SageMaker[40]工具。...（附资源） 决策树：一种像人脑一样工作的算法 如何让你的深度神经网络跑得更快 手把手教你从零开始用Python打造自己的神经网络 等你来译： Cartpole -强化学习介绍（深度Q学习）...用深度强化学习玩Atari第一部分：DDQN 深度学习文本分类实战报告：CNN, RNN & HAN 使用Tensorflow进行深度强化学习课程5：如何用策略梯度玩Doom和Cartpole
对于经验丰富的研究人员，Reaver 提供简单但性能优化的代码库，而且都是模块化架构：智能体、模型和环境都是分开，并且可以随意组合调换。” 欢迎加入星际争霸强化学习阵营。...深度强化学习AI Reaver：模块化且便于调试 性能 大部分已发表的强化学习基准通常针对的都是 MPI 之间 message-based 通信，对于 DeepMind 或者 OpenAI 这样有大规模分布式强化学习配置的机构而言这样做自然很合理...，但对于普通研究者或其他没有这类强大基础设施的人，这就成了很大的瓶颈。...每个神经网络都是简单的 Keras 模型，只要符合基本的 API contracts 都能调用。 调试 现在一个游戏 AI 通常含有十几个不同的调试参数，如何实现更为统一便捷的调试？...单机友好，可用于训练星际争霸II各种任务 Roman Ring 列出了 Reaver 在《星际争霸 II》各种小型游戏上与其他 AI 的性能对比。
策略梯度方法简介 在强化学习中，策略梯度方法通过直接优化策略，使得智能体在环境中的行为能够最大化累积奖励。与Q学习不同，策略梯度方法通过参数化策略来选择动作，并通过梯度上升（或下降）来优化这些参数。...环境搭建 我们将使用OpenAI Gym库中的CartPole环境进行实验。...模型训练与评估 5.1 评估策略网络 训练完成后，我们可以评估策略网络的性能，观察其在环境中的表现。...总结 本文详细介绍了如何使用Python实现策略梯度方法（Policy Gradient），包括策略网络的设计、策略梯度方法的实现以及模型的训练与评估。...通过本文的教程，希望你能够理解策略梯度方法的基本原理，并能够将其应用到实际的强化学习任务中。随着对策略梯度方法和强化学习的深入理解，你可以尝试实现更复杂的环境和智能体，以解决更具挑战性的任务。
人工智能在航空航天中的主要应用设计与制造优化设计：通过AI算法优化航空器的设计，减少空气阻力和能量消耗。智能制造：利用机器学习优化生产流程，提高制造精度和效率。...案例分析案例一：AI优化航天器设计某航空公司通过AI技术优化飞机的机翼设计，使用基于深度学习的生成对抗网络（GAN）来模拟不同设计的空气动力学性能。...import numpy as npimport gym# 创建强化学习环境env = gym.make('CartPole-v1')# 定义Q学习算法def q_learning(env, num_episodes...:")print(q_table)通过这种强化学习方法，可以优化航天任务的执行策略，提高任务的成功率和效率。...未来展望随着AI技术的不断发展，其在航空航天领域的应用将更加广泛和深入。未来，AI将推动航空航天领域向更加智能化和自动化方向发展，提高整体效率和安全性。
Google DeepMind结合强化学习与深度学习，提出DQN（Deep Q-Network，深度Q网络），它可以自动玩Atari 2600系列的游戏，并取得了超过人类的水平。...深度强化学习模型对环境没有特别强的限制，可以很好地推广到其他环境，因此对强化学习的研究和发展具有非常重大的意义。下面我们来看看深度强化学习的一些实际应用例子。...估值网络和策略网络的效果都非常好，相对来说，策略网络的性能更胜一筹。AlphaGo融合了所有这些策略，取得了比单一策略更好的性能，在实战中表现出了惊人的水平。...与普通的监督学习不同，在强化学习中，可能没有绝对正确的学习目标，样本的feature不再和label一一对应。...输入数据r为每一个Action实际获得的Reward，在CartPole问题中，除了最后结束时的Action为0，其余均为1。
与传统的Q-learning算法相比，CQL的策略更为稳健，能够在没有在线探索的情况下取得较好的决策效果。...在经典的 CartPole 环境中实现 CQL 算法，可以使用 gym 提供的环境来测试 CQL 算法的性能。CartPole 环境的立杆的环境，如下所示，通常用来简单的测试下强化学习算法。...以下是一些可能导致奖励不收敛的常见原因，以及如何修改代码以提高模型的表现： 1. Replay Buffer 不足 在离线强化学习中，经验回放缓冲区用于存储从环境中收集的样本。...修改： 调整优化器的学习率，尝试稍微降低学习率以查看是否能提高模型的稳定性。...状态标准化或归一化 强化学习中的状态通常具有不同的尺度。对状态进行标准化或归一化有助于提高模型的收敛性，尤其是当输入状态具有较大的范围差异时。
这使网络可以专注于（或关注）特定的输入，这可以加快训练速度并可以提高模型的准确率。 注意通常是一件好事。 但是，在撰写本文时，Keras 尚未内置注意力。...动作是智能体在观察到某种状态时可以执行的操作。 如果我们的特工正在玩一个简单的棋盘游戏，那么该动作将由该特工轮到它来做。 然后转弯就是座席的状态。...DeepMind 至少没有提到 Mnih 等人的论文《和深度强化学习一起玩 Atari》，就不会完成关于强化学习的讨论。 然后是 DeepMind，现在是 Google。...让我们快速讨论一下这两种环境： CartPole：CartPole 环境由平衡在推车上的杆组成。 智能体必须学习如何在立柱下方的推车移动时垂直平衡立柱。...CartPole CartPole 智能体将使用一个相当适度的神经网络，即使没有 GPU，您也应该能够相当迅速地进行训练。 我们将一如既往地从模型架构开始。
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