近日，卡内基梅隆大学、微软研究院、谷歌和 Citadel 等机构在 arXiv 上联合发表了一篇研究论文，提出了一种将深度强化学习应用于对话系统的新技术：BBQ 网络。...受强化学习在 Atari 和棋盘游戏上的突破（Mnih et al. 2015; Silver et al. 2016）的启发，我们使用了深度强化学习（DRL）来学习对话系统的策略。...深度 Q 网络（DQN）智能体通常是通过 ε-greedy 启发式方法来进行探索，但当奖励是稀疏的且动作空间很大时（对话系统就是这个情况），这种策略往往无效。...另外，我们还表明所有智能体只有在给出了 RBS 时才能工作，尽管预填充的对话的数量可以很小。 ? 图 1：对话系统的组成 BBQN 是一种使用深度学习模型来学习对话策略的算法。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.05715 摘要：我们提出了一种新的算法，可以显著提升对话系统中深度 Q 学习智能体的探索效率。
定制化 因为微搭是基于『云开发』使用的，所以如果熟悉云开发TCB，可以灵活使用 方法意图有两个作用 分类 模板方法的生成，不同『方法意图』生成的模板方法不一样 状态 分开发、预览、发布三种状态 数据源...——外部 只有一堆堆方法，没有数据源 『云函数』可以合并多个接口数据处理，相当于中间件功能 应用编辑器 单文本框嵌套循环使用，需要使用到『表达式』 forItems.id11[forItems.id12
本次有机会受邀参加腾讯云GPU服务器试用活动，这里附上个人的快速上手指南。...1.系统选择 个人建议如果是不怎么熟悉linux相关环境的小白想要快速上手深度学习的开发，可以先试用Windows Server系统，理由是会更偏向于平时使用的Windows系统。..._20220511141908.png 2.驱动安装 如果这里是选择的Windows系统来进行深度学习，那么环境搭建也是相当简单。只需要按照官方文档去安装驱动和cuda就可以了。...这里附上腾讯云官方的文档说明，就不重复赘余了。...配置完环境后，就可以愉快的开始你的深度学习之旅了~
一、背景 目前业界对话系统一般分为自然语言理解NLU、对话管理DM及自然语言生成NLG模块，而DM又分为对话状态跟踪DST及决策Policy模块。...本文介绍运用深度强化学习模型学习决策，基于当前的对话状态state运用模型决策行为action。...二、深度强化学习 关于强化学习，强烈建议阅读David Silver的强化学习的PPT，有时间最好看他在YouTube上的课程。...深度强化学习，运用深度学习强大的state刻画能力和目标拟合能力，大大提高了强化学习解决问题的效率。...在实验过程中，我们也发现，强化学习模型的学习过程，依赖深度学习模型的拟合能力，实验过程中经历过一次DNN模型的调优，大大加速了强化学习模型的收敛速度。
主要讨论了如何使用深度强化学习方法解决智能交通系统问题，特别是智能信号灯控制问题。本公众号将分4次发布本综述报告的翻译，仅供大家参考学习。...系列预告 深度强化学习智能交通 (I) ：深度强化学习概述 深度强化学习智能交通 (II) ：交通信号灯控制表示为 Deep RL 问题 深度强化学习智能交通 (III) ：Deep RL 在交通信号灯控制中的应用...深度强化学习智能交通 (IV) ：自动驾驶、能源管理与道路控制 0 介绍 随着城市化进程的加快和自动技术的最新发展，交通研究逐渐向智能化方向发展，称为智能交通系统（ITS）。...在多智能体 RL 系统中，有几种方法可以解决这个问题，如分布式学习、合作学习和竞争学习[17]。 2 深度强化学习 在高维的状态空间，传统的 RL 算法不能有效地为每一个状态计算价值函数和策略函数。...深度学习模型是从人类神经系统的多层结构中获得启发。如今，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和强化学习等诸多领域得到了广泛的应用。
主要讨论了如何使用深度强化学习方法解决智能交通系统问题，特别是智能信号灯控制问题。本公众号将分4次发布本综述报告的翻译，仅供大家参考学习。 获取英文原论文"强化学习智能交通"。...系列预告 深度强化学习智能交通 (I) ：深度强化学习概述 深度强化学习智能交通 (II) ：交通信号灯控制表示为 Deep RL 问题 深度强化学习智能交通 (III) ：Deep RL 在交通信号灯控制中的应用...深度强化学习智能交通 (IV) ： 自动驾驶、能源管理与道路控制 0 介绍 随着城市化进程的加快和自动技术的最新发展，交通研究逐渐向智能化方向发展，称为智能交通系统（ITS）。...在多智能体 RL 系统中，有几种方法可以解决这个问题，如分布式学习、合作学习和竞争学习[17]。 2 深度强化学习 在高维的状态空间，传统的 RL 算法不能有效地为每一个状态计算价值函数和策略函数。...深度学习模型是从人类神经系统的多层结构中获得启发。如今，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和强化学习等诸多领域得到了广泛的应用。
作者 | 小猴锅 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 【磐创AI导读】：本篇文章是深度强化学习专栏的第三篇，讲了第四节无模型的强化学习方法，希望对大家有所帮助。...查看上篇关于本专栏的介绍：深度强化学习（DRL）专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 目录： 1....引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4....专栏小结 6 深度强化学习算法： 传统的强化学习算法适用于动作空间和状态空间都较小的情况，然而实际的任务中往往都是有着很大的动作空间和状态空间，对于这种情况，传统的强化学习算法难以处理。...而深度学习算法擅于处理高维的数据，两者结合之后的深度强化学习算法在很多任务中取得了非常不错的效果。本章我们主要介绍几个较为典型的深度强化学习算法。
深度学习与强化学习 随着 DeepMind 公司的崛起，深度学习和强化学习已经成为了人工智能领域的热门研究方向。...除了众所周知的 AlphaGo 之外，DeepMind 之前已经使用深度学习与强化学习的算法构造了能够自动玩 Atari 游戏的 AI，并且在即时战略游戏 StarCraft II 的游戏 AI 构建上做出了自己的贡献...本篇 PPT 将会从强化学习的一些简单概念开始，逐步介绍值函数与动作值函数，以及 Q－Learning 算法。然后介绍深度学习中卷积神经网络的大致结构框架。...最后将会介绍卷积神经网络是如何和强化学习有效地结合在一起，来实现一些简单的游戏 AI。 之前也写过一份PPT《当强化学习遇见泛函分析》，两份 PPT 有一些重复的地方，读者选择一些看即可。...之前文章从强化学习的定义出发，一步一步地给读者介绍强化学习的简单概念和基本性质，并且会介绍经典的 Q-Learning 算法。
与监督学习相比，强化学习不需要事先准备样本集，而是通过不断尝试，发现不同动作产生的反馈，来指导策略的学习。...与无监督学习相比，强化学习不只是探索事物的特征，而是通过与环境交互建立输入与输出之间的映射关系，得到最优策略。...强化学习的特点： 试错学习：智能体与环境交互，每一步通过试错的方式学习最佳策略，没有任何的指导。 延迟反馈：智能体的试错获得环境的反馈，可能需要等到过程结束才会得到一个反馈。...‘ 过程性学习：强化学习的训练过程是一个随着时间变化的过程。 环节之间的行为相关性：当前的行为影响后续的状态和行为。...强化学习的基本概念 智能体(agent) 不可避免的要与环境进行交互，必须了解环境将如何响应所采取的操作，这是一种多次试验的试错学习方法。 在强化学习的概念中，状态表示智能体的当前状态。
所以我们今天不妨就来厘清强化学习的真正价值与现实难题。 深度学习、强化学习、 深度强化学习，傻傻分不清楚？ 经过几年的市场教育，大多数开发者对于深度学习框架能够做什么、怎么做，已经比较有谱了。...深度学习就有点搞不定了。 这时我需要用强化学习框架来训练一个智能体，每当它摘下一个新鲜漂亮的好苹果，就会收到来自系统的奖励，进行正强化。...这时候就需要一种全新的算法，将深度学习与强化结合学习起来，只要告诉它新的奖励机制，机器就能通过深度神经网络自主get类似技能，不需要我再手把手训练。...强化学习的逻辑更像人脑，主要解决的是智能决策问题，比如游戏打出高分、通用机器人、推荐系统等等。...对话生成：比如体验更好的人机多轮对话，让机器人能够持续生成有意义的对话，而不是乱说一气地尬聊；与深度学习相结合，实现更好的机器双语翻译效果。
尽管监督式和非监督式学习的深度模型已经广泛被技术社区所采用，深度强化学习仍旧显得有些神秘。这篇文章将试图揭秘这项技术，并解释其背后的逻辑。...受众读者主要是有机器学习或者神经网络背景，却还没来得及深入钻研强化学习技术的朋友。 文章大纲如下： 强化学习面临的主要挑战是什么？...如何用数学表达式表示强化学习过程？我们将定义马尔科夫决策过程，并用它来解释强化学习过程。 该如何构建长期策略？...这就是强化学习试图去解决的任务。强化学习介于监督式学习和非监督式学习之间。...在他们的系统中，DeepMind实际上让ε随着时间从1降低至0.1——在开始的时候系统完全进行随机移动来最大限度地探索状态空间，然后它会降低到一个固定的探索率。
（译：强化学习是机器学习的一个分支，强化学习最大的特点是在交互中学习（Learning from Interaction）。...Agent 在与环境的交互中根据获得的奖励或惩罚不断的学习知识，更加适应环境。RL学习的范式非常类似于我们人类学习知识的过程，也正因此，RL被视为实现通用AI重要途径。）
大咖简介：雷海林，腾讯云数据库技术专家，2007加入腾讯，一直从事支付，数据库领域相关的开发工作。...---- 2019年DTCC中国数据库大会上，腾讯云数据库专家雷海林受邀接受了深度专访。对个人在数据库领域的心路历程，TDSQL智能运维平台架构，以及数据库运维的宝贵经验逐一进行了分享。...问题2：腾讯云在金融行业已经有很多落地的解决方案，尤其腾讯云TDSQL已是金融行业的“杀手锏”级应用，那么TDSQL 智能运维平台扮演的是怎样一种角色？...问题4：能否谈一下腾讯金融云TDSQL智能运维平台到底智能到什么程度，到底有多大比例的业务能实现自动运维？...2、智能告警，在不同的业务场景，有着不同的运营指标曲线，如何识别突发异常，是监控的一大难点，我们结合iforrest，深度学习等AI算法，去识别曲线上的异常点。
，深度强化学习仍旧显得有些神秘。...受众读者主要是有机器学习或者神经网络背景，却还没来得及深入钻研强化学习技术的朋友。 文章大纲如下： 强化学习面临的主要挑战是什么？...如何用数学表达式表示强化学习过程？我们将定义马尔科夫决策过程，并用它来解释强化学习过程。 该如何构建长期策略？...这就是强化学习试图去解决的任务。强化学习介于监督式学习和非监督式学习之间。...在他们的系统中，DeepMind实际上让ε随着时间从1降低至0.1——在开始的时候系统完全进行随机移动来最大限度地探索状态空间，然后它会降低到一个固定的探索率。
之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容，二者能否联系起来呢！...该论文便是深度强化学习和推荐系统的一个结合，也算是提供了一个利用强化学习来做推荐的完整的思路和方法吧。本文便是对文章中的内容的一个简单的介绍，希望对大家有所启发。...因此，本文提出了基于强化学习的推荐系统框架来解决上述提到的三个问题： 1）首先，使用DQN网络来有效建模新闻推荐的动态变化属性，DQN可以将短期回报和长期回报进行有效的模拟。...3.3 深度强化学习作推荐 这里深度强化学习用的是Dueling-Double-DQN。之前我们介绍过DQN的三大改进，包括Double-DQN，Dueling-DQN和优先经验回放，这里用到了两个。...总的来说，使用深度强化学习来进行推荐，同时考虑了用户活跃度和对多样性推荐的探索，可以说是一个很完备的推荐框架了！
之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容，二者能否联系起来呢！...该论文便是深度强化学习和推荐系统的一个结合，也算是提供了一个利用强化学习来做推荐的完整的思路和方法吧。本文便是对文章中的内容的一个简单的介绍，希望对大家有所启发。...推荐阅读： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践...推荐系统遇上深度学习(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT...+LR融合方案实战 推荐系统遇上深度学习(十一)--神经协同过滤NCF原理及实战 推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法 推荐系统遇上深度学习(十三)--linUCB
前面几篇文章我们已经介绍了 seq2seq 模型的理论知识，并且从 tensorflow 源码层面解析了其实现原理，本篇文章我们会聚焦于如何调用 tf 提供的 seq2seq 的 API，实现一个简单的 chatbot 对话系统...或者互相探讨一下） 最后我也是采用的这种方案，综合了别人的代码实现了一个 embedding+attention+beam_search 等多种功能的 seq2seq 模型，训练一个基础版本的 chatbot 对话机器人...数据处理 这里我们借用 [DeepQA](https://github.com/Conchylicultor/DeepQA#chatbot) 里面数据处理部分的代码，省去从原始本文文件构造对话的过程直接使用其生成的...:param num_layers: RNN堆叠的层数 :param batch_size: batch大小 :param learning_rate: 学习率
传统的手工管理模式操作繁琐，面临诸多不确定性，带来的各种挑战无法支撑大规模强化学习的场景。本文介绍了腾讯内部某业务基于 TKE 构建大规模强化学习解决方案，以及与传统手工模式对比该方案带来的优势。...一、项目挑战 大规模的强化学习需要海量的异构计算资源，批量快速启停训练任务，高频更新模型参数，跨机跨进程共享模型数据等。在传统的手工管理模式下，大规模的强化学习面临诸多问题： 1....使用腾讯云的 CFS 作为网络的共享云盘。...五、创新性 基于 K8S 云原生的使用方式进行大规模分布式强化学习的训练，主要创新点： 以资源需求为中心（也即，每个角色需要多少 CPU，多少内存，多少 GPU 卡），管理和调度一次实验所需的集群机器，...与传统购买物理机耗时几个月相比，借助腾讯云提供的海量资源和快速创建能力，可以在短时间内满足大规模强化学习所需要的大批量资源。 2.
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（一）Python入门。
DRL是将深度学习（DL）和强化学习（RL）结合，直接从高维原始数据学习控制策略。...(或者输入状态和动作，通过神经网络输出对应的Q值) 二、深度学习与强化学习结合的问题 深度学习需要大量带标签的样本进行监督学习；强化学习只有reward的返回值，并且伴随着噪声，延迟（过了几十毫秒才返回...深度学习的样本独立；强化学习前后的state状态相关。...深度学习目标分布固定；强化学习的分布一直变化，比如你玩一个游戏，一个关卡和下一个关卡的状态分布是不同的，所以训练好了前一个关卡，下一个关卡又要重新训练。...五、总结 DQN是第一个将深度学习与强化学习结合在一起从而成功地直接从高维的输入学习控制策略。
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