可以创建随机的智能体，该智能体可以在我们的环境中做出一些随机行为。...我们将这个名字拆开，算法的机制就自然而然地显露出来了： 异步：该算法是一种异步算法，其中并行训练多个工作智能体，每一个智能体都有自己的模型和环境副本。...由于有更多的工作智能体并行训练，我们的算法不仅训练得更快，而且可以获得更多样的训练经验，因为每一个工作体的经验都是独立的。...每一个工作智能体都会遵循下述工作流程： 获取全局网络参数 通过遵循最小化（t_max：到终极状态的步长）步长数的局部策略与环境进行交互 计算价值损失和策略损失 从损失中得到梯度 用梯度更新全局网络 重复...)) return total_loss 工作智能体将重复在全局网络中重置网络参数和与环境进行交互、计算损失再将梯度应用于全局网络的过程。
我们通过参数θ将策略参数化为π(a | s; θ)，这使我们能够确定状态下的最佳操作。 策略梯度方法具有多个优点，它可以处理连续动作空间，在该连续动作空间中，我们具有无限数量的动作和状态。...智能体与环境交互的行为将在两到三秒钟的视频剪辑对中捕获并提供给人类。 人员将检查视频剪辑，并了解智能体在哪个视频剪辑中表现更好。 他们会将结果发送给奖励预测器。...我们将智能体与环境的交互存储在经验缓冲区中，并使智能体从这些经验中学习。 但是问题是，我们花了很多训练时间来提高表现。...例如，考虑一个学习在真实环境中行走的智能体； 很难为将要执行的所有动作设计奖励函数。 取而代之的是，我们可以将人类专家的演示（最佳策略）提供给智能体，智能体将尝试学习奖励函数。...即使该举动无用，我们也将智能体的每次举动设置为活奖赏 0。 第 10 章 A3C 是“异步优势演员评论家网络”，它使用多个智能体进行并行学习。 三个 A 是异步，优势，演员评论家。
不兼容状态/动作接口：很多早期的开源代码都使用了流行的 OpenAI Gym 环境，具有平坦的状态输入的简单接口和单个离散或连续动作输出。...，即一个采用单一输入状态张量的网络，具有一个层的序列，可以得出一个输出张量。...environments/minimal_test.py，我们将其用于连续积分——一个为给定智能体/模型的工作方式验证行动、观察和更新机制的最小环境。...Runner 效用函数可以促进一个智能体在一个环境上的运行过程。给定任意一个智能体和环境实例，它可以管理 episode 的数量，每个 episode 的最大长度、终止条件等。...但也有一个问题存在：许多想法都只在易于并行化或有特定 episode 结构的环境中才有效——对于环境属性以及它们与不同方法的关系，我们还没有一个准确的概念。
但是大多数现实世界环境只能部分观察到。 我们看不到所有状态。 考虑智能体学习如何在现实环境中行走； 显然，智能体将不会完全了解环境，它将无法获得任何信息。...A3C 的主要思想是，它使用多个智能体并行学习并汇总其整体经验。 在本章中，我们将了解 A3C 网络如何工作。 接下来，我们将学习如何使用 A3C 构建智能体以推动一座山。...除了前面提到的优点之外，与其他算法相比，它还具有良好的准确率。 它在连续和离散动作空间中都可以很好地工作。 它使用多个智能体，每个智能体在实际环境的副本中与不同的探索策略并行学习。...在这里，我们有多个与环境交互的智能体，而不是像 DQN 那样有单个智能体尝试学习最佳策略。...由于我们有多个智能体同时与环境交互，因此我们将环境的副本提供给每个智能体，以便每个智能体可以与自己的环境副本进行交互。
时间差分学习（TD 学习）算法与数值迭代算法非常类似，但考虑到智能体仅具有 MDP 的部分知识。一般来说，我们假设智能体最初只知道可能的状态和动作，没有更多了。...本章后面会用这些超参数，使用TF-Agents库训练DQN智能体来玩Breakout。在此之前，再看另一个性能更好的DQN变体。...每个输入可能需要一些预处理步骤，你可以通过preprocessing_layers参数指定Keras层列表，每个输入有一个预处理层，网络会将层应用到每个对应的输入上（如果输入需要多个预处理层，可以传入一个完整模型...批次化环境的一个例子是ParallelPyEnvironment（出自包tf_agents.environments.parallel_py_environment）：用独立进程并行运行多个环境（对于相同的动作和观察配置...异步优势Actor-Critic 算法（A3C） 这是DeepMind在2016年推出的重要的Actor-Critic 算法的变体，其中多个智能体并行学习，探索环境的不同复制。
TensorFlow Agents TensorFlow Agents为强化学习提供了优化的基础架构，它将OpenAI gym接口扩展到多个并行环境，并能在TensorFlow中训练智能体，进行批量计算...包含训练设置的可执行文件） ppo/algorithm.py（PPO算法的TensorFlow图） 如果要运行所有的单元测试，请输入如下代码： python3 -m unittest discover...Gym 环境的包装（wrapper），它可以调用step()、reset()以及属性访问，转发到进程中，然后等待结果，可以并行运行多个环境而不受Python全局解释器锁（global interpreter...如果有多个独立的环境在外部进程中，它们将能被并行处理。...如果要理解这些代码，需要对TensorFlow的控制流运算（尤其是tf.cond(),tf.scan()和tf.control_dependencies()）非常熟悉。
不过传统的RL方法，比如Q-Learning或者policy gradient都不适用于多智能体环境。...主要的问题是，在训练过程中，每个智能体的策略都在变化，因此从每个智能体的角度来看，环境变得十分不稳定(其他智能体的行动带来环境变化)。...对DQN来说，经验重放的方法变的不再适用(如果不知道其他智能体的状态，那么不同情况下自身的状态转移会不同），而对PG的方法来说，环境的不断变化导致了学习的方差进一步增大。...DQN不适合这么做，因为DQN训练和预测是同一个网络，二者的输入信息必须保持一致，我们不能只在训练阶段加入其他智能体的信息。 2、DDPG算法的简单回顾 什么是DDPG 什么是DDPG呢？...在合作交流的环境下，论文中将MADDPG与传统的算法进行了对比，得到的结果如下： ? ? 可以看到，MADDPG与传统的RL算法相比，在多智能体的环境下，能够取得更加突出的效果。
因此，这些多个学习器并行运行以探索他们自己的环境版本。 这种并行方法允许智能体在任何给定的时间步长同时经历各种不同的状态，并涵盖了非策略学习和策略学习学习算法的基础。...相对于策略网络的参数来计算损失的梯度，然后使用梯度下降优化器将损失最小化，从而导致主网络的参数更新。 异步单步 Q 学习中的区别在于，有多个此类学习智能体，例如，学习器并行运行并计算此损失。...因此，梯度计算也并行发生在不同的线程中，其中每个学习智能体都与自己的环境副本进行交互。 这些梯度在多个时间步长上在不同线程中的累积用于在固定时间步长后或剧集结束后更新策略网络参数。...有多个这样的学习智能体并行运行和累积梯度。 这些累积的梯度用于执行策略网络参数的异步更新。 异步 N 步 Q 学习的伪代码如下所示。...因此，主体在时间t的动作仅由投资组合权重向量w[t]表示。 因此，在当前框架中，w[t-1]被视为环境的一部分，并作为输入输入到智能体中，以输出下一个时间段即w[t]的智能体的操作策略。
所以这基本上是一个反复试验的学习过程 RL 与其他 ML 范式有何不同 在监督学习中，机器（智能体）从训练数据中学习，该训练数据具有一组标记的输入和输出。...也就是说，主体在剧集环境中执行独立的任务，而在非周期性环境中，所有主体的动作都是相关的。 单智能体和多智能体环境 顾名思义，单智能体环境只有一个智能体，多智能体环境有多个智能体。...在执行复杂任务时，广泛使用多智能体环境。 在完全不同的环境中将存在不同的智能体。 不同环境中的智能体将彼此通信。 由于多主体环境具有更大的不确定性，因此它几乎是随机的。...RLGlue RL-Glue 提供了一个接口，用于将智能体，环境和程序连接在一起，即使它们是用不同的编程语言编写的。 它具有与他人共享您的智能体和环境以在您的工作之上进行构建的能力。...占位符的值将在运行时输入。 占位符有一个可选参数shape，它指定数据的维数。 如果shape设置为None，那么我们可以在运行时提供任意大小的数据。
BP神经网络实现MNIST数据集的手写体数字识别，使用的是c++，最终准确率的上限在95%至96%左右（毕竟水平有限）。...总体框架 主要分为三个部分如下： 前向传播过程(mnist_forward.py) 进行网络参数优化方法的反向传播过程 ( mnist_backward.py ) 验证模型准确率的测试过程(mnist_test.py...= ema.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(ema_restore) 实例化具有滑动平均的 saver 对象，从而在会话被加载时，模型中的所有参数被赋值为各自的滑动平均值...终端输入python mnist_backward.py，开始训练，会显示实时的损失值，如：after 15005 training steps, loss on training batch is 0.159981...再开一个终端，输入python mnist_test.py，进行同步的测试（每五秒一次），会显示实时的损失值，如：after 15005 training steps, test accuracy =
您现在可能想知道智能体如何采取行动。 应该是随机的还是基于启发式的？ 好吧，这取决于智能体与相关环境的交互程度。 在初始阶段，智能体可能会采取随机行动，因为他们不了解环境。...我们将使用 OpenAI Gym CarRacing-v0框架作为环境。 状态和奖励将由环境呈现给智能体，而智能体将通过采取适当的行动对智能体采取行动。...通过调用target_model_update ，目标模型将更新为具有与基础模型相同的权重。 设计智能体 该智能体将与环境交互，并在给定状态的情况下，尝试执行最佳操作。...从此 OpenAI 环境呈现给智能体的状态是CarRacing-v0中来自仿真汽车正面的图像。 环境也会根据智能体在给定状态下采取的行动来返回奖励。...函数表示智能体在环境中的活动。
但是，训练具有数百万参数的深度网络可能需要数天甚至数周。在大规模分布式深度网络中，Dean 等人。提出了两种范例，即模型并行性和数据并行性，它们允许我们在多个物理机器上训练和服务网络模型。...在重置方法中，必须包含构成环境的元素的定义（在这种情况下，机械臂的定义，要抓取的对象及其支持）。 step方法是用于在时间上推进环境的 。它需要输入操作并将新观察结果返回给智能体。...max Q(s'; a)是在当前状态之后的状态下可获得的最大奖励，即之后采取最佳行动的奖励。 FrozenLake 环境 智能体控制角色在4×4网格世界中的移动。...在智能体和环境之间的交互过程中，所有经验（state，action，reward和next_state）都保存在重放内存中，这是固定大小的内存并以先进先出（FIFO）的方式运行。...在这种情况下，训练有素的 DNN 可以被视为一种端到端的 RL 方法，其中智能体可以直接从其输入数据中学习状态抽象和策略近似。按照这种方法，我们实现了 DNN 来解决 Cart-Pole 问题。
内在的智能体可能是充分理解和利用 RL 的最佳方法，因为物理实体与现实世界进行交互并接收响应。 该智能体位于环境中。 环境具有状态，可以部分或完全观察到。 该智能体具有一组操作，可用于与环境交互。...每当环境转换到新状态时，智能体都会收到标量奖励r[t + 1]。...-keras/img/B14853_09_03.png)] 图 9.3.2：简单确定性环境中的状态和智能体的初始 Q 表 最初，智能体采用的策略是 90% 的时间选择随机操作，并 10% 的时间使用 Q...“列表 9.3.1”显示了q-learning-9.3.1.py，它是使用QWorld类实现的简单确定性世界（环境，智能体，操作和 Q 表算法）的实现。 为简洁起见，未显示处理用户界面的函数。...这样就形成了一个经过训练的策略网络，智能体可以使用该网络来最佳地在其环境中采取行动。
DeepSeek 本地部署指南随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业和开发者希望将 AI 模型部署到自己的生产环境中，以提供智能化服务。...一、引言DeepSeek 是一个开源的多模态搜索模型，能够处理文本、图像、音频等多种数据类型，并返回与输入相关联的最相关结果。...模型调优（可选）如果需要根据具体需求对模型进行微调，可以使用简易的训练脚本：import tensorflow as tf# 定义输入和输出通道数input_shape = (512, 512) #...容错机制：添加输入过滤、异常处理等，以提高系统的鲁棒性。DeepSeek 的本地部署使其能够在企业内部或开发环境中高效运行，满足多种实际应用场景。八、deepseek本地部署基本框架1....模型配置配置模型参数和路径：# 在DeepSeek目录中，可能需要编辑一个配置文件，例如config.py# 设置模型路径、参数等4.
/download/ 2、依次在Anaconda Prompt控制台，按以下5个步骤输入指令进行安装： 1) 安装py3+ cmd : conda create -n py3.6 python=3.6...anaconda 2) 激活虚拟环境 cmd : activate py3.6 3) 激活TSF预安装cmd: conda create -n tensorflow python=3.6 activate...，号称10行代码搭建神经网络，具有操作简单、上手容易、文档资料丰富、环境配置容易等优点，简化了神经网络构建代码编写的难度。...Caffe 的底层基于 C++，可以在各种硬件环境编译并具有良好的移植性，支持 Linux、Mac 和 Windows 系统，也可以编译部署到移动设备系统如 Android 和 iOS 上。...性能 目前仅支持单机多 GPU 的训练，不支持分布式的训练。 1、 支持分布式计算，使 GPU 集群乃至 TPU 集群并行计算，共同训练出一个模型。
2阶张量，即矩阵，是一组向量有序的排列起来。3阶张量，即立方体，是一组矩阵上下排列起来。以此类推。...： 1) 安装py3+ cmd : conda create -n py3.6 python=3.6 anaconda； 2) 激活虚拟环境 cmd : activate py3.6 3) 激活TSF预安装...，号称10行代码搭建神经网络，具有操作简单、上手容易、文档资料丰富、环境配置容易等优点，简化了神经网络构建代码编写的难度。...2、Caffe的底层基于C++，可在各种硬件环境编译并具有良好的移植性，支持Linux、Mac和Windows，也可以编译部署到移动设备系统如Android和iOS 上。...性能 目前仅支持单机多GPU的训练，不支持分布式的训练。 支持分布式计算，使GPU或TPU(Tensor Processing Unit)集群并行计算，共同训练出一个模型。
最近，来自 University of Tartu 的 Roman Ring 开源了首个星际争霸 2 的智能体项目，我们也可以在这个前沿领域里展开自己的研究了。 ?...Reaver 是一个模块化的深度强化学习框架，可提供比大多数开源解决方案更快的单机并行化能力，支持星际争霸 2、OpenAI Gym、Atari、MuJoCo 等常见环境，其网络被定义为简单的 Keras...可配置性：现有的智能体通常具有几十个不同的配置参数，共享这些参数似乎让每一个参与其中的人都很头疼。...试验后发现 gin-config 可以实现仅用一个文件共享全部训练流程环境配置。所有的配置都能轻松地以.gin 文件的形式进行分享，包括所有超参数、环境变量和模块定义。...Reaver 的用途并不局限于星际争霸 II 智能体的深度强化学习训练，如果有任何扩展的想法欢迎分享给我。我计划近期添加 VizDoom 环境到这个项目中去。
在这样的背景环境下，我们需要一个直观、灵活和全面的研发平台，用来帮助我们进行新算法评估、快速原型创建以及可靠地部署会话 AI 智能体。...具体来说，柏拉图将产生会话智能体，确保输入和输出（每个智能体听到和说出的内容）被恰当地传递给每个智能体，并跟踪会话。...图 3：Plato 的架构允许对多个智能体进行并行训练，每个智能体可能具有不同的角色和目标，并且可以促进多方交互和多智能体学习等领域的研究。...用户简单的按照应该执行的顺序将模块列出之后，Plato 就可以负责其余部分了，包括：包装输入/输出、链接模块和处理会话。Plato 支持模块的串行和并行执行。...运行 Plato 会话智能体 要运行 Plato 会话智能体，用户必须使用相应的配置文件运行以下命令（请参阅示例/ simulate_agenda.yaml 以获取示例配置文件，其中包含有关环境和要创建的智能体的许多设置以及他们的组件
同样，强化学习的作用也一样！ 智能体暴露于一种环境中，在该环境中，它会从一系列可能的操作中采取措施，从而导致智能体状态发生变化。 状态是智能体所处环境的当前状况。对于每个动作，智能体都会获得奖励。...每当收到的报酬为正时，表示智能体已采取正确的步骤；而当报酬为负数时，则表示错误。 智能体遵循策略，即强化学习算法，通过该策略智能体可以考虑当前状态确定下一步操作。...强化学习是人工智能的真正形式，其灵感来自人类通过反复试验而学习的方式。 想想自己是智能体，还是自行车环境！ 这里讨论强化学习算法不在本书的讨论范围之内，因此让我们将重点转移到深度学习上吧！...（来自 Wikimedia） 因此，神经网络的人工模型应该是一个由相互连接的节点组成的并行网络，该网络可以接收来自其他各个节点的输入，并在激活时传递输出。...让我们看一下扩展层的功能。 扩展层 扩展层是1 x 1卷积层，始终具有比输入维更大的输出通道维。 扩展量由称为扩展因子的超参数控制。 整个 MobileNetV2 的扩展因子都设置为 6。
这是因为使用了 Python 线程作为底层实现，而 Python 线程的开销太大了。 我们在脚本中采用的另一种方法是通过 Tensorflow 中的本机并行构建输入管道。...不同之处在于 StagingArea 提供了更简单的功能且可在 CPU 和 GPU 中与其他阶段并行执行。将输入管道拆分为 3 个独立并行操作的阶段，并且这是可扩展的，充分利用大型的多核环境。...tf.parallel_stack 将未初始化的张量作为输出，并且在有张量输入时，每个输入的张量被写入输出张量的指定部分。 当所有的张量完成输入时，输出张量在图中传递。...每个阶段都可以并行处理，因为它们可以立即启动。 分段缓存区具有固定的内存开销，并至多有一组额外的数据。...脚本的执行 这一节将列出执行主脚本的核心命令行参数和一些基本示例（tf_cnn_benchmarks.py） 注意：tf_cnn_benchmarks.py 使用的配置文件 force_gpu_compatible
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
