《大學(xué)物理B課件》- 以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為核心思想_第1頁(yè)
《大學(xué)物理B課件》- 以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為核心思想_第2頁(yè)
《大學(xué)物理B課件》- 以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為核心思想_第3頁(yè)
《大學(xué)物理B課件》- 以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為核心思想_第4頁(yè)
《大學(xué)物理B課件》- 以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為核心思想_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩4頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為核心思想的大學(xué)物理B課件本課件介紹了以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為核心思想的大學(xué)物理B課程內(nèi)容,包括概述、主要目標(biāo)、應(yīng)用領(lǐng)域、優(yōu)缺點(diǎn),以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)在物理探索方面的應(yīng)用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述1定義強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,通過(guò)以回報(bào)為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)來(lái)適應(yīng)環(huán)境。它利用與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)如何制定最佳決策策略。2特點(diǎn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)于策略的學(xué)習(xí)是基于價(jià)值函數(shù)的,從而能夠在沒有特定的監(jiān)督下進(jìn)行訓(xùn)練。3應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,也逐漸流行到物理學(xué)的探索領(lǐng)域。Q-學(xué)習(xí)和SARSA算法的簡(jiǎn)介Q-學(xué)習(xí)Q-學(xué)習(xí)是一種基于貪心策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,能夠自主實(shí)現(xiàn)找到最優(yōu)路線的目標(biāo)。SARSA算法SARSA算法最初用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,它是一種在線的控制學(xué)習(xí)算法,對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。機(jī)器學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的區(qū)別機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支,利用數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)算法來(lái)模擬人類學(xué)習(xí)的過(guò)程,實(shí)現(xiàn)模型優(yōu)化。強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于訓(xùn)練模型優(yōu)化,根據(jù)給出的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制,通過(guò)試錯(cuò)來(lái)學(xué)習(xí)最佳策略的一種方法。動(dòng)態(tài)規(guī)劃介紹1概念定義動(dòng)態(tài)規(guī)劃是一種解決復(fù)雜問(wèn)題的優(yōu)化方法,適用于具有重疊子問(wèn)題和最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)的問(wèn)題。2思想流程動(dòng)態(tài)規(guī)劃分為自底向上和自頂向下兩種,自底向上是從小規(guī)模問(wèn)題向大規(guī)模問(wèn)題推進(jìn),自頂向下是從大規(guī)模問(wèn)題向小規(guī)模問(wèn)題逐級(jí)求解。3應(yīng)用場(chǎng)景動(dòng)態(tài)規(guī)劃在背包問(wèn)題、旅行商問(wèn)題等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域自適應(yīng)控制強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于自適應(yīng)控制的領(lǐng)域,例如控制自動(dòng)駕駛汽車,這一領(lǐng)域的應(yīng)用潛力很大。游戲AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于游戲人工智能的領(lǐng)域,例如圍棋、撲克等游戲,也可以通過(guò)游戲進(jìn)行算法優(yōu)化的學(xué)習(xí)。物理探索強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以作為物理探索的一種方式,例如在設(shè)計(jì)加速器、X射線自由電子激光等方向上的應(yīng)用有很大的潛力。探索——利用平衡探索探索是指在未知領(lǐng)域進(jìn)行嘗試,尋找新知識(shí)和無(wú)決策信息。利用利用是指根據(jù)已有知識(shí)進(jìn)行決策,追求在該知識(shí)下獲得的最大獎(jiǎng)勵(lì)。這兩者之間需要平衡和權(quán)衡,讓探索和利用相互平衡和支配,以獲得最大獎(jiǎng)勵(lì)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在物理探索方面的應(yīng)用1高能物理強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于設(shè)計(jì)探測(cè)器的物理優(yōu)化,如Higgs粒子的發(fā)現(xiàn)就用到了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法。2能源領(lǐng)域強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于能源領(lǐng)域,例如光伏電池、量子點(diǎn)太陽(yáng)能和生物柴油的開發(fā)。3核聚變強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于核聚變過(guò)程的優(yōu)化研究,可以提高核聚變的效率。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以為非線性大規(guī)模智能系統(tǒng)的控制、優(yōu)化及智能化問(wèn)題提供可行解決方案。強(qiáng)化學(xué)習(xí)具有適應(yīng)性、自學(xué)習(xí)能力和產(chǎn)生新策略的能力。缺點(diǎn)強(qiáng)化學(xué)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論