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.