深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)？但是深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)之間的差異在于，深度學(xué)習(xí)通常通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來強(qiáng)化模型的表現(xiàn)，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)則是在與環(huán)境的交互過程中通過不斷嘗試和獲取獎(jiǎng)勵(lì)的方式，進(jìn)一步優(yōu)化智能體的行為表現(xiàn)。因此，在選擇深度學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法時(shí)，需要根據(jù)具體問題的特點(diǎn)來結(jié)合兩種算法的優(yōu)劣。那么，深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)？一起來了解一下吧。
工智能（Artificial Intelligence）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。人工智能領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，可以產(chǎn)出一種新的可以和人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究主要有機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
自從人工智能誕生以來，理論和技術(shù)越來越成熟，應(yīng)用領(lǐng)域在不斷的擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。雖然人工智能不是人的智能，但可以像人那樣思考、最終可能超過人的智能。
優(yōu)點(diǎn)：
1、在生產(chǎn)方面，效率更高且成本低廉的機(jī)器及人工智能實(shí)體代替了人的各種能力，人類的勞動(dòng)力將大大被解放。
2、人類環(huán)境問題將會(huì)得到一定的改善，較少的資源可以滿足更大的需求。
3、人工智能可以提高人類認(rèn)識(shí)世界、適應(yīng)世界的能力。
人工智能的基礎(chǔ)理論科學(xué)包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)及哲學(xué)等眾多學(xué)科，人工智能技術(shù)核心具體包括：
1、計(jì)算機(jī)視覺人們認(rèn)識(shí)世界, 91%是通過視覺來實(shí)現(xiàn)。同樣, 計(jì)算機(jī)視覺的最終目標(biāo)就是讓計(jì)算機(jī)能夠像人一樣通過視覺來認(rèn)識(shí)和了解世界, 它主要是通過算法對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別分析, 目前計(jì)算機(jī)視覺最廣泛的應(yīng)用是人臉識(shí)別和圖像識(shí)別。相關(guān)技術(shù)具體包括圖像分類、目標(biāo)跟蹤、語義分割。
2、 機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思想是通過計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來提升自身性能的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)中需要解決的最重要的4類問題是預(yù)測(cè)、聚類、分類和降維。機(jī)器學(xué)習(xí)按照學(xué)習(xí)方法分類可分為:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
3、自然語言處理自然語言處理是指計(jì)算機(jī)擁有識(shí)別理解人類文本語言的能力, 是計(jì)算機(jī)科學(xué)與人類語言學(xué)的交叉學(xué)科。自然語言是人與動(dòng)物之間的最大區(qū)別, 人類的思維建立在語言之上, 所以自然語言處理也就代表了人工智能的最終目標(biāo)。機(jī)器若想實(shí)現(xiàn)真正的智能自然語言處理是必不可少的一環(huán)。自然語言處理分為語法語義分析、信息抽取、文本挖掘、信息檢索、機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)和對(duì)話系統(tǒng)7個(gè)方向。自然語言處理主要有5類技術(shù), 分別是分類、匹配、翻譯、結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)及序列決策過程。
Alpha Go使用了深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域，主要是通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人腦神經(jīng)元的連接方式，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理和學(xué)習(xí)。在Alpha Go中，深度學(xué)習(xí)被用于訓(xùn)練一個(gè)龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可以接收圍棋棋盤的圖像作為輸入，并輸出下一步棋的走法。這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為“策略網(wǎng)絡(luò)”，它能夠在短時(shí)間內(nèi)對(duì)任意局面進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)，從而指導(dǎo)Alpha Go的決策。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它通過讓智能體在與環(huán)境的交互中學(xué)習(xí)如何達(dá)到最優(yōu)策略。在Alpha Go中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)被用于優(yōu)化策略網(wǎng)絡(luò)和另一個(gè)稱為“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。價(jià)值網(wǎng)絡(luò)用于評(píng)估當(dāng)前局面的價(jià)值，即預(yù)測(cè)雙方最終的勝負(fù)概率。通過不斷地自我對(duì)弈和學(xué)習(xí)，Alpha Go能夠逐漸提高自己的圍棋水平，并最終超越人類頂尖棋手。
總的來說，Alpha Go的成功得益于深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)的人工智能技術(shù)。這些技術(shù)使得Alpha Go能夠像人類一樣感知和理解圍棋局面，并通過不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化來提高自己的決策能力。這些技術(shù)的應(yīng)用不僅推動(dòng)了圍棋領(lǐng)域的發(fā)展，也為人工智能在其他領(lǐng)域的應(yīng)用提供了有益的啟示和借鑒。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的區(qū)別：
1、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)其實(shí)也是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，但是它與我們常見的機(jī)器學(xué)習(xí)不太一樣。它講究在一系列的情景之下，通過多步恰當(dāng)?shù)臎Q策來達(dá)到一個(gè)目標(biāo)，是一種序列多步?jīng)Q策的問題。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種標(biāo)記延遲的監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)際上是一套很通用的解決人工智能問題的框架，很值得大家去研究。另一方面，深度學(xué)習(xí)不僅能夠?yàn)閺?qiáng)化學(xué)習(xí)帶來端到端優(yōu)化的便利，而且使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)不再受限于低維的空間中，極大地拓展了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的使用范圍。
深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要包含 四個(gè)元素 ：智能體Agent、環(huán)境狀態(tài)Enviroment、行為Action、獎(jiǎng)勵(lì)Reward，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是通過不斷學(xué)習(xí)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)獲得最大累積獎(jiǎng)勵(lì)。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）又稱為增強(qiáng)學(xué)習(xí)、評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)等，和深度學(xué)習(xí)一樣是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種范式和方法論之一，智能體從一系列隨機(jī)的操作開始，與環(huán)境進(jìn)行交互，不斷嘗試并從錯(cuò)誤中進(jìn)行學(xué)習(xí)策略，最大化回報(bào)值，最終找到規(guī)律實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的過程：智能體首先采取一個(gè)與環(huán)境進(jìn)行交互的動(dòng)作，導(dǎo)致環(huán)境狀態(tài)發(fā)生了改變，同時(shí)環(huán)境會(huì)產(chǎn)生一個(gè)強(qiáng)化信息（正或負(fù)的獎(jiǎng)勵(lì)），智能體根據(jù)強(qiáng)化信息和環(huán)境當(dāng)前的狀態(tài)采取下一個(gè)人動(dòng)作，不斷迭代使得累積獎(jiǎng)勵(lì)值最大。
想象在一個(gè)比賽中沒有人對(duì)你進(jìn)行任何培訓(xùn)，直接開始比賽，有一個(gè)裁判不會(huì)告訴你怎么做，但是會(huì)對(duì)你的每個(gè)行為進(jìn)行打分，我們需要記住并且多做這些高分的行為，避免低分行為，但在實(shí)際大型強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中要比這個(gè)例子復(fù)雜的多。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)有非常廣泛的應(yīng)用，如經(jīng)典游戲，機(jī)器人、四軸飛行器表演等。
以下是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的幾種常用方法：
1、Q-learning方法：Q-learning方法是基于狀態(tài)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，主要用于離散狀態(tài)空間的問題。
以上就是深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的全部內(nèi)容，1、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)其實(shí)也是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，但是它與我們常見的機(jī)器學(xué)習(xí)不太一樣。它講究在一系列的情景之下，通過多步恰當(dāng)?shù)臎Q策來達(dá)到一個(gè)目標(biāo)，是一種序列多步?jīng)Q策的問題。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種標(biāo)記延遲的監(jiān)督學(xué)習(xí)。2、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)際上是一套很通用的解決人工智能問題的框架，很值得大家去研究。
