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深度學(xué)習(xí)中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)和對(duì)抗學(xué)習(xí)
2019-02-22
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在人工智能中，有兩個(gè)十分重要的內(nèi)容，第一就是機(jī)器學(xué)習(xí)，第二就是深度學(xué)習(xí)。正是由于機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)，人工智能才能夠幫助我們做出更多的事情。其實(shí)，深度學(xué)習(xí)也是有分類的。深度學(xué)習(xí)可以分為兩種，一種是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，另一種則是對(duì)抗學(xué)習(xí)。在這篇文章中我們就簡單為大家介紹一下強(qiáng)化學(xué)習(xí)和對(duì)抗學(xué)習(xí)的知識(shí)。


其實(shí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和對(duì)抗學(xué)習(xí)，相對(duì)來說，都是深度學(xué)習(xí)比較前沿的部分。一般來說，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能在訓(xùn)練中得到策略的訓(xùn)練過程，強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)的是一個(gè)過程，而不同于上述各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)調(diào)的是搭建模型的方式?？赡軙?huì)有朋友問，強(qiáng)化學(xué)習(xí)要解決的問題是什么？說到這里我們就不得不提一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大部分是在完成分類問題，判斷樣本標(biāo)簽類別等，機(jī)器做到更智能表現(xiàn)就是因?yàn)閺?qiáng)化學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)就作為一種機(jī)器自學(xué)習(xí)的狀態(tài)，來解決上面神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)來說需干預(yù)才可學(xué)習(xí)的局限。比如在阿爾法狗圍棋學(xué)習(xí)中，就會(huì)用到強(qiáng)化學(xué)習(xí)這樣的自學(xué)習(xí)過程。


那么強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型核心是什么呢？其實(shí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)要做的主要有兩步，第一就是將獎(jiǎng)勵(lì)、損失定義好。第二就是以主體較低成本不斷嘗試，總結(jié)不同狀態(tài)下，獎(jiǎng)勵(lì)大的工作方式。


下面我們就給大家介紹一下對(duì)抗學(xué)習(xí)的知識(shí)，目前的對(duì)抗學(xué)習(xí)主要是指生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是通過模擬一種數(shù)據(jù)概率分布的生成器，使得概率分布與觀測數(shù)據(jù)的概率統(tǒng)計(jì)分布一致或者盡可能接近。這個(gè)過程涉及納什均衡中的博弈機(jī)制，具體包括在訓(xùn)練中，判別模型盡可能提取特征正確率增加的模型，生成模型盡可能“偽造”讓判別模型以為是真的結(jié)果。其他，還有相對(duì)更前沿的，包括條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（CGAN）、深度卷積對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（DCGAN）等等。這些前沿方向，對(duì)應(yīng)解決的，包括對(duì)抗學(xué)習(xí)穩(wěn)定性不高、訓(xùn)練數(shù)據(jù)還原度及質(zhì)量水平等問題。這些就是對(duì)抗學(xué)習(xí)的內(nèi)容。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多有關(guān)于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，具體的內(nèi)容就是給大家介紹的強(qiáng)化學(xué)習(xí)和對(duì)抗學(xué)習(xí)的知識(shí)。當(dāng)然，這些都是深度學(xué)習(xí)中的前沿知識(shí)，要想學(xué)習(xí)得更加深入和熟練，真的就得一步一個(gè)腳印地好好掌握。希望這篇文章能夠幫助到大家。

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