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AI市场强化学习预置算法实践----使用强化学习训练智能体玩转Atari小游戏（2）
在上一篇实践教程中，结合ModelArts平台文档最佳实践，使用AI市场的强化学习预置算法，完成了玩Atari小游戏Breakout的智能体的训练。在完成在线服务部署之后，我们在页面只能进行单步推理，这并不是我们希望的”玩游戏“过程。对于不会编写相应程序的小伙伴来说，完成了训练却都不知道，自己到底训练了个啥？莫要慌张，下面，我们教大家一个不需要写复杂代码就可以看智能体玩游戏的过程，有图有真相...
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作者小头像 灰灰爱喝粥 2020-10-16 09:53:54
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AI市场强化学习预置算法实践----使用强化学习训练智能体玩转Atari小游戏（1）
强化学习研究的是智能体与环境之间交互的任务，学习如何将状态映射到动作从而获得最大奖励的一种机制。智能体不会被告知要采用什么样的动作，只能通过不断地尝试，做错接受“惩罚”，做的好获得“奖励”，在不断的尝试中学习，更新自己的行为，最终一步步学习到一定的操作以获得最大奖励。强化学习，既可以表示一类问题，还可以表示解决这类问题的一类算法，其最早主要是应用于智能控制领域。DeepMind于2013年发...
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作者小头像 灰灰爱喝粥 2020-10-15 16:54:01
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