強化學習

這個頻道將提供以下服務： 深入介紹各種Machine Learning技術 深入介紹各種Deep Learning技術 深入介紹各種Reinforcement Learning技術 深入介紹Probabilistic Graphical Model技術 不定時提供讀書筆記 讓我們一起在未

透過先進的技術將繁複的書籍內容轉換成精煉的摘要。這不僅是對當前技術進步的展現，也象徵著未來人工智慧與人類知識互動的無限可能性。

OpenAI的推出了許多產品，包括Gym強化學習工具包、Dactyl AI機械手臂、Five遊戲模型、DALL·E文字生成圖片以及Sora文字生成影片。這些產品不僅展示了AI的發展與進步，也在不同領域有著廣泛的應用和影響。

作者：陳華夫 策略的功能與角色往往被誇大，而陷入「策略的迷思」，經濟學的古德哈特定律的一個版本說，每一個成為目標的策略都會變成一個糟糕的策略，往往導致「目標的詛咒」。

作者：陳華夫 強化學習裡最後學習的成果─價值函數 Vπ(s)─就被記憶在40模塊或20模塊組成的殘差網絡中的千千萬萬個數學參數裡，人類的大腦把輸入的資訊編碼成故事基模（Schema），再整合編織故事基模而成為的「腦神經網絡」。如此的記憶及知識之構造有利於人類的記憶、解釋、理解、思考、及學習新知。

本文接續上篇直覺式強化學習教學，著重於解釋強化學習中常見的探索和竭盡難題，以及如何利用不同的方法來進行策略函式的學習，並與策略梯度做比較。同時，介紹 A2CS 所使用的損失函式，以及應用這個損失函示於深度學習時會遇到的訓練難題。最後，總結強化學習和深度學習的未來方向，以及本系列文章所企圖達到的目標。

本文介紹由 OpenAI 發表的強化學習中基準模型，並藉由國外軟體工程師所繪畫的生動動畫來做直覺式的強化學習介紹以及教學。在漫畫中，將會比較蒙地卡羅和 Advantage Actor Critic (A2C) 模擬方法的不同，並將強化學習中的基礎觀念融入漫畫中。

普華永道（PwC）聯合會計事務號發表了他們對 2018 年人工智慧的趨勢預測。本文將簡略合併 PwC 提出的十項預測於四大類，對每一類介紹並了解為何 PwC 認為這十項預測的發展值得關注，以及如何應用到工業的領域中。