強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL) 是一種機(jī)器學(xué)習(xí)，使代理能夠通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法用于各種應(yīng)用，包括游戲、機(jī)器人和金融。

RL 的目標(biāo)是找到一種最大化預(yù)期長(zhǎng)期回報(bào)的策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法通常分為兩類：基于模型的算法和無(wú)模型的算法?；谀Ｐ偷膹?qiáng)化學(xué)習(xí)算法構(gòu)建環(huán)境模型并用它來(lái)規(guī)劃最佳行動(dòng)。

另一方面，無(wú)模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法不會(huì)顯式地對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模，而是從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。一些流行的 RL 算法包括 Q-learning 和 SARSA。

為什么強(qiáng)化學(xué)習(xí)很重要？

強(qiáng)化學(xué)習(xí)很重要，原因有很多。首先，它幫助個(gè)人發(fā)展和完善在現(xiàn)實(shí)世界中取得成功所必需的技能。其次，強(qiáng)化學(xué)習(xí)為人們提供了從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)并提高決策能力的機(jī)會(huì)。

第三，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以用來(lái)教人們?nèi)绾螒?yīng)對(duì)困難情況以及如何管理壓力。最后，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以幫助人們?cè)鰪?qiáng)自我意識(shí)并了解自己的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。

最終，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是有益的，因?yàn)樗梢詭椭藗冊(cè)谏畹脑S多不同領(lǐng)域成長(zhǎng)和發(fā)展。

Github 上最流行的 RL 項(xiàng)目有哪些？

Github 上一些最受歡迎的 RL 項(xiàng)目包括 Dopamine，一個(gè)由 Google Brain 創(chuàng)建的強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究框架；OpenAI Baselines，一套強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的高質(zhì)量實(shí)現(xiàn)；Spinning Up in Deep RL，OpenAI 用于開(kāi)發(fā)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技能的教育資源。

其他流行的 RL 項(xiàng)目包括 rllab，一個(gè)用于開(kāi)發(fā)和評(píng)估強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的工具包；gym，用于開(kāi)發(fā)和比較強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的工具包；TensorForce，一個(gè)在 TensorFlow 中應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的庫(kù)。

Github 上排名前 19 的強(qiáng)化學(xué)習(xí)項(xiàng)目

1. DeepMind Lab：一個(gè)類似 3D 游戲的環(huán)境，用作人工智能代理的研究平臺(tái)。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/deepmind/lab

2. OpenAI Gym：用于開(kāi)發(fā)和比較強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的工具包。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/openai/gym

3. rllab：用于開(kāi)發(fā)和評(píng)估強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的工具包。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/rll/rllab

4. TensorForce：用于在 TensorFlow 中應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的庫(kù)。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/tensorforce/tensorforce

5. Dopamine：谷歌大腦創(chuàng)建的強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究框架。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/google/dopamine

6. Spinning Up in Deep RL：OpenAI 用于開(kāi)發(fā)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技能的教育資源。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://spinningup.openai.com/en/latest/

7. Flow：用于設(shè)計(jì)和試驗(yàn)智能交通系統(tǒng)的工具包。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/onflow

8. MountainCar：一個(gè)開(kāi)源強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境，用于訓(xùn)練自主代理在山上駕駛虛擬汽車。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/mshik3/MountainCar-v0

9. OpenAI Baselines：一組強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的高質(zhì)量實(shí)現(xiàn)。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/openai/baselines

10. CARLA：用于自動(dòng)駕駛研究的開(kāi)源模擬器，支持自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和驗(yàn)證。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/carla-simulator/carla

11. Google Research Football：用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究的 3D 足球模擬環(huán)境。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/google-research/football

12. ChainerRL：使用Chainer框架實(shí)現(xiàn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的庫(kù)。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/chainer/chainerrl

13. Ray RLlib：用于分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理的開(kāi)源庫(kù)。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/ray-project/ray

14. OpenAI Retro：一個(gè)開(kāi)源庫(kù)，用于創(chuàng)建具有強(qiáng)化學(xué)習(xí)功能的經(jīng)典游戲環(huán)境。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/openai/retro

15. Deep Reinforcement Learning From Demonstration：用于在人類演示或獎(jiǎng)勵(lì)存在的情況下訓(xùn)練智能體的工具包。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9705112

16. TensorFlow Agents：使用 TensorFlow 訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理的庫(kù)。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://www.tensorflow.org/agents

17. PyGame 學(xué)習(xí)環(huán)境：用于在經(jīng)典街機(jī)游戲框架中開(kāi)發(fā)和評(píng)估 AI 代理的工具包。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment

18. Malmo：一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，使開(kāi)發(fā)人員能夠使用 Minecraft 作為人工智能研究平臺(tái)。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://github.com/microsoft/malmo

19. AirSim：用于在模擬環(huán)境中開(kāi)發(fā)、評(píng)估和測(cè)試自動(dòng)駕駛汽車的工具包。

項(xiàng)目源代碼網(wǎng)址：https://microsoft.github.io/AirSim/

你如何自己開(kāi)始 RL 開(kāi)發(fā)？

如果您有興趣自行開(kāi)發(fā) RL 應(yīng)用程序，最好的起點(diǎn)是下載軟件開(kāi)發(fā)工具包 (SDK)。SDK 為您提供了開(kāi)發(fā) RL 應(yīng)用程序所需的所有工具和庫(kù)。

一旦擁有了 SDK，您就可以從多種不同的編程語(yǔ)言和框架中進(jìn)行選擇。例如，如果您對(duì)開(kāi)發(fā) Unity 引擎感興趣，則可以使用 Unity SDK。

如果您對(duì)開(kāi)發(fā)虛幻引擎感興趣，可以使用虛幻引擎4 SDK。選擇平臺(tái)和語(yǔ)言后，您就可以開(kāi)始創(chuàng)建 RL 應(yīng)用程序。此外，您還可以在線找到教程和課程，幫助您開(kāi)始 RL 開(kāi)發(fā)。

最后，重要的是要記住，開(kāi)發(fā) RL 應(yīng)用程序需要練習(xí)和耐心 - 但只要有足夠的奉獻(xiàn)精神和努力工作，您就可以成為該領(lǐng)域的專家。

此外，如果您正在尋找資源來(lái)了解有關(guān)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的更多信息，可以在線找到大量教程和課程。

此外，還有許多書(shū)籍和研究論文討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和技術(shù)的最新進(jìn)展。此外，參加會(huì)議或研討會(huì)是接觸強(qiáng)化學(xué)習(xí)的好方法

結(jié)論

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一個(gè)令人興奮且快速發(fā)展的領(lǐng)域，在各個(gè)行業(yè)都有應(yīng)用。它使我們能夠開(kāi)發(fā)可以從環(huán)境中學(xué)習(xí)并根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策的智能代理。

為了開(kāi)始 RL 開(kāi)發(fā)，您需要下載 SDK 并選擇最適合您的項(xiàng)目的語(yǔ)言和框架。

此外，您需要花時(shí)間了解 RL 的基礎(chǔ)知識(shí)并練習(xí)開(kāi)發(fā)代理。最后，網(wǎng)上有許多資源可以幫助您了解有關(guān) RL 的更多信息。只要有足夠的奉獻(xiàn)精神和努力，你就可以成為該領(lǐng)域的專家。