电话+V：159999-78052，欢迎咨询deep reinforcement learning，[小程序设计与开发]，[小程序投流与推广]，[小程序后台搭建]，[小程序整套源码打包]，[为个体及小微企业助力]，[电商新零售模式]，[小程序运营推广及维护]
深度强化学习（DeepReinforcementLearning）入门
强化学习是机器学习的分支，学习通过与环境交互来获取知识和技能，以适应环境。RL的核心概念包括状态、动作、奖励和长期回报期望。MDP是强化学习的基础，Bellman等式是其核心公式。MC和TD方法在连续型任务中有广泛的应用。
Q-learning是强化学习的经典算法，但表格方法限制了其应用范围。DQN通过深度神经网络进行Q值的端到端拟合，解决了Q-learning的局限性，适用于低维、离散动作空间。DQN的网络结构设计考虑了游戏原始画面的像素输入，采用两层CNN和两层FNN进行处理。
策略梯度方法直接求解策略，DPG算法证明了确定性策略梯度的计算公式。DDPG结合了DQN和DPG，将DRL推向了连续动作空间控制，使用actor-critic结构，actor网络输出动作，critic网络评估动作的Q值。
A3C算法与DDPG不同，使用了max(Advantage)而非max(Q)，并采用了asynchronous的优势。TRPO论文提出学习的可信度，提高了模型稳定性，DeepReinforcementLearninginLargeDiscreteActionSpaces引入actionembedding，将离散动作嵌入到连续空间中。
DRL网络用语是指深度强化学习网络的相关术语和语言，它主要用于描述和解释深度强化学习算法和模型的特点、原理和应用等方面。以下是关于DRL网络用语的一些常见解释和说明：
1。深度学习（DeepLearning）：一种基于神经网络的机器学习技术，通过多层神经网络的反向传播算法来学习和提取数据的特征，从而实现对数据的分类、识别和预测等功能。
2。强化学习（ReinforcementLearning）：一种机器学习方法，通过试错和奖励来训练智能体，使其能够在环境中学习和适应，并最大化其累积奖励。
3。深度强化学习（DeepReinforcementLearning）：将深度学习和强化学习相结合的一种机器学习技术，通过深度神经网络来实现对状态和动作的学习和预测，从而实现智能体的决策和行动。
4。Q值函数（Q-values）：在强化学习中，用于估计特定状态和动作的价值函数，表示在这个状态下采取这个动作所能获得的累积奖励。
5。策略（Policy）：在强化学习中，用于描述智能体在给定状态下采取的动作策略，其目的是最大化累积奖励。
6。神经网络（NeuralNetwork）：一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过多层神经元的连接和计算来实现对数据的处理和学习。
7。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）：一种特殊的神经网络结构，主要用于图像和视频等数据的处理和分类，其特点是具有卷积和池化等操作，可以有效地提取数据的特征。
8。循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork）：一种具有时序记忆功能的神经网络结构，主要用于序列数据和自然语言处理等领域，可以对数据进行动态建模和预测。
9。贪心算法（GreedyAlgorithm）：一种基于局部最优选择的算法，用于在强化学习中选择最优动作，其缺点是可能会导致局部最优解而非全局最优解。
澎湃新闻记者邵文杨漾
在巨大的热量和重力下，太阳核心中的氢原子核相互碰撞，聚合成更重的氦原子，并在此过程中释放出大量能量。数十年来，科学家和工程师们探索通过形似甜甜圈的托卡马克装置，约束等离子体，从而达成可控核聚变的目的。如何有效控制等离子体，是通往核聚变的关键。
“我们需要加热这些物质，并使其保持足够长的时间，以便从中获得能量。”瑞士洛桑联邦理工学院等离子体中心主任AmbrogioFasoli说道。
要实现核聚变，必须满足三项条件：极高的温度、足够的等离子体粒子密度以及足够的限制时间。这正是人工智能的用武之地。2月16日，题为《通过深度强化学习对托卡马克等离子体进行磁控》（Magneticcontroloftokamakplasmasthroughdeepreinforcementlearning）的论文登上《Nature》，该研究由谷歌旗下人工智能公司Deepmind和瑞士洛桑联邦理工学院等离子体中心的物理学家合作完成。
在超过1亿℃的环境下，氢过热成为一种等离子体状态。没有任何材料可以控制这样温度的等离子体，但在托卡马克装置中，强大的磁场使等离子体悬浮并固定在托卡马克内部，迫使其保持形状并阻止其接触反应堆壁（接触反应堆壁将冷却等离子体并损坏反应堆）。
在曾经的控制方法下，想要产生更高能量是一件风险很大的事情，物理学家也不敢轻易作尝试。Deepmind做的事就是训练AI学习精准控制托卡马克内包含等离子体的磁场。
“这使我们能够推动事情向前发展，因为我们可以承担原本不敢冒的风险。”参与该项目的瑞士等离子体中心科学家之一AmbrogioFasoli表示，“我们正在尝试的一些等离子体形状正使我们非常接近系统的极限。在这样的情况下，等离子体可能会崩溃并损坏系统。如果没有对人工智能的信心，我们不会冒这个风险。”
精准控制等离子体需要不断监测和操纵磁场。“托卡马克越复杂，性能越高，就需要越来越高的可靠性和准确性来控制。”圣地亚哥能源研究中心科学家DmitriOrlov接受《Wired》采访时表示。
要实现这个目标，这个世界上第一个在核聚变装置（托卡马克）中实现对等离子体的自主控制的AI需要解决两个问题：准确捕获真实托卡马克装置中存在的所有变量，以及在不到50微秒（5000万分之一秒）时间内做出决定。
00:04视频加载中...通过磁场变化塑造等离子体(00:04)
研究团队用一个大型神经网络每秒对90种等离子体的形状和位置完成一万次训练，从而不断对磁场变化如何塑造等离子体进行长程预测（longer-termprediction），并相应地调整19块磁铁的电压。然后用这个神经网络来训练一个小的系统，学习执行第一个网络所推荐的最佳决策。这样就可以即准确，又快速。
“这是迄今为止强化学习在现实世界中最具挑战性的应用之一，”DeepMind研究科学家MartinRiedmiller表示，“但需要明确的是，这并不意味着我们已经解决了聚变问题。它所代表的……是我们理解如何设计新的灵活托卡马克控制器的重要一步。”
在创造了击败围棋世界冠军的AlphaGo之后，DeepMind进入大众视野。此后，它还推出通过基因序列预测蛋白质三维结构的AlphaFold。
“当今科学领域的重大问题很少能简化为一小组优雅或紧凑的公式，由一个人或一个小团队来解决，”DeepMind的研究科学家JonasBuchli曾表示，“我们相信，人工智能是人类创造力的倍增器，它开启了新的探索领域，使我们能够充分发挥潜力。今天，人工智能系统变得足够强大，可以应用于许多现实世界的问题，包括科学发现本身。”
这不是第一次使用AI控制核聚变。自2014年以来，谷歌一直与聚变公司TAETechnologies合作，将机器学习应用于不同类型的聚变反应堆——加速实验数据的分析。英国联合JET（JointEuropeanTorus）聚变项目的研究已使用AI来尝试预测等离子体的行为。这个概念甚至出现在2004年的《蜘蛛侠2》中，反派奥克博士创造了一个由人工智能驱动、由大脑控制的外骨骼来控制他的实验性聚变反应堆。
近日，JET在持续5秒的核聚变实验中产生总共59兆焦耳的能量，大幅刷新其在1997年实验中创造的纪录。这项成果将对仍处于建造中的国际热核聚变实验堆（ITER）起到重要的推动作用。
责任编辑：李跃群
校对：丁晓
电话+V： 159999-78052
专注于小程序推广配套流程服务方案。为企业及个人客户提供了高性价比的运营方案，解决小微企业和个体拓展客户的问题
