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强化学习与ai黑科技实例

news 来源：原创 2025/6/8 11:16:25

一.强化学习简介和其应用

(1)强化学习,深度学习,有监督,无监督区别与联系。

1)强化学习讨论的核心就是智能机(agent)怎么在复杂，不确定的环境中最大化它能获得的奖励。

2)人工智能包括机器学习，机器学习包括有监督学习，无监督学习(例如聚类算法)，深度学习与强化学习。强化学习与深度学习有交集的(即可用深度学习方法搞强化学习)，可用强化学习思想训练大模型(基于人类反馈的强化学习,例gpt)，让大模型学得更好。强化学习的例子有打纸版，桌面上已出的版就是环境，你可结合环境下一步出什么版(例如人家出一个3，你却出一个王炸(效果也许不好，奖励分不高)，你当前环境是最大的，但下一环境你已经没有王炸了，下次人家一个炸，你已经无能为力了)，不断环境变化，你的行为决策也将不同，这是不断优化过程，使最后奖励分越高越好。

3)强化学习是每一步都会影响比较大(例如本来向右走是正确的，但你的决策往左走了，下回是不是又要走回来，这样就走更长的路，影响大一点)，而强化学习一样本预测错了影响不会那么大，可用其它样本纠正预测对就行。

4)监督学习：有标签数据，直接反馈，预测结果与未来。

无监督学习：无标签，无反馈，寻找数据中隐藏的结构

强化学习：决策过程，奖励机制，学习一系列的行动。

5)常用库stable-baselines3

强化学习中经常用到stable-baselines3，它包括DQN,PPO等算法。

(2)通俗解释强化学习

强化学习就像训练一个智能体(例机器人)，刚开始训练啥都不会，他需要不断与环境交互，不断地尝试，慢慢去学习，他需大量的模拟数据来训练。例如一个成年人不断撞玻璃，但他知道目的是从玻璃门进里面去，但刚开始不断撞上玻璃门，这种情况就像小孩的能力，然后不断无数次大量数据进行尝试学习，慢慢变成大人的能力，最后终于进去了。

(3)强化学习的指导依据

不断学习，学习，尝试过程中，我们设置一个目标函数，若做错了就惩罚，若做对了奖励(每一步都会有奖励分，最后这样就可比较选出最优方案)，它就不断努力尝试与环境交互，使最终目标函数值越高(奖励越高，惩罚越小)。

(4)应用领域简介

强化学习当前运用比较广，例如主要在无人驾驶，机器人，阿法狗围棋，游戏，智能推荐等领域。是与人工智能最接近的方向，是具身智能。现在强化学习流行应用是具身智能(即机器人)，它更接近智能。

(5)强化学习工作流程

1)现在要训练一个智能机(agent)，首先它要不断与环境(state)交互，互动目标就是得到下一步的指示(action)，而走下一步目标指示后肯定会改变环境(state)，继续与环境交互得到新的指示(结合奖励机制来学习要不要这样干？即要不要按这新指示来做？)。这里的奖励机制也是不断训练的模型来的。

2)在计算机眼中，这里的环境就当作由一系列数字组成的矩阵；action是与环境交互后的行为指示，它可以有不同的方向也可有离散或连续型的数据，例如机器人做一个动作，他包括方向与力度的大小。强化学习归根是通过神经网络来训练一个网络，当state输入进来后，怎样输出奖励分高的action，它可不是分类或回归任务，强化学习是个会决策的网络。

深度学习是据输入内容(例图像)进行提特征并训练，给定标签，根据损失计算更新多个权重参数值。强化学习是输入action与奖励，通过不断与环境(state)交互，更新参数。

(6)深度强化学习(DRL)

1)深度学习有较强的感知能力，但缺少一定的决策能力，所以可从当前环境中获取目标观测信息(环境,即特征)，提供当前环境下的状态信息。而强化学习貝有决策能力，对感知问题束手无策，所以可将当前状态信息映射到相应动作，基于预期回报(奖励机制)评判动作价值。把深度学习(感知)与强化学习(决策)结合起来就叫深度强化学习，这样可解决更加复杂系统问题。

2)DRL是端对端的感知与控制系统，有较强通用性，它的学习过程可分为三步：

<1>在每一时刻agent与环境交互得到高维度的观察，并利用深度学习方法感知观察，以得到貝体的状态特征。

<2>基于预期回报(奖励机制)评判各动作价值函数，并通过某种策略将当前状态映射为相应动作。

<3>环境对这动作做出反应，并得到下一观察。不断循环以上过程，最终得到可实现目标的最优策略。

二.PPO算法与公式推导

三.PPO实战

四.CLIP系列

(1)clip

1)clip:contrastive language image pre-training的缩写，它的意思是利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉模型。它是微软的openai基于多模态(图像与文本)的预训练模型，虽然没有源码但有预训练模式给我们，我们就可以做很多下游任务了。

clip要解决的问题就是训练时无需给例子与标注，直接zero-shot，类似gpt中的zero-shot，这样泛化能力更强。例如原始预测训练猪，牛，马出来，当现在加多鸡，猴子这些东西出来后，又要重新标注与重训练，这样太麻烦了，所以现在的clip就是要解决这问题。

直接zero-shot得到的结果与resnet在imagenet数据训练后效果一样，据说用4亿配对图像数据与文本(也许是基于英文吧,没中文)进行训练出预训练模型的，不标注直接从互联网爬取的。现在clip下游任务很多了，例如gan，检测，分割，检索<根据文本描述在视频或大量图片中检索出对应图像出来>等都能玩了。

2)如何训练？

图像经过图像编码器(例可用transformer，cnn等)生成图像特征向量，与图像配对的文本经过文本编码器生成文本特征向量，然后所有图像特征向量与所有文本特征向量做余弦相似度计算，计算出来的对角线上的值是正样本(相似度最高)，其余的是负样本。这过程也叫对比学习，对比学习就是预测出谁跟自己最相关的(相似度高的正样本，对角线上的就是)。

3)推理过程

给出任意多个提示文本(提示内容质量要好)并转成向量，然后对输入的图像经过编码器(训练好的模型)转成特征向量，再然后计算与每个文本向量间的相似度，找出概率最高的即可。这一过程中输入有图像，经对比学习训练好的图像编码器和提示的多个文本。

4)合理的提示

<1>一句话来描述

<2>最好与你预测的场景相关

<3>提示得越全面，结果会越好。

(2)action-clip

它也是zero-shot，图像可以，生成视频也行。

(3)clip-event

它不仅是检测，还要推断检测出的东西怎样了？将事件信息与图像结合在一起，并能清晰分出谁干什么？图像人物事件融合在一起。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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【json_object】mysql中json_object函数过长，显示不全

问题&#xff1a;json只显示部分 解决&#xff1a; SET GLOBAL group_concat_max_len 1000000; -- 设置为1MB&#xff0c;根据需要调整如果当前在navicat上修改&#xff0c;只有效本次连接和后续会话&#xff0c;重新连接还是会恢复默认值1024 在my.ini配置文件中新增或者修…...

编程日记 2025/6/2 17:14:03