强化学习是啥 意思

Posted 2023-03-24

强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习，而在连接主义学习中，把学习算法分为三种类型，即非监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised leaning)和强化学习。 参考技术A 机器学习算法大概分为三种：有监督的学习、无监督的学习和强化学习。
强化学习采用的是边获得样例边学习的方式，在获得样例之后更新自己的模型，利用当前的模型来指导下一步的行动，下一步的行动获得回报之后再更新模型，不断迭代重复直到模型收敛。 参考技术B 也叫增强学习，reinforcement learning。分为value-base跟policy-base。主题思想是根据历史经验来更多的选择活得回报更多的动作，而减少被惩罚的动作。
常见的value-base算法有：Q-learning
常见的policy-base算法有：策略梯度算法
由于深度学习的火热，先强化学习都是跟深度学习结合起来，比如deep Q learning，Actor-Critic network等。
[1]Barto A G. Reinforcement learning[J]. A Bradford Book, 1998, volume 15(7):665-685.
[2]Wang J X, Kurth-Nelson Z, Kumaran D, et al. Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system[J]. Nature Neuroscience, 2018, 21(6).

delphi 中的datasnap 是啥意思 Developing Datasnap Application 中文意思是啥

DataSnap的前身是MIDAS。在Delphi 6中，MIDAS改名为DataSnap。DataSnap不但强化了MIDAS原有的功能，更加入了许多新的元件，让程序员可以使用它开发出更为强劲的应用系统，此外
DataSnap也改善了MIDAS的执行效率，让使用它的应用程式能够执行得更快速。

Developing Datasnap Application
开发Datasnap应用程序 参考技术A What is DataSnap?
Contrary to popular belief, DataSnap is not COM+, CORBA, TCP/IP, HTTP, or even SOAP. DataSnap is also not a tree-tier model. DataSnap is a proprietary Borland technology that enables data (in packets) to be sent across a medium over a distributed network or a file system. Yes, it is true that DataSnap may use a protocol to achieve this, but in essence all that DataSnap does for you is package (and store) data.