趋近智
理解高级强化学习算法是事情的一方面。本章讨论有效实现、训练和改进这些复杂智能体所需的实际考量。
你将了解选择合适的神经网络架构、超参数调优策略、强化学习项目代码组织,以及使用现有软件框架等方面。我们还将涉及分布式训练方法、提高可复现性的方法、调试智能体行为的技术以及优化计算性能。重点在于将理论知识转化为可用且高效的强化学习系统。
8.1 强化学习中的神经网络架构
8.2 超参数调整策略
8.3 动作空间与观测空间表示
8.4 强化学习项目的代码结构
8.5 软件框架与库
8.6 分布式强化学习方法
8.7 深度强化学习的可复现性
8.8 调试与可视化技术
8.9 性能优化与硬件考量
8.10 智能体调试与调优实践
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