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深度強化式學習

為了解決人 設 拉 霸機的問題，作者AlexanderZai,BrandonBrown 這樣論述：

　　深度強化式學習 (Deep Reinforcement Learning, DRL)，就是將深度學習與強化式學習結合的技術。要讓 AI 應用落地，DRL 是必不可缺的技術。近期由兩位劍橋大學博士所帶領的 Wayve 團隊就利用了 DRL 技術，開發出可以自行從新環境中學習的自動駕駛技術，取代以往完全仰賴感測器的做法。除此之外，工廠內的自動化機器人, 或是打敗世界棋王的 AlphaGo 等，背後運作的演算法也都與 DRL 息息相關。   　　然而 DRL 的演算法五花八門，讓人看了眼花繚亂。事實上，它們都是為了應付各式各樣的任務而發展出來的改良版本，其核心概念的差異不大，都是立足於 DR

L 最基本的 DQN (Deep Q-Network) 之上。因此本書會花費較多的篇幅，一步步帶您把 DQN 的架構完全摸透，並時時提點各個技術細節的重點，讓您可以因應不同的任務或問題，加入適當的技術或技巧來克服，再進一步實作出各種進階的演算法。   　　本書一共分成兩篇：基礎篇及進階篇。在基礎篇中，讀者將學習如何從無到有，建構出自己的第一個RL演算法，並用該演算法來解決多臂拉霸機問題。接著，讀者會認識RL中較為經典的演算法，如DQN、策略梯度法、A2C等。同時，各章節皆搭配數個專案，確保讀者可以在學習理論的過程中，培養實作出演算法的能力，不再只是紙上談兵。   　　在進階篇中，作者將會介紹較

為新穎，也較為複雜的RL演算法。基本上，這些演算法都是以DQN為出發點，再加上特殊的技巧，便能處理現實中的難題。舉個例子，利用平均場DQN，學者們成功模擬出了電子的自旋狀況，進而解決了RL中的多代理人問題。同時，讀者們還將學到如何將attention機制與DQN做結合，進而實作出關聯性DQN（relational DQN），提高演算法的可解釋性。   　　本書提供了完整的學習架構，循序漸進地介紹各種演算法，包括： 　　● Deep Q-Network (DQN) 　　● 策略梯度法（Policy gradient methods） 　　● 優勢值演員-評論家（Advantage Actor-C

ritic, A2C） 　　● 分散式優勢值演員-評論家（Distributional Advantage Actor-Critic, DA2C） 　　● 進化演算法（Evolutionary algorithm） 　　● 分散式DQN（Distributional DQN） 　　● 鄰近Q-Learning（Neighborhood Q-Learning） 　　● 平均場Q-Learning（Mean field Q-Learning） 　　● 關聯性DQN（Relational DQN）   　　除了 RL 相關演算法之外，書中也介紹了近期應用 RL 而發展出來的熱門模型，相信可以提升讀者

的硬實力，其中包括： 　　● 圖神經網路（Graph Neural Network, GNN） 　　● Transformer模型 　　● Attention模型（Attention model）   　　總的來說，本書是最全面、最白話的強化式學習演算法實戰解析。只要您有基本的深度學習知識，並且想要認識強化式學習領域，那麼您就是本書在尋找的合適讀者！    本書特色   　　●囊括各種強化式學習的基礎及進階演算法，學習架構完整 　　●適當地補充數學及統計基礎，必要知識直接回顧，不用東翻西找其他資源 　　●重點整理深度強化式學習的基本架構，打好基礎、再先進的改良模型也看得懂 　　●以日常案例來實

踐 DRL，理解起來事半功倍 　　●利用Python+PyTorch實作各章專案，不會只是紙上談兵 　　●所有程式皆已整理成Colab筆記本，一鍵即可檢驗結果 　　●本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。

人 設 拉 霸機進入發燒排行的影片

應用深度強化學習控制器穩定硫回收程序操作

為了解決人 設 拉 霸機的問題，作者蔡秉諺 這樣論述：

化工廠由一連串單元操作和反應器組成，以製造某個純度的產品，想要用理論模型計算最終產品純度和決定操作變數並不容易，使用機器學習(Machine learning)給一定數量的輸入和輸出數據，即可訓練一個濃度預測模型預測品質變數(Quality variable)。本研究使用閘門遞迴單元(Gated recurrent units, GRU) 當作基本單元，發展序列到序列(Sequence-to-sequence, Seq2seq)模型預測品質變數。深度強化學習(Deep reinforcement learning, DRL)包含代理人(Agent)、價值函數(Value function)和

環境(Environment)，代理人跟環境互動找到最大獎勵(Reward)之策略(Policy)，將上述訓練的濃度預測模型當成深度強化學習的環境與代理人互動。本研究以生物批次(Bio-batch)反應程序驗證Seq2Seq模型可以作為DRL的環境，比較Seq2seq模型與數學模型，兩者與代理人策略網路互動的結果相似。因此，本研究由工廠改良型克勞斯程序(Modified Claus process)的操作數據，訓練Seq2seq作為DRL的環境，與代理人策略網路互動。代理人根據策略決定一次和二次空氣流量，使尾氣中的硫化氫(H2S)和二氧化硫(SO2)濃度追到設定點。根據Seq2seq環境預測未

來時域滾動(Future horizon)的數目，代理人也可以決定同樣數目的動作組(一次空氣和二次空氣流量)，本研究探討未來時域滾動為1和2之深度強化學習，並將測試數據分成干擾排除(Disturbance rejection)與穩態操作(Steady operation)。未來時域滾動為1時，穩態操作之H2S和SO2的濃度平均相對誤差(Mean relative error)分別為2.2%和1.8%，干擾排除之H2S和SO2的平均相對誤差為2.5%和2.5%，未來時域滾動為2時，經過調整未來一步和未來二步獎勵的比重，可以得到較佳結果，穩態操作之H2S和SO2的平均相對誤差分別為1.9%和1.3

%，干擾排除之H2S和SO2的平均相對誤差分別為1.2%和1.5%。

強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法

為了解決人 設 拉 霸機的問題，作者布留川英一 這樣論述：

　　人工智慧的發展就是要讓電腦具備獨立思考的能力，而強化式學習(Reinforcement Learning)就是訓練 AI 如何決策的一套方法，是最具產業發展潛力的熱門技術，可以有效解決生活中許多難以突破的問題，包括產業自動化、自動駕駛、電玩競技遊戲以及機器人等。 　　Deepmind 將強化式學習應用於開發圍棋 AI 上，打造出 AlphaGo，並連續擊敗李世乭、柯潔等世界第一流的圍棋高手，這段情節想必你並不陌生。而接續發展出來的 AlphaZero 不僅實力更強大，而且不侷限於單一棋類，可以從零開始訓練、不需要人類棋譜，被視為是 AGI 通用式人工智慧，震撼了整個

AI 產業界。 　　以強化式學習為主幹的 AlphaZero 雖然備受矚目，但對於多數讀者而言，要讀懂 AlphaZero 的論文並不容易，而且論文中並未公開程式碼，紙上談兵就要了解相關細節實在難如登天，本書將透過實作帶您揭開 AlphaZero 神秘的面紗。不用棋譜 (訓練資料) 怎麼進行訓練？強化式學習在 AlphaZero 扮演甚麼角色？為甚麼一套演算法可以適用不同規則的棋類或遊戲？論文沒有講清楚的都在這裡！ 　　在這本書中，你將學到： 　　● 從深度學習開始，打下紮實基礎，包括 Artificial Neural Network、CNN、ResNet。 　　● 各類強化式學習演算法

的精髓，包括：ϵ-Greedy、UCB1、Policy Gradient、Q-Learning、SARSA、Deep Q-Network (DQN)。 　　● 理解人工智慧中做出最優決策的方法 - 賽局樹演算法，包括 Minimax Algorithm、Alpha-beta Pruning、Monte Carlo method、Monte Carlo tree search。 　　● 用 Python 實作 AGI 通用演算法 - AlphaZero，只需修改規則就能稱霸井字遊戲、四子棋、黑白棋、動物棋等不同遊戲。 本書特色 　　強化式學習有多強，用 Python 實作見真章！ 　　Al

phaZero 結合了深度學習、強化式學習和賽局樹演算法，背後涉及了許多相關技術，網路上雖然可以找到不少討論或教學文章，但內容多半只是原始論文的隻字片段，實作細節也交代不清楚，對於有心了解 AlphaZero 核心技術的讀者來說幫助很有限，往往只是越看越模糊，也不知道誰說得對。 　　本書以大量圖說、實例詳細說明 AlphaZero 各種相關的演算法，在實作的過程中，你可以親自與 AI 互動，實際體驗 AI 從零開始逐漸累積實力的過程，確實了解強化式學習跳脫人類思維所做的每一步決策，釐清演算法的每一個細節。全書內容經過施威銘研究室監修，只要遇到比較複雜的演算法或程式邏輯，小編都會額外補充，講不

清楚就加上圖解，再不清楚就手算一遍，一頁一頁秀給你看，保證一定讓你看得懂、做得到。 　　● 以大量圖說、實例 、示意圖帶你高效學習書中的演算法 ，程式碼都有詳細的註解說明 　　● 深度學習、強化式學習、賽局樹等各種相關演算法逐一解析、詳細說明 　　● 活用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境，並提供線上更新操作手冊 ，包括連線時間限制的處理以及 GPU/TPU 的使用說明 　　● 從 AlphaGo、AlphaGo Zero 到 AlphaZero，原始演算法和模型架構剖析 　　● 一步一步解說如何將遊戲規則轉換為程式邏輯，學習賽局資料的預處理程序 　　● 提供預訓練好的現成模型

，立即套用、馬上對戰 ，幫你節省動輒 20 小時以上的訓練時間  

觀光休閒產業之移動與鏈結研究以台東豐年機場為例

為了解決人 設 拉 霸機的問題，作者莊玉華 這樣論述：

摘 要台東因交通不便，日漸形成如台灣本島的後山一般，此離島化現象，令台東土地未曾有效利用開發，也因此台東地區的天然景致得以原始保留，近年來也漸成為台灣地區觀光的發展重點之一。台東由於花東線鐵路及南迴鐵路尚未改善完成，往返台北、台東的交通陸運對觀光客而言過分耗時費工，故對規劃國內東部地區二日以上中長程旅遊旅客而言，未來勢必會考慮以空中運輸為主要交通工具。台東豐年機場位於花東地區觀光門戶，除了鏈結台灣本島外還鏈結綠島、蘭嶼兩外島區域。台東豐年機場近年來雖已做些許的擴建改善，但近來因受機票票價調漲影響下，客源紛紛轉向其他替代交通工具，造成旅客運量有逐年降低的現象。故現行的台東豐年機場需要更多的改善

空間計畫。台東豐年機場可當作東部地區旅遊路網門戶起始點，方便旅客免於東西部往返的舟車勞頓。在提供搭機旅客舒適的環境外，一併將機場外圍相關空間納入規劃，並鏈結台東當地觀光休閒產業，使台東豐年機場自服務搭乘空中交通運輸工具旅客的單一機場角色，轉型發展成為服務對象廣泛的多元性觀光休閒轉運站。並參考峇裏島 Ngurah Rai國際機場、日本那霸機場、東山休息站、南投休息站、清水休息站成功發展模式，分析探討並歸納適合「台東豐年機場」鏈結觀光休閒產業後發展的多元性觀光休閒轉運站。期盼轉運站發展含有陸空海運交通轉乘諮詢處、當地特色美食餐廳、在地特產商展、當地藝術工作者表演處、自行車租借及維修服務站、自行車旅

客住宿旅店、觀光休閒旅遊諮詢提供處、民宿代訂服務處、當地文化的行銷中心等。「觀光客倍增計畫」是行政院「挑戰2008—國家發展重點計畫」中投資計畫之一，台東豐沛的人文、自然、產業觀光資源，在積極尋求一級產業轉型為三級觀光休閒產業發展下，配合「東部地區自行車路網示範計畫」，藉由自行車移動與鏈結近郊相關旅遊景點與觀光休閒產業，創造新興的產業發展及人文旅遊型態，將台東發展成生態觀光區域，期盼打造台東成為以自行車慢遊城市。