拉霸機的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

Reinforcement Learning中文版|強化學習深度解析

為了解決拉霸機的問題，作者RichardS.Sutton,AndrewG.Barto 這樣論述：

　　針對強化學習的關鍵概念和演算法，提供清晰而簡單的說明 　　什麼是強化學習 　　強化學習是學習該做什麼（如何將當前情形映射到動作上），以便最大化一個獎勵訊號數值。學習者不會被告知要採取哪些動作，而是必須透過嘗試來發現哪些動作會產生最大的回報。在最有趣和最具挑戰性的案例中，動作不僅會影響當下的獎勵，同時也會影響下一個情境，並且影響後續所有的獎勵。試誤搜尋和延遲獎勵這兩個特性，是強化學習中的兩個最重要的區別特徵。 　　本書精采內容包括： 　　．涵蓋所有強化學習演算法的核心概念 　　．解決有限馬可夫決策問題的三種基本方法 　　．近似最佳策略進行控制的方式 　　．介紹並分析資

格痕跡演算法的機制 　　．強化學習與心理學和神經科學之間的關係 　　．強化學習的相關應用與未來強化學習研究中一些正在進行的前瞻技術 專家推薦 　　＂這本書是強化學習的聖經，鑑於該領域的蓬勃發展，新版特別及時。不管是學生、研究人員、從業人是，只要對強化學習感興趣的人，都應該收藏一本。＂ -Pedro Domingos, 華盛頓大學教授、《大演算》作者 　　＂所有研究強化學習的學者，都曾受到本書第一版的啟發，第二版保證讓大家更滿意。新版的內容大幅增加，新版涵蓋的內容更深更廣，而且依然保留解說簡單直接的特色。＂ -Csaba Szepesvari, 阿爾伯塔大學教授、DeepMind研究科學家

　　＂我推薦這本書給所有想要認識機器學習的人。第二版涵蓋了當今最關鍵的演算法與理論，以實際的應用來解說概念，範圍從控制機器人到如何打敗世界頂尖的棋手，並從心理學與神經科學的角度探討演算法與人類學習之間的基本關連。＂ -Tom Mitchell, 卡內基梅隆大學教授 　　＂強化學習領域的經典之作，強化學習是現代人工智慧的發展基礎。這是一本想要認真研究AI科技的人必讀的書。＂ - Demis Hassabis, DeepMind聯合創始人兼CEO 　　＂第二版的問世恰逢其時，如果您想了解強化學習這個領域，本書是最好的起點。我肯定會將這本書推薦給我的學生以及其他想要了解強化學習的研究人員＂

-- Yoshua Bengio, 《深度學習》作者、蒙特婁大學教授  

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%。

深度強化式學習

為了解決拉霸機的問題，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。

妥協在同婚的路上

為了解決拉霸機的問題，作者陳泓凱 這樣論述：

在俗稱同婚專法的《司法院釋字第748號解釋施行法》於2019年在立法院通過的當下，同志運動運動者歡欣鼓舞地宣告台灣成為亞洲第一個讓同性婚姻合法化的國家。除了原先就極力反對同性婚姻的反同群體外，台灣社會看來一片歌舞昇平。然而，當我們細細回想整段倡議到立法的過程，不免發現這整個立法過程就是活生生的一部妥協史。在整個多元家庭民法修正草案進入體制審核，試圖成為體制所接納的一部分的過程中，「平等」作為同運群體一直以來所高舉的符號，其內容物明顯地隨著時間的進程逐步遞減——從訴求制度上的轉變，到伴侶關係要受到民法婚姻制度保障，再到「只要讓我結婚就行」。與之同時發生的，則似乎是一些實質運動層面上的妥協、擱置

、切割，甚至掩埋。哪些論述在這些妥協、擱置、切割、掩埋中消失了？哪些理念、原則在這些論述的缺席後不再被提及？而這些理念、原則又是服務於哪些人，哪些群體？本文藉由Snow和Benford的「框架對接過程」的分析架構，以2013─2019年的同性婚姻立法運動為核心、以1980年代至2013年的同志平權運動論述為背景，試圖檢視在這個政治過程中各種論述的分合起落，並藉此案例來釐清：社會運動中的「妥協」究竟是怎麼發生的。