SQL 语句中 Where 条件后 写上1=1 是什么意思

强化学习的挑战 

强化学习面对的核心挑战，在于如何规模模拟环境。模拟环境在很大程度上由有待执行的任务所决定。我们以国际象棋、围棋或者雅达利游戏为例，这类模拟环境相对简单也易于构建。但是，要想用同样的方法训练出安全可靠的自动驾驶汽车，就必须创建出非常逼真的街道原型环境，引入突然闯出的行人或者可能导致碰撞事故的各类因素。如果仿真度不够，那么模型在从训练环境转移到现实场景之后，就会出现一系列问题。

另一个难题，在于如何扩展及修改代理的神经网络。除了奖励与处罚之外，我们再无其他方法与该网络建立联系。这有可能引发严重的“健忘”症状，即网络在获取新信息后，会将一部分可能非常重要的旧知识清除出去。换句话说，我们需要想办法管理学习模型的“记忆”。

最后，我们还得防止机器代理“作弊”。有时候，机器模型能够获得良好的结果，但实现方式却与我们的预期相去甚远。一部分代理甚至会在不完成实际任务的情况下，通过“浑水摸鱼”拿到最大奖励。

强化学习的应用领域 

游戏 

机器学习之所以具有极高的知名度，主要源自它在解决各类游戏问题时展现出的惊人实力。

最著名的自然是AlphaGo与AlphaGo Zero。AlphaGo通过无数人类棋手的棋谱进行大量训练，凭借策略网络中的蒙特卡洛树价值研究与价值网络（MCTS）获得了超人的棋力。但研究人员随后又尝试了另一种更加纯粹的强化学习方法——从零开始训练机器模型。最终，新的代理AlphaGo Zero出现，其学习过程完全源自自主摸索、不添加任何人为数据，最终以100-0的碾压性优势战胜了前辈AlphaGo。

个性化推荐

新闻内容推荐是一项历史性难题，快速变化的新闻动态、随时可能转变的用户喜好再加上与用户留存率若即若离的点击率都让研究人员头痛不已。Guanjie等研究者发布的《DRN：用于新闻推荐的深度强化学习框架》一文，希望探讨如何将强化学习技术应用于新闻推荐系统以攻克这一重大挑战。

为此，他们构建起四种资源类别，分别为：1）用户资源；2）上下文资源（例如环境状态资源）；3）用户新闻资源；4）新闻资源（例如行动资源）。他们将这四种资源插入深度Q网络（DQN）以计算Q值。随后，他们以Q值为基础选择一份新闻列表进行推荐，并将用户对推荐内容的点击情况作为强化学习代理的重要奖励指标。

作者们还采用其他技术以解决相关难题，包括记忆重复、生存模型、Dueling Bandit Gradient Descent等方法。

计算机集群中的资源管理

如何设计算法以将有限的资源分配给不同任务同样是一项充满挑战的课题，而且往往需要人为启发的引导。

题为《使用深度强化学习实现资源管理》的论文介绍了如何使用强化学习让模型自动探索如何为保留的作业分配及调度计算机资源，借此最大程度降低平均作业（任务）的处理时长。

这种方法用“状态空间”来表现当前资源分配与作业的资源配置方式。而在行动空间方面，他们使用一种技巧，允许代理在各个时间阶段选择多项行动。奖励则是系统中所有作业的总和（-1/作业持续时间）。接下来，他们将强化学习算法与基准值相结合，借此计算策略梯度，找出最佳策略参数，凭借这些参数计算出能够实现目标最小化的行动概率分布。

交通灯控制 

在题为《基于强化学习的多代理交通信号网络控制系统》一文中，研究人员尝试设计一种交通信号灯控制方案，借此解决交通拥堵问题。他们的方法仅在模拟环境下进行了测试，并表现出优于传统方法的性能水平，这也体现出在交通系统设计中引入多代理强化学习技术的潜在可行性。

他们在五个路口的交通网络中部署了五个代理，并在中央路口处部署强化学习代理以控制交通信号。他们将交通状态定义为8维向量，每个元素代表各条车道的相对交通流量。每个代理可以从8种选项中任选其一，各选项代表每个阶段的组合，奖励条件则是新的组合必须在交通流量延迟方面优于前一组合。作者们使用SQN计算{状态，行动}对的Q值。

（编辑：济宁站长网）

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