各位观众老爷们，大家好！今天咱们来聊聊怎么用 Ray 这个神器，搞定分布式强化学习，让你的 RL 实验跑得飞起，并发量嗖嗖地往上涨！ 开场白：为啥要搞分布式 RL？ 各位可能要问了，单机跑 RL 不是挺好的吗？为啥要费劲搞分布式？ 这个问题问得好！单机跑 RL，就像用小马拉大车，数据量一大，神经网络一复杂，立马就歇菜了。训练速度慢得让人怀疑人生，调参调到怀疑世界。 想象一下，你要训练一个机器人玩 Atari 游戏，需要成千上万局的游戏数据。单机跑，可能要跑好几天甚至几个星期。这时间，够你把游戏机都玩穿了！ 所以，为了解决这些问题，我们就需要分布式 RL。它可以把训练任务分解到多个机器上，并行执行，大大缩短训练时间，提高效率。就像雇了一群小弟帮你搬砖，速度自然快多了！ Ray：分布式 RL 的瑞士军刀 说到分布式 RL，就不得不提 Ray。Ray 是一个开源的分布式计算框架，它简单易用，功能强大，是构建大规模并发 RL 实验的利器。 你可以把 Ray 想象成一个超级调度员，它可以把你的 RL 任务分配到不同的机器上执行，并负责收集结果。你只需要关注你的 RL 算法本身，而不用操心底层的分 …
强化学习：用 Python 构建简单的 RL 代理
强化学习：用 Python 构建简单的 RL 代理 – 让机器像猫一样学习！ 😼 嘿，各位编程界的弄潮儿们！今天，咱们不聊那些高深的算法，也不纠结于复杂的神经网络，而是要一起跳进一个更有趣，也更“接地气”的领域：强化学习 (Reinforcement Learning, RL)。 想象一下，你家那只可爱的小猫咪，是怎么学会跳上桌子偷吃小鱼干的？ 🤔 肯定不是你一遍又一遍地教它，而是它自己不断尝试，成功了就奖励，失败了就惩罚，最终摸索出了一条通往美食的“最优策略”。 强化学习，其实就是让机器像小猫一样，通过与环境互动，不断试错，最终学会完成特定任务。是不是感觉很有意思？ 接下来，就让我们一起用 Python 构建一个简单的 RL 代理，让它也拥有像小猫一样“自主学习”的能力！ 1. 什么是强化学习？别被吓到，其实很简单！ 首先，我们来给强化学习下一个定义（尽量不那么学术）： 强化学习是一种让智能体 (Agent) 在一个环境中 (Environment) 通过采取行动 (Action) 来最大化累积奖励 (Reward) 的机器学习方法。 这句话有点长，我们拆开来理解： 智能 …