边肖已经在研究AI的入口环节，自然智能材料管理者的门道还有很多基础常识要求需要进一步研究。
媒体:我是一名PC/移动互联网技术的物料经理，现在正努力转型发展到自然智能范围。本文内容总结了一个可以学习的AI素材概念框架，其中有很多当前AI圈的基础常识系统软件。也许哪个想象的框架可以给学习AI的爱好者一个基本常识框架，也就是学习AI需要学习哪些基本常识的框架。期待借此机会，举一反三，取长补短。
本文分为主次两章。首先，从基本面洞察的角度，给大家介绍一下是哪种物质想象框架。第二章用一个小例子来说明如何使用这个架构。
天真的代理人
1.AI材料想象建筑基础的基本常识
如图，那就是本文要讲解的AI材质假设结构。其中，左边的经纪人是明日女配角，堪称“深造经纪人”。哪个标题包含三个单元，大家先来评论一下那三个单元:
特工:一种可以摆姿势的特殊工具。(第二章举例说明的代理匹配一个可以独立玩牌的代理)。
升学代理:可以简单掌握，独立提升的代理。
ss="superseo">根据代理人的作用:可以简单地知道，当这类代理人已经选择实施时，它总是选择能使其利益最大化的行动。
图的左边是态势，也就是代理人所在的态势，可以把握为代理人的内部态势。哪种情况可以是实际情况，也可以是实际情况。
Agent可以通过全过程传感器识别实际情况，通过全过程实施者危害情况。例如，假设一个机器人代理，即一个监控摄像头或麦克风被用作传感器来获取图像和声音，一个机械臂和一条机械腿被用作执行器来终止特殊的固定控制并获得移动物理的影响。萧冰，一个有点硬散漫的 *** 纵者，也是一个代理人，除了他的情况是收集。他得到墨水笔打出来的墨盒作为传感器贯穿整个过程，接收用来盘活信息的墨盒作为实施者贯穿整个过程。
前面已经解释了最基本的代理的结构，如果代理已经在道学的情况下运行，那么最后要做的第一件工作就是定义情况。
1.1情况定义
大城市的代理人有其沉重的责任。当代理人已经构思好了，第一步就是要尽可能完整无缺，把重任的实际情况表现出来。重要任务的定义包括:功能心智、情境和主体的实现者，即所谓的表象(性能、环境、执行器、传感器)。每个人都通过以下表象经历了掌握每个定义内容的全过程:
1)在主体所处的情境中，全过程传感器收集认知信息，形成主体内部的认知编码序列。
2)当2)主体处于其情境中时，认知怀疑会消亡成一个手势编码序列，由实施者执行。
3)一个客观的智能体，对于每一个可能的认知编码序列，ss="superseo">根据已知的认知编码序列和智能体具有基本常识的事实，选择能使其功能心智最大化的姿态。
举个上面的例子:
当我们谈到情况时，我们将回到对代理人的假设。
1.2根据代理人的角色设想
据代理人说
该图根据代理的功能显示了代理的假定架构。其中，矩形框暗示代理人决定方案的应急处理流程，蛋形框暗示与应急处理流程相匹配的景观建设基本常识。
上面会根据代理人的应急反应理论依次展示每个应急反应步骤的详细应急反应方法，会显示每一步都是下一步的嫌疑。
之前已经完成了基于其功能的代理的假想外观。但是一个真正的智能代理是那样完成的吗？如果一个智能体不能自主学习，不能衰退管理系统的逻辑，就不能称之为智能系统。代理你所需要做的就是报名参加一个你可以学习的场合。接下来，让我们来看看如何想象能够学习的基于动作的智能体。
1.3根据功能学习代理的思想
Agent可以分为四个部分:学习部分、功能部分、评估部分和测试分数生成器。本单元中的功能组件是《按动作代理人深造》中的“按动作代理人”团队。想象下图所示的架构:
留学中介
除上述功能部件外，其他部件的终止仅表明:
1.学习组件:控制自我评价组件的反映，评论代理做得如何，毫无疑问要调整功能组件，以便将来变得更强。
2.组件评估:根据实体功能限制报告学习组件代理的 *** 作。评估成分是必要的，因为认知怀疑本身并不能强调代理人的获胜水平。极限是坚实的。作为一个观点，功能限制应该放在代理人之外进行反思，这样它的代理人就不应该调整它的功能限制来适应它自己的行为。
3.测试分数生成器:尽力获得新的和有问题的姿势倡导。如果功能成分自成一体，他会根据自己已经知道的基本常识，最好是姿势，继续听取意见。但是，如果代理人期望停止大量的研究，做一些短期内可以逊色的姿势，那么他可能会创造和发明比那些持续时间长的姿势更强的姿势。考试成绩生成器的重要任务是倡导探究学习的姿态。其目的是创造更强的客体主题活动，提高其逻辑思维。
到目前为止，我们只是简单地学习了如何改变一个“学习型智能体”。这个时候，你真的很期待练习观点的逻辑吗？由于边肖已经在研究AI的入口环节，我真的可以借出去学习每一个细节洞察的应用方法，所以只能从最表面的逻辑训练开始训练。对于外观清晰的内容，边肖俱乐部从那以后也在逐步完善和分享。另外，如果文章内容有问题，也期待大牛们多多强调。
2.材料定义的一个简单例子。
上面要分享的简单例子是“主动战斗代理”，这是一个YY功能，只是为了自己玩。大家不必太认真。
我的想法是想象一个智能主动的手机游戏代理，可以自主学习恶化，给我最大的胜利。
第一步:结尾，我们来定义一下剧的情况:
第二步:关于代理根据其功能，让我们做如下定义:
1.模板疑惑:如何独立于代理人改造世界的划分规则。采取特工自己的姿态，会危及世界的划分规则。这里会记录一些游戏中与斗天主相关的划分规则，比如收牌、叫天主、打牌、扣分、赢的划分规则。并且会被记录到扑克牌的一般发展策略中，比如:萧条的发展策略，辅助盆友的发展策略。
2.角色判断的划分指定了疑点利益:在那里，根据情境中的前几张牌，扑克牌的历史，每一脚的作用，以及可以推断获利的牌等疑点利益，判断最能满足最大利益的牌是唯一的。
3.传感器是为了获取当今手机游戏形态的信息，比如谁出了什么牌等。
4.实施者可以效仿脚对机面对面打击，实施打地主、打牌的控制；
第三步:关于进一步研究的代理，我们先做如下定义:
1.功能限制:根据初始初始踢法中的牌和过程中的分数，取最终踢法选择中的盈利牌，得到一个关于一轮扑克牌效果的奖励或惩罚结果。
2.学习部分:会不断提出对于残棋牌清除策略、更一般的农民合作发展策略、区分某个个体或某类人的残棋牌清除策略等更一般的发展策略的学习目标，以及如何探索其他游戏者的出牌发展策略，并根据结果修正代理人的角色判断。
嗯，真的是因为我只在那里讲过。我会借此机会按照学习的作用来填补这些疑惑。因为这里的内容是我自己个人掌握的，可以知道存在的问题，期待大家指正。
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