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openai教程（openal教程）
發(fā)布時間：2023-03-12 18:34:34
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
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問大家
大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于openai教程的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、怎么用openai寫論文
要使用openai寫論文首先是要安裝好al小助手，要下載al text generator 的插件，然后安裝并且配置好ai小助手，接著是要生成和管理apl的密鑰了，也就是登錄的密碼，然后在使用ai編輯器編輯文件文本，最后通過數(shù)據(jù)元方式輸出就可以了。
二、dota2怎么挑戰(zhàn)openai
dota2挑戰(zhàn)openai需要提前進(jìn)行預(yù)約：OpenAI競技場預(yù)約地址，需要注意的是，本次OpenAI競技場不對國服開放，玩家們?nèi)绻胍獏⑴c的話也可以預(yù)約延遲比較低的東南亞服，登錄只需要使用steam啟動即可。
從電子游戲誕生初始，機器人就一直陪伴著我們，紅白機的各種“伙伴”，單機游戲里的新手教程和各種NPC，再到網(wǎng)游中各種擬人角色。
dota2openai玩法介紹：
1、大家普遍認(rèn)為，距離人工智能在星際 2 上吊打人類頂級玩家，至少還有一兩年的時間。
2、1v1 不能與 5v5 相提并論 在正常的 DotA2 游戲中，兩個對抗的隊伍各由五名玩家組成。
3、游戲過程中需要高級策略、團(tuán)隊溝通和協(xié)調(diào)，一局比賽通常要 45 分鐘。 而這次人工智能擊敗人類的比賽，采用了 1v1 的模式，這種模式有太多限制。
4、例如雙方基本上只能沿著單線前進(jìn)，并嘗試擊殺對方，游戲過程幾分鐘就結(jié)束了。
5、在 1v1 模式中，擊敗對手主要靠機械技能和短期策略，并不涉及長期規(guī)劃和協(xié)調(diào)，而后者才是對當(dāng)前 AI 技術(shù)來說最具挑戰(zhàn)性的部分。
6、 事實上，在這次的人機 DotA2 對抗中，可以采用的有效動作數(shù)量，少于圍棋人機大戰(zhàn);有效的狀態(tài)空間(目前局面情況)，如果以智能的方式表示，應(yīng)該比圍棋要小。
三、淺談策略梯度（PG）算法
Policy Optimization（策略優(yōu)化）是強化學(xué)習(xí)中的一大類算法，其基本思路區(qū)別于Value-based的算法。因此，很多教科書都將model-free RL分成兩大類，Policy Optimization和Value-based。本系列博客將會參考OpenAI發(fā)布的入門教程 Spinning Up [1] ，Spinning Up系列是入門Policy Optimization的非常好的教材，特別適合初學(xué)者。Policy Gradient（策略梯度，簡稱PG）算法是策略優(yōu)化中的核心概念，本章我們就將從最簡單的PG推導(dǎo)開始，一步步揭開策略優(yōu)化算法的神秘面紗。
如果用一句話來表達(dá) 策略梯度 的直觀解釋，那就是“如果動作使得最終回報變大，那么增加這個動作出現(xiàn)的概率，反之，減少這個動作出現(xiàn)的概率”。這句話表達(dá)了兩個含義：
本節(jié)我們將一步步推導(dǎo)出策略梯度的基礎(chǔ)公式，這一小節(jié)非常重要，理解了推導(dǎo)過程，就基本上理解了策略梯度的核心思想。所以，一定要耐心的把這一小節(jié)的內(nèi)容全部看懂，最好能夠達(dá)到自行推導(dǎo)的地步。
我們用參數(shù)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示我們的策略 ，那我們的目標(biāo)，就可以表示為調(diào)整 ，使得 期望回報 最大，用公式表示：
在公式(1)中， 表示從開始到結(jié)束的一條完整路徑。通常，對于最大化問題，我們可以使用梯度上升算法來找到最大值。
為了能夠一步步得到最優(yōu)參數(shù)，我們需要得到 ，然后利用梯度上升算法即可，核心思想就是這么簡單。
關(guān)鍵是求取最終的 回報函數(shù) 關(guān)于 的梯度，這個就是 策略梯度 （policy gradient），通過優(yōu)化策略梯度來求解RL問題的算法就叫做 策略梯度算法 ，我們常見的PPO，TRPO都是屬于策略梯度算法。下面我們的目標(biāo)就是把公式（2）逐步展開，公式（2）中最核心的部分就是 ，這也是這篇博客最核心的地方。
在以上的推導(dǎo)中，用到了log求導(dǎo)技巧： 關(guān)于 的導(dǎo)數(shù)是 。因此，我們可以得到以下的公式：
所以，才有公式（5）到公式（6），接下來我們把公式（7）進(jìn)一步展開，主要是把 展開。先來看看
加入log，化乘法為加法：
計算log函數(shù)的梯度，并且約去一些常量：
因此，結(jié)合公式（7）和公式（9），我們得到了最終的表達(dá)式
公式（10）就是PG算法的核心表達(dá)式了，從這個公式中可以看出，我們要求取的策略梯度其實是一個期望，具體工程實現(xiàn)可以采用蒙特卡羅的思想來求取期望，也就是采樣求均值來近似表示期望。我們收集一系列的 ,其中每一條軌跡都是由agent采用策略 與環(huán)境交互采樣得到的，那策略梯度可以表示為：
其中， 表示采樣的軌跡的數(shù)量。現(xiàn)在，我們完成了詳細(xì)的策略梯度的推導(dǎo)過程，長舒一口氣，接下來的工作就比較輕松了，就是在公式（10）的基礎(chǔ)上修修改改了。
再進(jìn)行簡單修改之前，我們再總結(jié)一下公式（10），畢竟這個公式是PG算法最核心的公式：
我們繼續(xù)觀察公式（10），對于公式中的 ，表示整個軌跡的回報，其實并不合理。對于一條軌跡中的所有動作，均采用相同的回報，就相當(dāng)于對于軌跡中的每一個動作都賦予相同的權(quán)重。顯然，動作序列中的動作有好有壞，都采取相同的回報，無法達(dá)到獎懲的目的，那我們該怎么表示 “某個狀態(tài)下，執(zhí)行某個動作” 的回報呢？
一種比較直觀思路是，當(dāng)前的動作將會影響后續(xù)的狀態(tài)，并且獲得即時獎勵（reward），那么我們只需要使用 折扣累計回報 來表示當(dāng)前動作的回報就行了，用公式表示為：
這在spinning up中叫做reward to go，所以，公式（10）可以表示為：
當(dāng)然，使用reward to go的權(quán)重分配還是相當(dāng)初級，我們可以使用更加高級的權(quán)重分配方式，進(jìn)一步減少回報分配的方差，限于篇幅原因，我們后續(xù)再聊。
本章我們花了大量的篇幅推導(dǎo)了策略梯度（PG）的核心公式，得到了關(guān)鍵表達(dá)式（10），理解該公式對于我們后續(xù)理解整個PG算法族非常有幫助，希望大家能夠認(rèn)真的理解這一公式推導(dǎo)過程。
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四、核心支持庫加載失敗是怎么回事？
wps核心支持庫加載失敗的原因如下：
1、文件訪問去權(quán)限，請檢查登錄的賬戶在軟件安裝的硬盤是否有足夠權(quán)限。
2、模板文件損壞，建議卸載后重新安裝。
WPSOffice具有內(nèi)存占用低、運行速度快、體積小巧、強大插件平臺支持、免費提供海量在線存儲空間及文檔模板、支持閱讀和輸出PDF文件、全面兼容微軟MicrosoftOffice格式（doc/docx/xls/xlsx/ppt/pptx等）獨特優(yōu)勢。
擴展資料：
WPSOffice支持桌面和移動辦公。且WPS移動版通過GooglePlay平臺，已覆蓋的50多個國家和地區(qū)，WPSforAndroid在應(yīng)用排行榜上領(lǐng)先于微軟及其他競爭對手，居同類應(yīng)用之首。
由于WPS誕生于DOS流行的時代里DOS起初僅僅只是磁盤操作系統(tǒng)它所提供的只是底層磁盤與內(nèi)存的資源管理和利用手段。用戶的界面完全由應(yīng)用軟件開發(fā)商從最底層自行設(shè)計這一點與今天在視窗與麥金塔系統(tǒng)下開發(fā)是完全不同的。下拉式菜單在當(dāng)時最為著名它為使用提供了便利。
以上就是關(guān)于openai教程相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
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