openai教程（openal教程）

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(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

ChatGPT國內(nèi)免費(fèi)在線使用，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com

本文目錄:

• 1、怎么用openai寫論文

• 2、dota2怎么挑戰(zhàn)openai

• 3、淺談策略梯度（PG）算法

• 4、核心支持庫加載失敗是怎么回事？

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(duì)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(dòng)即可。

從電子游戲誕生初始，機(jī)器人就一直陪伴著我們，紅白機(jī)的各種“伙伴”，單機(jī)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(jí)玩家，至少還有一兩年的時(shí)間。

2、1v1 不能與 5v5 相提并論
在正常的 DotA2 游戲中，兩個(gè)對(duì)抗的隊(duì)伍各由五名玩家組成。

3、游戲過程中需要高級(jí)策略、團(tuán)隊(duì)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(duì)方，游戲過程幾分鐘就結(jié)束了。


5、在 1v1 模式中，擊敗對(duì)手主要靠機(jī)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(duì)當(dāng)前 AI 技術(shù)來說最具挑戰(zhàn)性的部分。

6、
事實(shí)上，在這次的人機(jī) DotA2 對(duì)抗中，可以采用的有效動(dòng)作數(shù)量，少于圍棋人機(jī)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(qiáng)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(huì)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(dòng)作使得最終回報(bào)變大，那么增加這個(gè)動(dòng)作出現(xiàn)的概率，反之，減少這個(gè)動(dòng)作出現(xiàn)的概率”。這句話表達(dá)了兩個(gè)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(bào) 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(duì)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(bào)函數(shù) 關(guān)于 的梯度，這個(gè)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(jì)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(gè)公式中可以看出，我們要求取的策略梯度其實(shí)是一個(gè)期望，具體工程實(shí)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(gè)公式是PG算法最核心的公式：

我們繼續(xù)觀察公式（10），對(duì)于公式中的 ，表示整個(gè)軌跡的回報(bào)，其實(shí)并不合理。對(duì)于一條軌跡中的所有動(dòng)作，均采用相同的回報(bào)，就相當(dāng)于對(duì)于軌跡中的每一個(gè)動(dòng)作都賦予相同的權(quán)重。顯然，動(dòng)作序列中的動(dòng)作有好有壞，都采取相同的回報(bào)，無法達(dá)到獎(jiǎng)懲的目的，那我們該怎么表示 “某個(gè)狀態(tài)下，執(zhí)行某個(gè)動(dòng)作” 的回報(bào)呢？

一種比較直觀思路是，當(dāng)前的動(dòng)作將會(huì)影響后續(xù)的狀態(tài)，并且獲得即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)（reward），那么我們只需要使用 折扣累計(jì)回報(bào) 來表示當(dāng)前動(dòng)作的回報(bào)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(jí)，我們可以使用更加高級(jí)的權(quán)重分配方式，進(jìn)一步減少回報(bào)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(duì)于我們后續(xù)理解整個(gè)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。

我們是行者AI，我們在“AI＋游戲”中不斷前行。

如果你也對(duì)游戲感興趣，對(duì)AI充滿好奇，就快來加入我們吧~

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(qǐng)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(yùn)行速度快、體積小巧、強(qiáng)大插件平臺(tái)支持、免費(fèi)提供海量在線存儲(chǔ)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(dú)特優(yōu)勢。

擴(kuò)展資料：

WPSOffice支持桌面和移動(dòng)辦公。且WPS移動(dòng)版通過GooglePlay平臺(tái)，已覆蓋的50多個(gè)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(duì)手，居同類應(yīng)用之首。

由于WPS誕生于DOS流行的時(shí)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(jì)這一點(diǎn)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(shí)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(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

推薦閱讀：

openai怎么使用（open aip）

opengpt下載（opentdd下載）

下載okpay錢包并安裝（gopay支付平臺(tái)注冊）

石首景觀設(shè)計(jì)廠商排名

現(xiàn)代簡約裝修風(fēng)格效果圖片（現(xiàn)代簡約裝修風(fēng)格效果圖片欣賞）