- 原神怎么换分支
- 杭州杀妻案结果出来后，最惨的是孩子，有同
- tbc炼金分支怎么重选
- 变态的人，到底有多可恶
- 有什么好玩的手游推荐
- 深度强化学习领域近期有什么新进展
- 老板哪些骚操作，让你无语至极
- 有高自由度的游戏推荐吗
- 山东焦家到底挖出了啥
- 有什么影视好看的，大家推荐一下，谢谢
原神怎么换分支
在原神中，换分支的方法主要取决于你所指的“分支”。以下是两种分支的换法：元素战技分支：在战斗中，当你的元素战技图标亮起时，可以通过点击或长按来实现元素战技的切换。每个角色都有自己的元素战技，且在队伍中只能切换一次。圣遗物分支：如果你是在说圣遗物的选择，那么在装备界面里，你可以通过点击来切换不同分支的圣遗物。请注意，以上方法可能会随着游戏的更新而有所变化，请以游戏内的实际操作为准。
杭州杀妻案结果出来后，最惨的是孩子，有同
同意，一念成佛，一念成魔。
如果许某某没有将来女士残忍的碎尸杀害，那么许某某的儿子也许婚姻会因为没有房子而烦恼，却不会像现在成为众矢之的，似乎一切的起因是因为许某某的儿子。
而来女士的大女儿，才结婚没多久，本该幸福的生活下去，而妈妈却被用惨无人道的手段杀害。
作为许某某和来女士的女儿，11岁才懵懂的孩子，经历了妈妈突然就消失，爸爸报警说妈妈似乎跟着别人跑了，而这个时候她的身边只有爸爸许某某，可是转眼间妈妈死了，而凶手却是自己的爸爸。
@青若无痕 觉得这三个孩子很惨，儿子和小女儿注定要背负着自己的爸爸是凶手的标志，儿子的婚姻已然没了下文，小女儿虽然有房有钱却成了孤儿，她的人生又该何去何从？
大女儿，面对自己同母异父的妹妹，这个才11岁的孩子，她不知道该同情还是痛恨。
一念成佛，一念成魔，多希望许某某在之前多想那么一秒钟，自己这么做的后果，又有多少人为此受到无可挽回的伤害？
tbc炼金分支怎么重选
在TBC炼金分支中，如果你想重选，可以前往炼金训练师处（通常在首都城市）支付一定数量的金币进行重置。
该操作将清空你当前的所有炼金技能，并将你的技能点数全部退回。你可以重新分配这些技能点，并再次学习所需的炼金技能。请注意，这将花费你一定的金币和时间，因此在进行重置时请谨慎考虑。
变态的人，到底有多可恶
变态的原因是由于基因的原因，大脑的原因和外部生活环境的原因。
这里我推荐一本关于变态史的书和三部经典的变态电影。
詹姆斯.法隆，美国加州大学的神经学教授，研究神经病学和人类行为、神经解剖、精神症，老年痴呆症，人类大脑成像等。
他从事这一领域中35年，是这一领域中最顶尖的科学家，他有着成功的家庭事业和地位。但是有一天，在对正常人和变态狂大脑扫描图的研究中，他竟然滑稽地发现自己的脑部结构跟心理变态的脑部结构一模一样。
更不可思议的是，他通过对家族历史的研究，发现家族中出现过很多变态。1673年，73岁的丽贝卡被自己46岁的儿子托马斯姆谋杀。1843年，阿尔文用铁铲重击自己的妻子汉娜，然后用剃刀割断了她的喉咙。1892年，力奇其用斧头砍死了自己的亲生父母...
在家族的分支中，竟然还发现，一支全是凶杀犯和嫌疑犯，另一支的男人们总是毫无理由地离开他们的妻子和情人。
作为科学家的他，对自己和自己家族发生的历史惊奇不已，为了解开这些谜团，也为了预见自己的未来是如何。
詹姆斯至此展开了他的心理变态脑科学领域的探索之旅。在书中，他直面自身的各种问题，用最先进的各种前沿理论分析问题，寻找答案。
在总结变态狂的特征之前，我想到了三部关于变态狂的电影，我们先列举一下。
一：心理变态者的图像
1991年，安东尼.霍普金斯主演的《沉默的羔羊》。安东尼在剧中出演精神病专家汉尼拔博士。
安东尼给我们贡献了一个经典的变态狂形象：那就是智商极高，思维敏捷，但高度变态。他的形象摄人心魄，即使只坐着一言不发，也有极强的感染力。他那从容不迫的动作，控制人心的话语，使人对他既敬畏又着迷。
这部电影获得了奥斯卡最佳影片，安东尼在片中只出现了16分钟，就获得了最佳男演员奖。可以想象安东尼的形象有多么经典。
1992年，莎朗.斯通主演的《本能》。在电影中，莎朗.斯通出演美女作家凯瑟琳，她貌美如花、巧舌如簧、气场强大，操纵人心手段高明。
在变态狂中，莎朗.斯通和安东尼简直就是演艺界的东邪西毒。从那以后，荧幕上再难见到如此经典的变态狂形象了。
直到2013年，美剧《汉尼拔》出现。麦德斯.米克尔森饰演了汉尼拔，再一次为我们贡献出了连环的经典形象。
麦德斯饰演了一个著名的心理专家，他像一名绅士一样优雅、沉着、冷静、机敏、睿智同时又凶残血腥。由于他是心理专家的角色，见过无数患者，对各种性格的人了如指掌，所以具有强大的操控人心的能力。
以上为我们贡献了三个经典的变态狂的形象。他们之所以这样塑造变态狂，是有科学依据的。医学界针对心理变态有一个被广泛接受的测量表。这个测量表超过30分就会被视为心理变态，接近40分，就会被视为一个超级变态者。
更多详情，请参考我的文章：如何辨别身边的变态狂－《天生变态狂》解析
有什么好玩的手游推荐
可以参考一下日本玩家投票选出2016年20佳手游。这个榜单涵盖了动作、益智、RPG、卡牌等多种类型的游戏，相信应该能满足各位读者的不同口味。
随着越来越多的游戏在手机平台上推出，现在手游几乎已经成了必不可少的手机应用之一。不过面对琳琅满目的手游，挑选哪些入坑反而成了一件难事。为了帮助各位玩家解决选择难题，避开粗制滥造的坑钱游戏，今天就为大家献上日本游戏网站“电击Online”一年一度举办的游戏大奖“电击Online Award 2016”中TOP20的手游，这些推荐上榜的手游均由日本玩家投票选出，基本上质量与人气兼备，值得一玩。
由于有两款游戏的得票数相等使得本次大奖出现了并列的情况，所以总共有21款手游上榜。那么事不宜迟，下面就让我们进入正题，看看这些推荐游戏中有哪些是你心仪的作品吧。
第20名
乖离性百万亚瑟王
本作为始祖级氪金手游《扩散性百万亚瑟王》的正统续作，是一款以卡牌战斗为主要卖点的游戏，国服已经在2015年正式开放。玩家可以在游戏中与其他3名玩家组队，挑战难度更高的副本。游戏中的全部卡牌由弱到强共有7个等级，本作还特别为7星卡牌设置了一个对应游戏名称的“MILLION RATE”，这也是本作的特色之一。所以想要变强的话，除了不断探索以提升卡牌等级外，拥有一手强力卡组也是必不可少的。至于怎么获得……咳咳，大家都明白。
第19名
刀剑乱舞 Online Pocket
DMM旗下的著名刀剑模拟养成页游《刀剑乱舞》相信大家应该都听说过，本作就是与网页版数据共通的手机端。虽然本作为了适应手机界面有所变化，不过主要系统和玩法和网页版保持一致。日本历史上的各种刀剑在本作中拟人化，玩家可以通过编队出战的攻略地图，收集更多刀剑，也可以消耗资源“锻刀”获得。游戏的最大亮点自然是各种刀剑拟人帅哥，根据刀剑的不同种类，拟人形象从小鲜肉到成熟大叔应有尽有，满足玩家的不同口味。另外本作的国服不久之前已经上线，感兴趣的朋友可以一试。
第18名
古树旋律 Deemo
本作是一款注重故事叙述的音乐手游，游戏的玩法和上手都比较简单，玩家需要不断点击屏幕中下落的音符，而这些音符串联起来就是游戏中的小黑人“Deemo”所演奏的钢琴曲。比较特别的是，作为一款音游，本作的世界观和故事十分出色。随着玩家解锁新乐曲，游戏中的大树就会长高，而本作的最终目的就是让大树成长到足以让小女孩从天窗离开这个房间。步步深入的剧情以及神秘小女孩的身世，都是促使玩家不断挑战、解锁新乐曲的动力。
第17名
最终幻想 Record Keeper
本作是一款混合了多部《最终幻想》系列作品世界观的RPG手游。游戏采用了非常经典的回合制模式，玩家可以穿越到各个《最终幻想》的世界中进行冒险。游戏中不仅会出现“魔列车”等经典召唤兽，克劳德、史克尔等人气角色也会在玩家通关对应世界之后登场，还可以加入玩家队伍一同冒险，而模仿系列经典作、刻意绘制成马赛克风格的画面也为这款炒冷饭游戏多添了一分情怀的味道。
第16名
校园女生强袭者
本作是一款深得日本轻小说和GALGAME真传的RPG游戏，其改编动画目前正在热播。游戏以魔幻校园为题材，玩家需要带领一群校园美少女与不断出现的妖魔战斗并以此解开谜团。本作最大的亮点在于美少女的养成，游戏中会出现无口、御姐等各种属性的美少女，而玩家提升战斗力的方法之一就是增进妹子的好感度。当然，轻小说开后宫式的剧情，以及喜闻乐见的换装PLAY也是本作吸引玩家的重要原因（微笑）。
第15名
偶像大师灰姑娘女孩
本作是以人气偶像企划《偶像大师》为基础推出的一款对战社交类游戏。本作为“偶像大师灰姑娘”系列的原点之作，并在此之后衍生出了动画以及《偶像大师灰姑娘女孩 星光舞台》等游戏。游戏兼具偶像育成与卡牌战斗属性，玩家在游戏中扮演制作人，可以通过“工作”和“抽卡”的获得偶像卡，并以“特训”的手段强化偶像卡的能力。本作的核心玩法是玩家之间的PVP对战，玩家通过发动偶像的技能吸引观众，最终获得观众青睐的一方胜出。除此之外，精良的人设与100名以上的美少女偶像应该也能让玩家过足眼瘾。
第14名
刀剑神域：代码寄存器
这是一款以人气轻小说及改编动画《刀剑神域》为基础制作的卡牌RPG游戏，为《刀剑神域》系列的第三款手游。原作中出现的SAO、ALO及GGO这三个游戏都将作为本作的舞台，各层的BOSS也作为怪物登场。不仅如此，动画中出场过的角色都将在本作中出现，桐人、亚丝娜等人的技能也在游戏中收录。游戏在战斗方面偏重策略，善用连击和属性相克可以让玩家战斗力倍增，在游戏中体验一把“龙傲天”的感觉。
第13名
刀剑神域：记忆碎片
本作是《刀剑神域》系列的第五款手游，与上面的《刀剑神域：代码寄存器》不同的是，本作是一款动作RPG游戏。剧情流程基本沿用原作中的SAO篇，就连游戏过场动画都和改编动画如出一辙，玩家需要操作桐人等角色打通SAO世界。游戏的战斗操作比较简单，有多种武器和技能可以运用，比较考验玩家的技巧和反应。比较特别的是，本作从角色到武器全部靠抽，抽到双刀流桐人等强力角色可以让游戏难度大幅降低，只是概率十分感人。连续两款游戏上榜，可见《刀剑神域》的人气，也希望这两款游戏能借着《刀剑》剧场版在国内上映的势头，早日开通国服，了粉丝们的一桩心愿。
第12名
星之海洋：回忆
本作是由RPG游戏《星之海洋》系列的首款手游，故事设定在《星之海洋5》之后的两年，游戏类型与世界观都和之前的系列作品保持一致。在本作中，历代作品中的角色尽数登场，玩家能够自由组合这些角色出战。而本作的最大亮点就在于战斗系统，众多战斗技能 必杀技 组合必杀技的设计使得游戏战斗十分爽快过瘾，配上满屏幕的华丽特效，颇有几分《无双》系列的感觉。
第11名
锁链战记3
也许有朋友看到游戏名会误以为是一款新游戏，不过本作其实是著名策略RPG手游《锁链战记》的第三章。在更新第三章的同时，游戏也包含了前两章的内容，可供玩家自由选择。游戏在加入新剧情和新人物的同时，界面也大幅变化，不过基本玩法还是没有变化，仍然以卡牌和塔防为主，熟练运用角色技能与兵种克制是克敌制胜的关键。值得一提的是，游戏中有不少强力的低星卡，所以各位玩家可别一心死氪SSR哦。顺带一提，本作的改编动画目前正在播出，感兴趣的朋友也可以前去一看。
第10名
超级马里奥Run
本作是水管工大叔马里奥首次登录手机平台的一款作品，游戏没有采用手游常见的氪金制，而是换成了一次性付费买断的方法。游戏的玩法与跑酷类手游大致相同，玩家点击屏幕操作马里奥大叔跳跃各种障碍完成关卡，系列经典的金币、蘑菇和砖块等设定以及滑坡、蹬墙跳的操作也都在本作中得到体现。除了闯关之外，玩家之间还可以进行竞速对战。另外提醒一下，本作中的关卡都是有时间限制的，沉迷收集金币不能自拔可是会导致闯关失败的哦。
第9名
游戏王：决斗链接
本作是《游戏王》系列在手机平台上推出的一款对战型卡牌游戏。在普通对战模式中，玩家需要组成自己的卡组并对其进行育成，以提高等级和学习技能，之后可以寻找其他玩家进行对战。本作采用了所谓的“快速规则”，简单地说就是大幅简化游戏规则，削减对战血量以及卡牌数量，玩家基本只能使用初代卡组，所以本作对于新玩家而言比较容易上手，当然各位老玩家也可以去体验一下这款怀旧性质的新作。
并列第9名
白猫计划
由于本作与《游戏王：决斗链接》玩家的得票数相同，所以并列第9名。本作是一款3D画面的动作RPG游戏，职业选择、人物升级、武器强化、关卡副本等元素使得本作与一些网游颇有几分相似。由于采用了创新的“弹性操作模式”，游戏的操作相当简单，无论是移动、攻击还是技能都可以轻松单手操作。本作的一大特色在于玩家之间可以组队，共同挑战高难度副本，成功通关副本可以获得武器与角色。可惜的是，由于接二连三的运营事故及商业纠纷，本作的国服已经在去年停服，所以各位玩家还是去日服玩个痛快吧。
第8名
LoveLive学园偶像祭
本作是一款以人气偶像企划《LoveLive》为题材制作的音乐手游，国服由盛大代理。在“LoveLive!Sunshine!!”推出之后，游戏中也加入了偶像组合“Aqours”的九位角色。本作的主要玩法就是看准时机点击屏幕上的音符从而得到分数，不过由于本作需要同时留意九个方向而且判定比较严格，高难度下几乎让人眼花，还是非常有挑战性的。当然，角色卡牌的属性和稀有度也是影响歌曲得分的重要原因，所以说玩家不仅需要兼备技术与反应速度，还得有一手能晒伤非洲人的UR才行。
第7名
怪物弹珠
本作是一款非常特别的RPG游戏，虽然在卡牌收集、强化等方面与大多手游别无二致，但是创意十足的“弹珠碰撞”式战斗系统使得本作不仅笑傲日本手游界，而且在去年登顶全球手游收入榜首。在与敌人的战斗中，玩家通过手指拖动“怪物弹珠”瞄准敌人进行攻击，并且可以利用这些弹珠之间的反弹、撞击和二次碰撞打出各种意想不到的效果，考验玩家对于力度和角度的掌控能力，另外最多支持4人组队的联机模式也广受玩家好评。与上面的《白猫计划》一样，本作的国服也早已阵亡，建议感兴趣的玩家转战台服或者日服。
第6名
智龙迷城
本作是一款融合了手游经典“消除”元素的益智类手游，可以看作是加入了宠物、属性克制等元素的三消游戏。本作曾经有过国服，不过后来……跪了。游戏的主要玩法与传统消除游戏类似，不过在本作中，珠子的移动距离并不限于一格而是可以任意移动交换位置，有3个形成直线连接的珠子在一起时就会消除，多次消除则会产生COMBO效果，消除时可以对敌人造成伤害或者回复己方血量，血量归零时如果不想认输就得氪魔法石复活。值得一提的是，游戏中有一些专门面向氪金战士的高难度地下城，无氪和轻氪玩家记得别去找虐。
第5名
碧蓝幻想
本作是一款融合了职业、属性、奥义等多种元素的标准日式RPG卡牌游戏，本作的战斗采用了传统的回合制模式，战斗操作也非常简单明了。游戏的画面非常华丽，在音乐、剧情、人物等方面都有过人之处，所以能吸引众多玩家入坑。只不过本作极度烧钱，玩家平均氪金额高居所有手游之首，另外游戏中稀有角色卡牌的出货率低得惊人，以致两度让日本对策规制手游界。所以说，游戏虽好玩，但跳坑要谨慎呐。
第4名
精灵宝可梦GO
在去年夏天这款《精灵宝可梦GO》横空出世，迅速席卷全球，相关的新闻几乎能刷爆游戏网站。游戏一方面采用了AR（现实增强）的，另一方面结合了《精灵宝可梦》系列的收集与养成，让玩家可以通过智能手机在现实世界里发现精灵，并进行战斗和捕捉，势力阵营与道馆等元素的加入，也使得更多的玩家出门捕捉强力精灵或者寻求对战。为了捕捉特定的精灵，玩家甚至要跑到海边、山区等地，这种“身临其境”的感觉也是游戏的亮点之一。此外，在各种神奇地点出现的精灵（比如裙子里），也成为了一段时间的笑料。
第3名
影之诗
本作是Cygames开发的热门卡牌手游之一，除了画风不同外，游戏的系统界面和对战与《炉石传说》十分相似，所以本作也有“日本炉石”的称呼。本作的游戏世界观和卡牌设定全都来源于同是Cygames开发的游戏《巴哈姆特之怒》。本作中获得卡牌的重要之一就是抽卡，这些卡牌可以进化，从而增加血量或攻击。值得一提的是，本作内置中文文本，只不过需要一点小技巧才能开启就是了。
第2名
偶像大师灰姑娘女孩 星光舞台
本作是以上文介绍的《偶像大师灰姑娘女孩》为基础开发的一款音乐手游。本作的主要玩法就是各位偶像妹子的卡牌收集、养成，以及“演唱会”挑战。演唱会是典型的音游玩法，共有5个按钮，需要配合歌曲的旋律来点击，而演唱会画面也有2D和3D两种模式可供玩家选择，3D模式可以欣赏到偶像妹子的精彩舞蹈，而2D模式下虽然没有舞蹈，不过玩家可以不受干扰从而更容易取得高分，各位玩家就根据个人喜好自由选择吧。
第1名
Fate/Grand Order
本作是人气系列《Fate》在手机平台上推出的一款RPG游戏，国服在去年上线，由B站代理。故事仍然以经典的“圣杯战争”为背景，由《Fate》系列原作者奈须蘑菇等人执笔创作剧情，目前日服的剧情在第1章完结之后进入了第1.5章。本作最大的亮点就在于为数众多的英灵，不仅加入了多部相关作品中的英灵，而且增加了大量原创。游戏以回合制的展开战斗，随着等级的增长，英灵与御主的技能与战斗力也会发生变化。
虽然游戏已经为玩家熟知少了一份新鲜感，而且既氪又肝，不过即便如此，本作仍然成了2016年度玩家投票数最多的游戏。不仅如此，本作在前年的“电击Online Award 2015”中也是头名，“月球人”的数量之多、厨力之强，由此可见一斑。鉴于《Fate》系列在今年会推出不少动画和游戏，届时再拉一波新人入坑，估计明年的榜单头名仍然会是《FGO》吧。
深度强化学习领域近期有什么新进展
深度强化学习是近年来人工智能领域内最受关注的研究方向之一，并已在游戏和机器人控制等领域取得了很多耀眼的成果。DeepMind 的工程师 Joyce Xu 近日发表了一篇博客文章，介绍了深度强化学习领域的一些近期进展，其中涉及到分层式强化学习、记忆、注意机制、世界模型和想象等方向。
我觉得，深度强化学习最让人喜欢的一点是它确实实在难以有效，这一点不同于监督学习。用神经网络来解决一个计算机视觉问题可能能达到 80% 的效果；而如果用神经网络来处理强化学习问题，你可能就只能眼睁睁地看着它失败——而且你每次尝试时遭受的失败都各不相同。
强化学习领域内的很多最大的挑战都围绕着两大问题：如何有效地与环境交互（比如探索与利用、样本效率），以及如何有效地从经历中学习（比如长期信用分配、稀疏奖励信号）。在这篇文章中，我希望探讨深度强化学习领域内试图解决这些挑战的几个近期研究方向，并且还会将其与人类认知进行优雅简洁的对比。具体而言，我将谈到：
分层式强化学习
记忆和预测建模
将无模型方法与基于模型的方法组合到一起
本文首先将简要介绍两个代表性的深度强化学习算法——DQN 和 A3C，以为后文提供能够作为参考的直观知识，然后我们会深入探讨几篇近期的论文和研究突破。
DQN 和 A3C/A2C
声明：我假设读者已经对强化学习有一定的基本了解了（因此这里不会提供有关这些算法的深度教程），但就算你对强化学习算法的工作并不完全了解，你应该也能阅读后文的内容。
DeepMind 的 DQN（深度 Q 网络）是将深度学习应用于强化学习的最早期突破性成功之一。其中使用了一个神经网络来学习用于经典 Atari 游戏的 Q 函数，比如《乒乓球》和《打砖块》，从而让模型可以直接根据原始像素输入得出应该采取的动作。
从算法上看，DQN 直接源自经典的 Q 学习技术。在 Q 学习中，一个状态-动作对的 Q 值（即 quality 值）是通过基于经历的迭代式更新来估计的。从本质上讲，对于某个状态下我们可采取的每个动作，我们都可以使用收到的即时奖励和对新状态的价值估计来更新原来的状态-动作对的价值估计：
DQN 的训练是最小化时间差分误差（TD-error）的 MSE（均方误差），如上所示。DQN 使用了两个关键策略来使 Q 学习适用于深度神经网络，而且这两个策略也在后续的深度强化学习研究中得到了成功的应用。这两个策略为：
经历重放（experience replay），其中每个状态/动作转换元组 (s, a, r, s』) 都存储在一个记忆「重放」缓存冲，并会被随机采样以用于训练网络，从而可实现对训练数据的重复使用和去除连续轨迹样本中的相关性。
使用一个单独的目标网络（即上式中的 Q_hat 部分）来实现训练的稳定，所以 TD 误差不是根据源自训练网络的不断变化的目标计算的，而是根据由一个基本固定的网络所生成的稳定目标计算的。
在那之后，DeepMind 的 A3C（Asynchronous Advantage Actor Critic）和 OpenAI 的同步式变体 A2C 也非常成功地将深度学习方法推广到了 actor-critic 方法上。
actor-critic 方法将策略梯度方法与一种学习后的价值函数结合到了一起。对于 DQN 方法，我们仅有学习后的价值函数（即 Q 函数），而我们遵循的「策略」只是简单地在每个步骤取能最大化 Q 值的动作。使用 A3C 和使用其它 actor-critic 方法一样，我们会学习两个不同的函数：策略（即 actor）和价值（即 critic）。策略函数是基于采取该动作的当前估计优势（advantage）来调整动作概率，而价值函数则是基于经历和后续策略收集到的奖励来更新该优势：
从上面的更新可以看出，价值网络会学习一个基线状态值 V(s_i;θ_v)，我们可以将其与我们的当前奖励估计 R 进行比较，从而得到「优势」；策略网络则会通过经典的 REINFORCE 算法根据该优势调整动作的对数概率。
A3C 真正的贡献在于其并行化和异步化的架构：多个 actor 学习器被分派到不同的环境实例中；它们全都会与环境进行交互并收集经历，然后异步地将它们的梯度更新推送到一个中心的「目标网络」（一个借用自 DQN 的思路）。之后，OpenAI 的 A2C 研究表明异步实际上对性能没有贡献，而且事实上还会降低样本效率。对这些架构的详细解释已经超出了本文的覆盖范围，但如果你和我一样对分布式智能体感兴趣，那一定要看看 DeepMind 的 IMPALA，这是一种非常有用的设计范式，可用于实现对学习的扩展：。
DQN 和 A3C/A2C 都是非常强大的基线智能体，但是在面对更加复杂的任务、严重的部分可观察性和/或动作与相关奖励信号之间存在较长延迟时，这些智能体往往难以为继。因此，强化学习研究中有一整个子领域在致力于解决这些问题。接下来我们看看其中一些优秀的研究。
分层式强化学习（HRL）
分层式强化学习是一类从多个策略层学习的强化学习方法，其中每一层都负责控制不同层面的时间和行为抽象。最低层面的策略负责输出环境动作，让更高层面的策略可以操作更抽象的目标和更长的时间尺度。
为什么这种方法很吸引人？首先也是最重要的一点是在认知方面，有很多研究都认为人类和动物行为都基于分层式结构。这在日常生活中有直观的体现：当我决定做一顿饭时（实际上我基本从不做饭，但为了合理论述，就假设我是一个负责的人类吧），我会将这一任务分成多个更简单的子任务（切蔬菜、煮面条等），但绝不会忽视我要做饭的总体目标；我甚至还能切换不同的子任务来完成同样的目标，比如不煮面条而是蒸饭。这说明真实世界任务中存在固有的层次结构和组合性质，因此可将简单的基础动作串接、重复或组合起来以完成复杂的工作。近些年的一些研究甚至发现 HRL 组件与前额叶皮质中的特定神经结构之间存在直接的相似性。
从技术方面看，HRL 尤其引人注目，因为它能帮助解决我们前文提到的第二个问题的两大挑战：如何有效地从经历中学习（比如长期信用分配、稀疏奖励信号）。在 HRL 中，因为低层策略是基于高层策略分配的任务从内在奖励中学习的，所以尽管奖励稀疏，基础任务仍可得以学习。此外，高层策略发展起来的时间抽象让我们的模型可以根据时间上延展的经历来处理信用分配问题。
所以 HRL 的工作是怎样的？目前有一些各不相同的方法都能实现 HRL。Google Brain 近期的一篇论文采用了一种尤其清晰和简单的方法，并为数据高效型训练引入了一些很好的离策略修正方法。他们的模型名为 HIRO：。
μ_hi 是高层面的策略，其为低层面的策略输出需要实现的「目标状态」。μ_lo 是低层面的策略，输出环境动作以试图达成其目标状态观察。
其设计思路是有两个策略层。高层策略的训练目标是最大化环境奖励 R。每 c 个时间步骤，高层策略都会采样一个新动作，这是低层策略所要达成的「目标状态」。低层策略的训练目标是选取合适的环境动作，使其能产生类似于给定目标状态的状态观察。
举一个简单的例子：假设我们在训练一个机器人以特定的顺序堆叠彩色方块。我们仅有单个奖励 1 在任务成功最终完成时给出，所有其它时间步骤的奖励都是 0。直观地说，高层策略负责提出所要完成的必要子目标：也许它输出的第一个目标状态是「观察到一个红色方块在你面前」，第二个目标状态可能是「观察到蓝色方块在红色方块旁边」，然后是「观察到蓝色方块在红色方块上面」。低层策略在环境中探索，直到其找到用于产生这些观察结果所必需的动作序列，比如选取一个蓝色方块并将其移动到红色方块之上。
HIRO 使用了 DDPG（深度确定性策略梯度）训练目标的一种变体来训练低层策略，其内在奖励被参数化为了当前观察与目标观察之间的距离：
DDPG 是又一种影响深远的深度强化学习算法，其将 DQN 的思想扩展到的连续动作空间。这也是一种 actor-critic 方法，使用策略梯度来优化策略；但不同于 A3C 中那样根据优势来优化策略，它是根据 Q 值来进行优化。因此在 HIRO 中，所要最小化的 DDPG 邻近误差就变成了：
同时，为了使用离策略的经历，高层策略使用了离策略修正来进行训练。其思想是：为了提升样本效率，我们希望使用某种形式的重放缓存，就像 DQN 一样。但是，过去的经历不能直接用于训练高层策略。这是因为低层策略会持续学习和改变，所以就算我们设置了与过去经历一样的目标，低层策略还是可能表现出不同的动作/转换。HIRO 中提出的离策略修正是为了回溯性地修改在离策略经历中看到的目标，从而最大化所观察到的动作序列的可能性。换句话说，如果重放经历表明过去的智能体采取动作 (x,y,z) 能达成目标 g，那么我们就寻找一个目标 g̃，使得它能让当前的智能体最有可能采取同样的动作 (x,y,z)，即能够最大化该动作序列的对数概率（如下式）的动作。
然后使用 DDPG 的一种变体在这些动作、新目标和环境奖励 R 上训练高层策略。
HIRO 当然不是唯一一种 HRL 方法。FeUdal 网络是一种更早的相关研究（），其使用了一个学习到的「目标」表征而不是原始的状态观察。实际上，研究中的很多变体都源自学习有用的低层子策略的不同方法；很多论文都使用了辅助的或「代理的」奖励，还有一些其它研究实验了预训练或多任务训练。不同于 HIRO，这些方法中很多都需要某种程度的人工设计或领域知识，这从本质上限制了它们的通用性。近期也有研究在探索使用基于群体的训练（PBT，），这是另一个我个人很喜欢的算法。本质上讲，内部奖励被当作了附加超参数进行处理，通过在训练过程中「演进」群体，PBT 能学习到这些超参数的最优演化。
HRL 是当前一个非常受欢迎的研究领域，而且也非常容易与其它技术组合到一起，比如这篇论文将 HRL 与模仿学习结合了起来：。但是，HRL 的核心只是一个非常直观的思想。HRL 是可扩展的，具备神经解剖学上的相似性，能解决强化学习领域内的一些基本问题。但和其它优秀的强化学习方法一样，它的训练难度颇高。
记忆和注意
现在来谈谈用于解决长期信用分配和稀疏奖励信号问题的其它方法。具体而言，我们要说的是最明显的方法：让智能体真正擅长记忆事物。
深度学习中的记忆总是很有意思，因为不管研究者怎样努力（而且他们确实非常努力），很少有架构能胜过经过精心调节的 LSTM。但是，人类记忆的工作却与 LSTM 完全不同。当我们在处理日常生活中的任务时，我们会回忆和关注与场景相关的特定记忆，很少有其它内容。比如当我回家并开车到当地的杂货店时，我会使用我在这条道路上驾驶了数百次的记忆，而不是如何从 Camden Town 驱车到伦敦的 Piccadilly Circus 的记忆——即使这些记忆刚刚才加入我的经历，仍然活灵活现。就此而言，人类的记忆基本都是根据场景进行查询的——取决于我们在哪里以及做什么，我们的大脑知道哪些记忆对我们有用。
在深度学习中，这一观点催生了外部的基于关键值的记忆。这并不是一个新思想；神经图灵机（，这是我读过的第一篇而且是最喜欢的论文）使用了一种可微分的外部记忆存储来增强神经网络，可以通过指向特定位置的向量值的「读」和「写」头来访问。我们可以很容易想到将其扩展到强化学习领域——在任意给定时间步骤，智能体都会获得其环境观察和与当前状态相关的记忆。这就是近期的 MERLIN 架构的所做的事情：。
MERLIN 有两个组件：一个基于记忆的预测器（MBP）和一个策略网络。MBP 负责将观察压缩成有用的低维「状态变量」，从而将其直接存储到键值记忆矩阵中。它也会负责将相关的记忆传递给策略网络，然后策略网络会使用这些记忆和当前状态来输出动作。
这个架构可能看起来有些复杂，但要记住，其策略网络只是一个输出动作的循环网络，而 MBP 也仅做三件事：
将观察压缩成有用的状态变量 z_t，从而传递给策略。
将 z_t 写入记忆矩阵
获取其它有用的记忆并传递给策略
其中一个最重要的细节是：目的是切实保障状态表征用处，MBP也经了训练以预测当前状态z_t的奖励，那样的话所学习到的表征就与当前任务存在关联。
MERLIN的训练有一些古怪；毕竟MBP的目标是使用较多一种有用「世界模型」，这是一个未必能实现方法的目标，所以才它实际上的训练目标是优化变分下界（VLB）损失。（如果没有你不熟得不能再熟VLB，是可以建议参考这篇文章：
深度强化学习领域近期有什么新进展
xyang35.github.io/2017/04/14/variational-lower-bound/；但即使你不解释，也不妨碍你再理解MERLIN。）这些VLB损失包含两个成分：在这下一个状态变量上的先验和后验概率分布之间的KL距离，其中后验分布还五十点有新观察的条件。最大化窗口这种KL距离能确保全新状态变量与之前的观察/动作保持一致。
状态变量的重构损失；我们根本无法在这样的状态变量中重现昨日输入输入的观察（比如说图像、之前的动作等）并设计和实现该状态变量预测奖励。如果这样的损失很小，那说明我们就不能找到了一个能准表征该观察的状态变量，而且它还可应用于出现能我得到高奖励的动作。
下式是我们最终的VLB损失，其中第一项是重构损失，第二项是KL距离：
这种策略网络的损失是我们上文继续讨论过的A3C的策略梯度损失的有一点好的版本；它建议使用的算法被一般称「广义优势估记算法」，其细节远远超过了本文的覆盖范围（但能在MERLIN论文附录的4.4节找到），但其虽然就类似于下面给出的标准的策略梯度更新：
一旦练习能够完成，MERLIN肯定就能通过状态表征和记忆来分析和预测性地建模世界，其策略也应该还能够凭借那些个预测来选定用处不大的动作。
MERLIN并不是什么唯一一个建议使用外部记忆存储的深度强化学习研究。早在2016年，就有研究者将这一思想用在了MQN（记忆Q网络）中来帮忙解决Minecraft中的迷宫问题：
老板哪些骚操作，让你无语至极
arxiv.org/pdf/1605.09128.pdf；但在用记忆才是世界的预测模型的概念更具一些奇异的神经科学方面的推动力。有一篇Medium文章（有高自由度的游戏推荐吗
goo.gl/cVjQK5）挺好的地回答了这一思想，所以才这里就不再继续重复了，只说说其关键论点：相比于对大多数神经网络的解释，我们的大脑很肯定又不是以「然后输入-输出」机器的运作的。因为，其工作类似与一个预测引擎，我们对世界的感知实际上只不过是大脑是对我们的感官再输入的原因的最佳的方法猜测到。神经科学家AmilSeth对HermannvonHelmholtz在19世纪提出来的这一理论参与了很好的总结：大脑被锁在颅骨中。它所进行的也是什么都看不清楚和有噪声的感官信号，这个信号仅与世界中的物体必然间接的关联。所以，感知必然是一个推理过程，其中非确定性的感官信号会与对世界的先前预期或「信念」增强起来，以最终形成大脑对那些个感官信号的原因的适宜假设。
MERLIN的基于组件记忆的预测器的目标恰恰实现这种预测推理。它会对观察通过编码，然后再将它们与内在的先验增强起来，进而化合一个涵盖再输入的其它表征（或原因）的「状态变量」，这个状态会被存储在长期记忆中以便智能体然后能基于组件它们采取什么措施行动。
智能体、世界模型和想象
有意思，大脑类似预测引擎的概念会将我们带回我们要想观察现象的第一个强化学习问题：如何能从环境中快速有效地学习？如果没有我们肯定不能就依据远处观察得到动作，这样我们又该怎么建议地与周遭环境交互过程并分出学呢？
在强化学习领域，传统的做法要么是无模型学习，或则是基于模型的学习。无模型强化学习是学习再将遗留下来的环境仔细的观察反照到价值或动作。基于组件模型的强化学习则是简单的方法去学习一个设计和实现远古时期观察的环境的灰部模型，然后再不使用该模型来选择动作。
图中外圈可以表示实现模型的强化学习，包涵「directRL」的内圈它表示无模型强化学习。
可比无模型自学中单纯的试错方法，设计和实现模型参与规划的样本效率要高得多。但，学习优良的模型来讲的很麻烦，因为模型不超级导致的误差而不会导致智能体表现糟了。而且这种原因，深度强化学习领域内很多早期的完成研究（诸如DQN和A3C）是无模型的。
说得轻巧，1990年的Dyna算法（
山东焦家到底挖出了啥
goo.gl/5zrqES）就巳经模糊不堪了无模型和实现模型的强化学习方法之间的界线，其中建议使用了一个学习后的模型来能生成演示的经历，以帮练习无模型策略。现在，已有想研究将这两种方法再组合到了一起，即「想象力可以提高的智能体」算法（I2A，有什么影视好看的，大家推荐一下，谢谢
arxiv.org/abs/1707.06203）。在I2A中，到最后策略是一个与无模型组件和设计和实现模型的组件相关的函数。基于模型的组件被称为该智能体对世界的「预料」，其由该智能体内部的学习后的模型所产生的想象轨迹横列。只不过，其关键是的地方只是相对而言基于组件模型的组件的末端还有一个一个编码器，它会将预料轨迹聚合到一起并解读一它们，令智能体能学习在有必要时选择性的遗忘自己的想象。也就是说，如果不是智能体突然发现其内部模型投射的轨迹是无济的和不清楚的，这样的话它就可以不要会过分关注该模型并建议使用其无模型分支进行处理。
上图展示了I2A的工作。仔细观察一开始都会被传达消息给无模型组件和设计和实现模型的组件。在基于条件模型的组件中，会据在当前状态很可能采取什么措施的n个动作来想像之中n个不同的轨迹。那些轨迹是通过将动作和状态再输入其内部环境模型而得到的，进而能过渡到新的想象状态，然后取其中能换取滚动条结果的动作。一个蒸馏后的想象策略（与是从交叉熵损失的终于策略几乎完全一样）选择类型下一个动作。当经过固定设置的k个步骤之后，这个轨迹会被编码并被聚合体到一起，接着会与无模型组件的输出一起然后输入策略网络。关键的地方只是相对而言，那样的编码能让策略以最用处的解读一想像轨迹——如果不是不比较合适就过分关注它们，在可用时就再提取出其中与任务奖励没什么关系的信息。
I2A的策略网络是通过一个在用优势的标准策略梯度损失训练的，传说中的A3C和MERLIN，因为这应该要虽然很好像在哪见过：
再者，在实际策略和内部模型的想象策略之间还再添加了一个策略蒸馏损失，以确保想像之中策略你选择的动作靠近当前智能深刻体会中,选择的动作：
I2A的表现远远优于乾坤二卦MCTS（蒙特卡洛树搜索）规划算法以及的很多基准。况且在其设计和实现模型的组件被故意设计得预测结果很差时，它也能在实验中换取出色表现，这说明它能下决定所要可以使用的模型——在有必要时也会在用无模型方法。很有趣，内部模型相对不好的I2A的表现事实上还一点明显优于有较好模型的I2A——研究者将其两个主要原因洗技能重新初始化或有噪声的内部模型能可以提供某种奇妙形式的正则化，但很看样子这那就一个有待改进进一步研究的领域。
不管如何，I2A都很最出色，只不过它在特定方面也能够体现了人类在世界中的运作。我们我总是在参照对我们所处的环境的另一个心智模型来规划和预测未来，但我们也都不清楚我们的心智模型当然不几乎清楚——尤其是当我们在新环境中或遇到了我们未曾见过看到过的情形时。在这种下，我们会接受试错的过程，那像是无模型方法一样，但我们也会建议使用新的经历来可以更新我们内在的心智模型。
目前有很多研究者都在探寻中怎么快速有效特点实现模型的方法和无模型方法。BerkeleyAI给出了一种时间差分模型：《沉默的羔羊》bair.berkeley.edu/blog/2018/04/26/tdm/；其也有一个更加很有意思的前提。其思想是让智能体系统设置更大时间上抽象的目标，即「在k个时间步骤内正处于X状态」，接着在能保证价值最大化每k个步骤所收集到的奖励的同时学习这些长期的模型过渡。这能为我们需要提供对动作的无模型探索和在高层目标上的基于条件模型的规划之间的光洁过渡——如果没有琢磨一下这样的方法，你会发现这又会将我们带回去分层式强化学习。
所有这个研究论文都参与的是同时的目标：利用与无模型方法则是（或更优）的表现，同时都没有达到设计和实现模型的方法那样的样本效率。
总结
深度强化学习模型虽然很难训练，这一点毫无疑问。但正是由于这样的难度，我们才不得已提议了这样多的策略、方法和算法，希望能够能借助深度学习的强大力量来可以解决经典（或非经典）的控制问题。
这篇文章对深度强化学习的近期研究参与了不全面的介绍——另外大量研究是没有明言，甚至连还有一个很多研究我根本不就不知道。可是，我希望这里推荐的一些记忆、分层和想象方向的研究也能帮读者打听一下我们琢磨帮忙解决强化学习领域内一些长期挑战和瓶颈的途径。
原神怎么换分支
感觉上我的人生好像有点悲哀，我刚出社会打工吧的日子，老板是男的，多么我希望有个女老板可以不对我骚一下，到时候能走捷径，但这个是不可能的了，而且我现在自己应该是老板，唯一只可惜的是，我公司的人大都男滴，只不过是技术公司，也是死宅杭州杀妻案结果出来后，最惨的是孩子，有同
要说自由度更高的游戏，【方舟：生存进化】的确要算上前三了，简单这游戏完全没有也没NPC，游戏可以算没剧情，不可能撺掇你做一丁点事，你这个可以在游戏里驯恐龙、盖房子、发展中科技、造船远洋，其实也这个可以拉帮结伙的去砸别的玩家的玻璃、拆人家房子，打人家恐龙。当然应该是个从丛林法则的游戏，自由度要比GTA5什么的高了不是一点半点儿，有兴趣你是可以自己切身体会亲身体会哈！\\\\tbc炼金分支怎么重选
焦家村史前遗址是1987年发掘的，并不近年来造成大家的众人瞩目，主要是只不过在这里才发现了多具古人的尸骨，这些个尸骨体型巨大无比，几乎全部出现，被颠覆了人们对远古时期祖先的认知。原始社会生存环境恶劣，技术水平落后，当时的人们缺少足够的营养，所以寿命较短，个子矮，这是以往大家最有实力的事实。人类进化的方向是从低级到高级，从愚昧到先进，从矮小到魁梧，从命不长到增寿，这是被可证明过的真理。
可惜在焦家村史前遗址发掘出来出了多具身材高大的古人尸，最高壮的一具居然还有一米九的身高，另外多具达到一米八五的，这就很诡谲了。
要清楚我们现在发现自己的同期的别的古人类尸骨，一般个子都不达到一米七。
目前这种遗址呈现出出来的“巨人”在几千年前是个案还是普片现象，还亟待继续研究，必须更多的实物材料来可证明。
据古人类学家断定，可能这些部族有着特殊的方法的基因，的或是出现了一种生化兽的基因，才以至于他们身高如此巨型。
也有人断定，当时他们生活的山东半岛，气候都很湿润的气候，食物足够，这些古人当然不缺少营养，因此他们的身高得以长得会如此巨大无比。
无论如何，这个考古发现的意义肯定不大的，它为我们研究古人类的史前生活提供给了很多有价值的线索和样本。
也许你不远的将来，我们能弄很清楚为什么这些人能长得会如此高大，看样子“山东大汉”的称呼应该要从远古时期算起。
