DQN发展历程(一)

DQN发展历程(二)

DQN发展历程(三)

DQN发展历程(四)

DQN发展历程(五)

马尔可夫理论

马尔可夫性质

  • P[St+1 | St] = P[St+1 | S1,...,St]
  • 给定当前状态 St ，过去的状态可以不用考虑
  • 当前状态 St 可以代表过去的所有状态
  • 给定当前状态的条件下，未来的状态和过去的状态相互独立。

马尔可夫过程(MP)

  • 形式化地描述了强化学习的环境。
  • 包括二元组(S,P)
  • 根据给定的转移概率矩阵P，从当前状态St转移到下一状态St+1，
  • 基于模型的（Model-based）：事先给出了转移概率矩阵P

马尔可夫奖励过程(MRP)

  • 和马尔可夫过程相比,加入了奖励r，加入了折扣因子gamma，gamma在0～1之间。
  • 马尔可夫奖励过程是一个四元组⟨S, P, R, γ⟩
  • 需要折扣因子的原因是
    • 使未来累积奖励在数学上易于计算
    • 由于可能经过某些重复状态，避免累积奖励的计算成死循环
    • 用于表示未来的不确定性
    • gamma越大表示越看中未来的奖励

值函数（value function）

  • 引入了值函数（value function），给每一个状态一个值V，以从当前状态St到评估未来的目标G的累积折扣奖励的大小

MRP求解

  • v = R + γPv （矩阵形式）
  • 直接解出上述方程时间复杂度O(n^3), 只适用于一些小规模问题

马尔可夫决策过程（MDP）

  • 加入了一个动作因素a，用于每个状态的决策
  • MDP是一个五元组⟨S, A, P, R, γ⟩
  • 策略policy是从S到A的一个映射

效用函数

  • 相比于值函数，加入了一个动作因素

优化的值函数

  • 为了求最佳策略，在值函数求解时，选择一个最大的v来更新当前状态对应的v

贝尔曼等式

  • 和值函数的求解方法相比，不需要从当前状态到目标求解，只需要从当前状态到下一状态即可（根据递推公式）

参考

david siver 课程

https://home.cnblogs.com/u/pinard/

DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程(一)的更多相关文章

  1. DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程（五）

    目录 值函数的近似 DQN Nature DQN DDQN Prioritized Replay DQN Dueling DQN 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) ...

  2. DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程（三）

    目录 不基于模型(Model-free)的预测 蒙特卡罗方法 时序差分方法 多步的时序差分方法 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展 ...

  3. DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程（四）

    目录 不基于模型的控制 选取动作的方法 在策略上的学习(on-policy) 不在策略上的学习(off-policy) 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发 ...

  4. DQN(Deep Reiforcement Learning) 发展历程（二）

    目录 动态规划 使用条件 分类 求解方法 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 动态规划 动态规划给出了求解强化学习的一种 ...

  5. [DQN] What is Deep Reinforcement Learning

    已经成为DL中专门的一派,高大上的样子 Intro: MIT 6.S191 Lecture 6: Deep Reinforcement Learning Course: CS 294: Deep Re ...

  6. Deep Reinforcement Learning 基础知识（DQN方面）

    Introduction 深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算 ...

  7. 论文笔记之：Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning

    Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要:本文的贡献点主要是在 DQN ...

  8. Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels

    这是一篇迟来很久的关于增强学习(Reinforcement Learning, RL)博文.增强学习最近非常火!你一定有所了解,现在的计算机能不但能够被全自动地训练去玩儿ATARI(译注:一种游戏机) ...

  9. 论文笔记之：Human-level control through deep reinforcement learning

    Human-level control through deep reinforcement learning Nature 2015 Google DeepMind Abstract RL 理论 在 ...

随机推荐

  1. require.js的基本概念及使用流程（1）

    今天,我们来说一说requireJS的基本概念,在下一篇随笔中我们再去讨论讨论requireJS的使用步骤 这一篇都是一些概念性比较强的东西,希望大家擦亮自己的钛合金狗眼好好看看概念,好吧 首先,什么 ...

  2. 前端hash路由基本原理,及代码的基本实现

    路由就是指随着浏览器地址栏的变化,展示给用户的页面也不相同. 早期的路由都是后端实现的,直接根据 url 来 reload 页面,页面变得越来越复杂服务器端压力变大,随着 ajax 的出现,页面实现非 ...

  3. Xrdp vnc password failed

    I try to login Ubuntu 16.04 xrdp through window 10 with mstsc. It was successful in 2019/01/09 night ...

  4. my big day is coming!

    明天博士学位论文答辩,给自己加油! 期望一切顺利!

  5. python学习笔记——python JSON

    JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写. 1.JSON 函数 使用 JSON 函数需要导入 json 库:import json ...

  6. Retrofit+OKHttp忽略https证书验证

    记录这个的原因,是因为很多时候,因为后台配置的证书不正确导致APP访问不到服务器数据,导致影响自身的开发进度.没几行代码,逻辑也清晰,所以下面就直接贴出工具类吧: package huolongluo ...

  7. jQuery的介绍和选择器详解

    本文最初发表于博客园,并在GitHub上持续更新前端的系列文章.欢迎在GitHub上关注我,一起入门和进阶前端. 以下是正文. jQuery 的介绍 引入 jQuery 的原因 在用 js 写代码时, ...

  8. 【SPL标准库专题(4)】 Datastructures：SplDoublyLinkedList

    简述 双链表是一种重要的线性存储结构,对于双链表中的每个节点,不仅仅存储自己的信息,还要保存前驱和后继节点的地址. 类摘要 SplDoublyLinkedList implements Iterato ...

  9. Linux内存寻址之分段机制及分页机制【转】

    前言 本文涉及的硬件平台是X86,如果是其他平台的话,如ARM,是会使用到MMU,但是没有使用到分段机制: 最近在学习Linux内核,读到<深入理解Linux内核>的内存寻址一章.原本以为 ...

  10. rsync 数据备份+cron+mailx案例

    大家都知道数据非常重要的,需要经常备份,如果备份了,但无法恢复还原,那就证明你备份的很失败,所有当我们备份了数据需要检查是否备份完整,是否可用可恢复.以下为一个企业案例: 某公司里有一台Web服务器, ...