强化学习 课程:Q-Learning强化学习(李宏毅).深度强化学习 强化学习是一种允许你创造能从环境中交互学习的AI Agent的机器学习算法,其通过试错来学习.如上图所示,大脑代表AI Agent并在环境中活动.当每次行动过后,Agent接收到环境反馈.反馈包括回报Reward和环境的下个状态State,回报由模型设计者定义.如果类比人类学习自行车,可以将车从起始点到当前位置的距离定义为回报. 分类: 1)基于价值Value的强化学习算法 - Q-learning 基本思想:根据当前的状态,…

今年8月,Demis Hassabis等人工智能技术先驱们将来到雷锋网“人工智能与机器人创新大会”.在此,我们为大家分享David Silver的论文<不完美信息游戏中的深度强化学习自我对战>.本篇论文主要以扑克进行实验,探讨深度强化学习与普通强化学习相比的优势.研究此类游戏不只是可以让程序打赢人类大师,还可以帮助开发算法,应用于更复杂的真实世界环境中,例如机场和网络安全.金融和能源贸易.交通管制和疏导,帮助人们在不完美的信息和高维度信息状态空间中进行决策.深度强化学习不需要依赖人类专家的原有…

让test2直接成为守护进程 [root@localhost 02]# cat test2.c //test2 #include<stdio.h> #include<unistd.h> #include<fcntl.h> #include<sys/stat.h> #include<stdlib.h> int main(){ if(daemon(1,1)==-1){ perror("daemon error"); exit(EX…

在往Model中通过QStandardItem等类插入数据项时,除了实际插入的存储数据,还可以设置不同角色(请参考<PyQt学习随笔:Model/View中诸如DisplayRole的数据角色及含义>)的数据到数据项中,这样可以对数据项设置诸如是否有可勾选.对齐方式等角色数据. 可参考如下代码: newitem = QStandardItem(data) #print(f"line[col]={line[col]},newitem={newitem},data={newitem.te…

 原文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.07871.pdf ======================================================== 如何让AI依照人类的意图行事?这是将AI应用于现实世界复杂问题的最大障碍之一. DeepMind将这个问题定义为“智能体对齐问题”,并提出了新的解决方案. 概述了解决agent alignment问题的研究方向.所提出的方法依赖于奖励建模的递归应用,以符合用户意图的方式解决复杂的现实世界问题. 强…

随着AlphaGo和AlphaZero的出现,强化学习相关算法在这几年引起了学术界和工业界的重视.最近也翻了很多强化学习的资料,有时间了还是得自己动脑筋整理一下. 强化学习定义 先借用维基百科上对强化学习的标准定义: 强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益. 从本质上看,强化学习是一个通用的问题解决框架,其核心思想是 Trial & Error. 强化学习可以用一个闭环示意图来表示: 强化学习四元素…

摘要:学习玩游戏一直是当今AI研究的热门话题之一.使用博弈论/搜索算法来解决这些问题需要特别地进行周密的特性定义,使得其扩展性不强.使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型(CNN)自提出以来在图像处理领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩.本文是要开发一个一般的框架来学习特定游戏的特性并解决这个问题,其应用的项目是受欢迎的手机游戏Flappy Bird,控制游戏中的小鸟穿过一堆障碍物.本文目标是开发一个卷积神经网络模型,从游戏画面帧中学习特性,并训练模型在每一个游戏实例中采取正确的操作.…

1.前面Android(java)学习笔记159提到Dalvik虚拟机启动初始化过程,就下来就是启动zygote进程: zygote进程是所有APK应用进程的父进程:每当执行一个Android应用程序,Zygote就会孵化一个子线程去执行该应用程序(系统内部执行dvz指令完成的)  Å特别注意:系统提供了一个app_process进程,它会自动启动ZygoteInit.java和SystemServer.java这两个类,app_process进程本质上是使用dalvikvm启动ZygoteIn…

在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性.但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法(以下简称DDQN). 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和DDQN的论文<Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning…

在强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中,我们讲到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代码,在这个算法基础上,有很多Deep Q-Learning(以下简称DQN)的改进版,今天我们来讨论DQN的第一个改进版Nature DQN(NIPS 2015). 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Nature DQN的论文. 1. DQN(NIPS 2013)的问题 在上一篇我们已经讨论了DQN(NIPS 2013…