本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 本文介绍了在model-free情况下(即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss'),如何进行prediction,即预测当前policy的state-value function v(s)从而得知此policy的好坏,和进行control,即找出最优policy(即求出q*(s, a),这样π*(a|s)就可以立刻…

强化学习(Reinforcement Learning)简介 强化学习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.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为. 它主要包含四个元素,环境状态,行动,策略,奖励, 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励.RL考虑的是智能体(Agent)与环境(Environment)的交互问题,其中的agent可以理解为学习的主体,它一般是咱们设计的强…

本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接触过RL(Reinforcement Learning) 并且在组会学习轮讲里讲过一次Policy Gradient,但是由于基础概念不清,虽然当时懂了 但随后很快就忘..虽然现在写这个系列有些晚(没有好好跟上知识潮流o(╥﹏╥)o),但希望能够系统的重新学一遍RL,达到遇到问题能够自动想RL的解决方法的程…

IT博客网 热点推荐 推荐博客 编程语言 数据库 前端 IT博客网 > 域名隐私保护 免费 DRL前沿之:Hierarchical Deep Reinforcement Learning 来源:互联网 发布:域名隐私保护 免费 编辑:IT博客网 时间:2019/08/26 23:49 1 前言 如果大家已经对DQN有所了解,那么大家就会知道,DeepMind测试的40多款游戏中,有那么几款游戏无论怎么训练,结果都是0的游戏,也就是DQN完全无效的游戏,有什么游戏呢?  比如上图这款游戏,叫做Mo…

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…

Sutton 出版论文的主页: http://incompleteideas.net/publications.html Phd  论文:   temporal credit assignment in reinforcement learning http://incompleteideas.net/publications.html#PhDthesis 最近在做强化学习方面的课题, 发现在强化学习方面被称作强化学习之父的  Sutton  确实很厉害, TD算法和策略梯度策略算法都是他所提出…

引言 最近实验室的项目需要用到强化学习的有关内容,就开始学习起强化学习了,这里准备将学习的一些内容记录下来,作为笔记,方便日后忘记了好再方便熟悉,也可供大家参考.该篇为强化学习开篇文章,主要概括一些有关强化学习的内容,以帮助了解什么是强化学习,以及学习方向,部分涉及到的内容将会在后面的篇章中展开详细的叙述.推荐课程(Utubu上的,需FQ),B站上也有. 基础概念和实际运用 定义 首先先看一段定义:Reinforcement learning is learning what to do—how…

 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…

前言: 画图挺好:深度学习进阶之路-从迁移学习到强化学习 专家系统给出了知识节点和规则,使用粒度描述准确性,依靠分解粒度解决矛盾,并反馈知识和推理规则更新.专家系统与机器学习有本质区别,但从机器学习的角度看,专家系统是一个给出了规则/函数又给了函数参数的学习模型,其直接影响是泛化性能极差,容易导致矛盾.这样,每一个专家系统的更新都涉及到知识节点(规则参数)的分解重构,形式上等价于函数复合化. 机器学习系统设计也遵循了模式识别的一般构架与过程.一般在特定或者广泛的应用领域,先给出目标/评价函数,以…

原文地址: https://yq.aliyun.com/articles/400366 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)     ------------------------------------------------------------------------------------------- 摘要: 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 地处加拿大埃德蒙顿的阿尔伯塔大学(UAlberta)可谓是强化学习重镇,这项技术的缔造者之一萨顿(Rich Sutton)在这里…