背景就不介绍了,REINFORCE算法和AC算法是强化学习中基于策略这类的基础算法,这两个算法的算法描述(伪代码)参见Sutton的reinforcement introduction(2nd). AC算法可以看做是在REINFORCE算法基础上扩展的,所以这里我们主要讨论REINFORCE算法中算法描述和实际代码设计中的一些区别,当然这也适用于AC算法: 1.  时序折扣项为什么在实际代码中不加入  REINFORCE算法中是需要对状态动作对出现在episode内的顺序进行折扣加权的,即 γt…

本文讲一下mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理. 一. Kmeans是一个很经典的聚类算法,我想大家都非常熟悉.虽然算法较为简单,在实际应用中却可以有不错的效果:其算法原理也决定了其比较容易实现并行化. 学习mahout就先从简单的kmeans算法开始学起,就当抛砖引玉了. 1. 首先来简单的回顾一下KMeans算法: (1)   根据事先给定的k值建立初始划分,得到k个Cluster,比如,可以随机选择k个点作为k个Cluster的重心,又或者用其他算法得到的Cluster…

在FP Tree算法原理总结和PrefixSpan算法原理总结中,我们对FP Tree和PrefixSpan这两种关联算法的原理做了总结,这里就从实践的角度介绍如何使用这两个算法.由于scikit-learn中没有关联算法的类库,而Spark MLlib有,本文的使用以Spark MLlib作为使用环境. 1. Spark MLlib关联算法概述 在Spark MLlib中,也只实现了两种关联算法,即我们的FP Tree和PrefixSpan,而像Apriori,GSP之类的关联算法是没有的.而…

1 概述 在该系列上一篇中介绍的基于价值的深度强化学习方法有它自身的缺点,主要有以下三点: 1)基于价值的强化学习无法很好的处理连续空间的动作问题,或者时高维度的离散动作空间,因为通过价值更新策略时是需要对每个动作下的价值函数的大小进行比较的,因此在高维或连续的动作空间下是很难处理的. 2)在基于价值的强化学习中我们用特征来描述状态空间中的某一状态时,有可能因为个体观测的限制或者建模的局限,导致真实环境下本来不同的两个状态却再我们建模后拥有相同的特征描述,进而很有可能导致我们的value Bas…

原文:https://blog.csdn.net/u013421629/article/details/83178970 一道bat面试题:快速替换10亿条标题中的5万个敏感词,有哪些解决思路? 有十亿个标题,存在一个文件中,一行一个标题.有5万个敏感词,存在另一个文件.写一个程序过滤掉所有标题中的所有敏感词,保存到另一个文件中. 1.DFA过滤敏感词算法 在实现文字过滤的算法中,DFA是比较好的实现算法.DFA即Deterministic Finite Automaton,也就是确定有穷自动机…

在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL),本篇我们讨论最后一种强化学习流派,基于模型的强化学习(Model Based RL),以及基于模型的强化学习算法框架Dyna. 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第8讲和Dyna-2的论文. 1. 基于模型的强化学习简介 基于价值的强化学习模型和基于策略的强化学习模型都不是基于模型的,它们从价值函数,策略函数中直接去学习,不用学习环境的状态转化概率模型,即在状态$s$下采…

今天学习了Prim算法和Kruskal算法,因为书中只给出了算法的实现,而没有给出关于算法正确性的证明,所以尝试着给出了自己的证明.刚才看了一下<算法>一书中的相关章节,使用了切分定理来证明这两个算法的正确性,更加简洁.优雅并且根本.相比之下,我的证明带着许多草莽气息,于此写成博客,只当是记录自己的思考   -------------------------------------------   说明: 本文仅提供关于两个算法的正确性的证明,不涉及对算法的过程描述和实现细节 本人算法菜鸟一枚…

Sparse Reward 推荐资料 <深度强化学习中稀疏奖励问题研究综述>1 李宏毅深度强化学习Sparse Reward4 ​ 强化学习算法在被引入深度神经网络后,对大量样本的需求更加明显.如果智能体在与环境的交互过程中没有获得奖励,那么该样本在基于值函数和基于策略梯度的损失中的贡献会很小. ​ 针对解决稀疏奖励问题的研究主要包括:1 Reward Shaping:奖励设计与学习 经验回放机制 探索与利用 多目标学习和辅助任务 1. Reward Shaping 人为设计的 "密…

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…

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9778063.html ----------------------------------------------------------------------------------------------- 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…