PPO DPPO介绍 PPO实现 代码DPPO…

DDPG DDPG介绍2 ddpg输出的不是行为的概率, 而是具体的行为, 用于连续动作 (continuous action) 的预测 公式推导 推导 代码实现的gym的pendulum游戏,这个游戏是连续动作的 代码实践 """ Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Reinforcement Learning. DDPG is Actor Critic based algorithm. Pendulum example.…

A3C 它会创建多个并行的环境, 让多个拥有副结构的 agent 同时在这些并行环境上更新主结构中的参数. 并行中的 agent 们互不干扰, 而主结构的参数更新受到副结构提交更新的不连续性干扰, 所以更新的相关性被降低, 收敛性提高 代码实践 import threading import numpy as np import tensorflow as tf import pylab import time import gym from keras.layers import Dense,…

DQN的变形 double DQN prioritised replay dueling DQN…

Actor Critic value-based和policy-based的结合 实例代码 import sys import gym import pylab import numpy as np from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam EPISODES = 1000 # A2C(Advantage Actor-Critic) age…

前面都是value based的方法,现在看一种直接预测动作的方法 Policy Based Policy Gradient 一个介绍 karpathy的博客 一个推导 下面的例子实现的REINFORCE算法 实例代码 import sys import gym import pylab import numpy as np from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential from keras.optimize…

从这里开始换个游戏演示,cartpole游戏 Deep Q Network 实例代码 import sys import gym import pylab import random import numpy as np from collections import deque from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam from keras.models import Sequential EPISODES…

[TOC] 马里奥AI实现方式探索 --神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式,日本作为2020年东京奥运会的东道主,安倍最后也已经典的马里奥形象出现.平时我们都是人来玩马里奥游戏,能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢?OK,利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题,最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦.而在游戏的自动化测试当中,这种算法也是非常实用的,可以大量的减少测试人力成本. 首先,对于实现马里奥A…

"敢于尝试,才有突破" 2017年5月27日,当今世界排名第一的中国棋手柯洁与AlphaGo 2.0的三局对战落败.该事件标志着最新的人工智能技术在围棋竞技领域超越了人类智能,借此机会,介绍一下AlphaGo背后的秘密--增强学习技术. 增强学习(Reinforcement Learning),也称强化学习,是一种在过程中学习提高机器智能的框架.该框架通常可用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process)概念来描述,即假设存在智能体(Agent)在约束环境下执行某动…

在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习.有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准.如果说监督学习的目标是预测,那么强化学习就是决策,它通过对周围的环境不断的更新状态,给出奖励或者惩罚的措施,来不断调整并给出新的策略.简单来说,就像小时候你在不该吃零食的时间偷吃了零食,你妈妈知道了会对你做出惩罚,那么下一次就不会犯同样的错误,如果遵守规则,那你妈妈兴许会给你一些奖励,最终的目标都是希望你在该吃饭的时候吃饭,该吃零食…