接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点,对于动态规划算法有如下特性: 需要环境模型,即状态转移概率\(P_{sa}\) 状态值函数的估计是自举的(bootstrapping),即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数. 相对的,蒙特卡罗方法的特点则有: 可以从经验中学习不需要环境模型 状态值函数的估计是相互独立的 只能用于episode tasks 而我们希望的算法是这样的: 不需要环境模型 它不局限于episode task,可以用于连续的任务 本文介绍的时…

1. 什么是强化学习 其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(Reinforcement Learning, RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报.在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards.RL最重要的3个特定在于: 基本是以一种闭环的形式: 不会直接指示选择哪种行动(actions): 一系列的actions和奖励信号(reward signals)都会影响之后较长的时间. 强化学习(…

本文内容来自以下两个链接: https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/24446336?utm_source=weibo&utm_medium=social Q-learning Algorithm: 整个算法就是一直不断更新 Q table 里的值, 然后再根据新的值来判断要在某个 state 采取怎样的 action.…

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…

1. 前言 我们前面介绍了第一个Model Free的模型蒙特卡洛算法.蒙特卡罗法在估计价值时使用了完整序列的长期回报.而且蒙特卡洛法有较大的方差,模型不是很稳定.本节我们介绍时序差分法,时序差分法不需要完整的序列,并且利用Bellman公式和动态规划进行迭代. 2. 时序差分和蒙特卡洛比较 前面提到蒙特卡罗的计算方法由于使用了完整的采样得到了长期回报值,所以在价值的估计上的偏差更小,但同时它需要收集完整序列的信息,而序列存在一定的波动,所以价值的方差会比较大. 而时序差分法只考虑了当前一步的回…

强化学习入门最经典的数据估计就是那个大名鼎鼎的  reinforcement learning: An Introduction 了,  最近在看这本书,第一章中给出了一个例子用来说明什么是强化学习,那就是tic-and-toc游戏, 感觉这个名很不Chinese,感觉要是用中文来说应该叫三子棋啥的才形象. 这个例子就是下面,在一个3*3的格子里面双方轮流各执一色棋进行对弈,哪一方先把自方的棋子连成一条线则算赢,包括横竖一线,两个对角线斜连一条线. 上图,则是  X 方赢,即: reinforc…

DQN 算法改进 (一)Dueling DQN Dueling DQN 是一种基于 DQN 的改进算法.主要突破点:利用模型结构将值函数表示成更加细致的形式,这使得模型能够拥有更好的表现.下面给出公式,并定义一个新的变量: \[ q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t) \] 也就是说,基于状态和行动的值函数 \(q\) 可以分解成基于状态的值函数 \(v\) 和优势函数(Advantage Function)\(A\) .由于存在: \[ E_{a_{t}}[q(s_t,…

http://www.cnblogs.com/ysjxw/archive/2011/10/08/2201782.html Comments from Xinwei: 最近的一个课题发展到与深度学习有联系,因此在高老师的建议下,我仔细看了下深度学习的基本概念,这篇综述翻译自http://deeplearning.net,与大家分享,有翻译不妥之处,烦请各位指正. 查看最新论文 Yoshua Bengio, Learning Deep Architectures for AI, Foundation…

之前讲到Sarsa和Q Learning都不太适合解决大规模问题,为什么呢? 因为传统的强化学习都有一张Q表,这张Q表记录了每个状态下,每个动作的q值,但是现实问题往往极其复杂,其状态非常多,甚至是连续的, 比如足球场上足球的位置,此时,内存将无力承受这张Q表. 价值函数近似 既然Q表太大,那么怎么办呢? 假设我们可以找到一种方法来预测q值,那么在某个状态下,就可以估计其每个动作的q值,这样就不需要Q表了,这就是价值函数近似. 假设这个函数由参数w描述,那么 状态价值函数就表示为 v(s)≍f(…

文章目录 [隐藏] 1. 强化学习和深度学习结合 2. Deep Q Network (DQN) 算法 3. 后续发展 3.1 Double DQN 3.2 Prioritized Replay 3.3 Dueling Network 4. 总结 强化学习系列系列文章 我们终于来到了深度强化学习. 1. 强化学习和深度学习结合 机器学习=目标+表示+优化.目标层面的工作关心应该学习到什么样的模型,强化学习应该学习到使得激励函数最大的模型.表示方面的工作关心数据表示成什么样有利于学习,深度学习是最…