目录 不基于模型(Model-free)的预测 蒙特卡罗方法 时序差分方法 多步的时序差分方法 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 不基于模型(Model-free)的预测 无法事先了解状态转移的概率矩阵 蒙特卡罗方法 从开始状态开始,到终结状态,找到一条完整的状态序列,以求解每个状态的值.相比于在整个的状态空间搜索,是一种采样的方法. 对于某一状态在同一状态序列中重复出现的,有以下两种方法: 只选择第一个状态进行求…

目录 值函数的近似 DQN Nature DQN DDQN Prioritized Replay DQN Dueling DQN 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 值函数的近似 当状态-动作数目太多时,使用表格存储所有的状态-动作会造成维度灾难,无法求解大规模问题. 可以采用一个函数来近似这个这个表格,输入状态-动作,输出对应的状态值. 可以使用神经网络来充当这个近似函数. DQN 使用来一个神经网络来作为近似函数…

目录 不基于模型的控制 选取动作的方法 在策略上的学习(on-policy) 不在策略上的学习(off-policy) 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 不基于模型的控制 选取动作的方法 贪婪法,每次控制都选择状态值最大的动作,容易局部收敛,找不到全局最优. 引入 epsilon-greedy,按 epsilon 的概率随机选择一个动作,按 1 - epsilon 的概率使用贪婪法,选择状态值最大的动作 在策略上的…

目录 动态规划 使用条件 分类 求解方法 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 动态规划 动态规划给出了求解强化学习的一种方式 使用条件 使用动态规划需要两个条件 总问题可以分解成一系列相互重叠的子问题 子问题的求解结果被存储下来并且可以重复使用 强化学习对应以上两个条件 贝尔曼等式满足了重叠子问题的分解,每个状态的值求解从当前状态到下一状态. 值函数用于存储和复用子问题的求解结果 分类 对于预测问题,动态规划方法输出…

目录 马尔可夫理论 马尔可夫性质 马尔可夫过程(MP) 马尔可夫奖励过程(MRP) 值函数(value function) MRP求解 马尔可夫决策过程(MDP) 效用函数 优化的值函数 贝尔曼等式 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 马尔可夫理论 马尔可夫性质 P[St+1 | St] = P[St+1 | S1,...,St] 给定当前状态 St ,过去的状态可以不用考虑 当前状态 St 可以代表过去的所有状态…

Introduction 深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法.简单的说,就是和人类一样,输入感知信息比如视觉,然后通过深度神经网络,直接输出动作,中间没有hand-crafted工作.深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力. 虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端是DeepMind在NIPS 201…

已经成为DL中专门的一派,高大上的样子 Intro: MIT 6.S191 Lecture 6: Deep Reinforcement Learning Course: CS 294: Deep Reinforcement Learning Jan 18: Introduction and course overview (Levine, Finn, Schulman) Slides: Levine Slides: Finn Slides: Schulman Video Why deep rei…

系列文章目录 1. C#与C++的发展历程第一 - 由C#3.0起 2. C#与C++的发展历程第二 - C#4.0再接再厉 3. C#与C++的发展历程第三 - C#5.0异步编程的巅峰 C#5.0作为第五个C#的重要版本,将异步编程的易用度推向一个新的高峰.通过新增的async和await关键字,几乎可以使用编写同步代码的方式来编写异步代码. 本文将重点介绍下新版C#的异步特性以及部分其他方面的改进.同时也将介绍WinRT程序一些异步编程的内容. C# async/await异步编程 写as…

Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要:本文的贡献点主要是在 DQN 网络结构上,将卷积神经网络提出的特征,分为两路走,即:the state value function 和 the state-dependent action advantage function. 这个设计的主要特色在于 generalize learning across actions w…

这是一篇迟来很久的关于增强学习(Reinforcement Learning, RL)博文.增强学习最近非常火!你一定有所了解,现在的计算机能不但能够被全自动地训练去玩儿ATARI(译注:一种游戏机)游戏(直接输入游戏的原生的像素数据),还能击败围棋的世界冠军.模拟四足动物上蹿下跳.机器人还能学习如何进行复杂的控制任务,甚至比直接编写的程序效果还要好.这些在各个方面的领先都应该被归功于增强学习遍地开花般的研究.我本人在过去几年中也对增强学习非常感兴趣:我完成了Richard Sutton的书,看…