<强化学习>开门帖

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<强化学习>开门帖

(本系列只用作本人笔记,如果看官是以新手开始学习RL,不建议看我写的笔记昂) 今天是2020年2月7日,开始二刷david silver ulc课程.https://www.youtube.com/watch?v=2pWv7GOvuf0&list=PLqYmG7hTraZDM-OYHWgPebj2MfCFzFObQ 还记得去年九月份在YOUTUBE上硬刚david silver课的时候的激情. david silver课件汇总:(共10节课) http://www0.cs.ucl.ac.uk/s…

深度强化学习——连续动作控制DDPG、NAF

一.存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法,即输出的动作是离散的.对应到Atari 游戏中,只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制. 然而在实际中,控制问题则是连续的,高维的,比如一个具有6个关节的机械臂,每个关节的角度输出是连续值,假设范围是0°~360°,归一化后为(-1,1).若把每个关节角取值范围离散化,比如精度到0.01,则一个关节有200个取值,那么6个关节共有20062006个取值,若进一步提升这个精度,取值的数量将成倍增加,而且动作的数量将随着自由度的增加呈指数型增长.所以根…

DRL强化学习：

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…

强化学习之四：基于策略的Agents (Policy-based Agents)

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com. And my work is completely based on aim of sharing knowledges and welco…

深度强化学习中稀疏奖励问题Sparse Reward

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…

【整理】强化学习与MDP

[入门,来自wiki] 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.这个方法具有普适性,因此在其他许多领域都有研究,例如博弈论.控制论.运筹学.信息论.模拟优化方法.多主体系统学习.群体智能.统计学以及遗传算法.在运筹学和控制理论研究的语境下,强化学习被称作“近似动态规划”(approximate dynamic program…