Reinforcement Learning 强化学习入门

https://www.zhihu.com/question/277325426 https://github.com/jinglescode/reinforcement-learning-tic-tac-toe/blob/master/README.md Intuition After a long day at work, you are deciding between 2 choices: to head home and write a Medium article or hang o…

[Reinforcement Learning] 强化学习介绍

随着AlphaGo和AlphaZero的出现,强化学习相关算法在这几年引起了学术界和工业界的重视.最近也翻了很多强化学习的资料,有时间了还是得自己动脑筋整理一下. 强化学习定义先借用维基百科上对强化学习的标准定义: 强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)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. 从本质上看,强化学习是一个通用的问题解决框架,其核心思想是 Trial & Error. 强化学习可以用一个闭环示意图来表示: 强化学习四元素…

The categories of Reinforcement Learning 强化学习分类

RL分为三大类: (1)通过行为的价值来选取特定行为的方法,具体包括使用表格学习的 q learning, sarsa, 使用神经网络学习的 deep q network: (2)直接输出行为的 policy gradients: (3)了解所处的环境, 想象出一个虚拟的环境并从虚拟的环境中学习. 另一种分类方式: Model-free and Model-based Model-free:不理解环境…

【论文研读】强化学习入门之DQN

最近在学习斯坦福2017年秋季学期的<强化学习>课程,感兴趣的同学可以follow一下,Sergey大神的,有英文字幕,语速有点快,适合有一些基础的入门生. 今天主要总结上午看的有关DQN的一篇论文<Human-level control through deep reinforcement learning>,在Atari 2600 games上用DQN网络训练的,训练结果明,DQN能够比较稳定的收敛到Human-level的游戏水平. 前言目前,强化学习已经在现实中很多复杂的…

强化学习入门基础-马尔可夫决策过程（MDP）

作者:YJLAugus 博客: https://www.cnblogs.com/yjlaugus 项目地址:https://github.com/YJLAugus/Reinforcement-Learning-Notes,如果感觉对您有所帮助,烦请点个Star. MDP背景介绍 Random Variable 随机变量(Random Variable),通常用大写字母来表示一个随机事件.比如看下面的例子: \(X\): 河水是咸的 \(Y\): 井水是甜的很显然,\(X\), \(Y\)两个随…

gym强化学习入门demo——随机选取动作其实有了这些动作和反馈值以后就可以用来训练DNN网络了

# -*- coding: utf-8 -*- import gym import time env = gym.make('CartPole-v0') observation = env.reset() print(observation) print("env actionspace:") print(env.action_space) print("env observationspace:") print(env.observation_space) pri…

DQN（Deep Q-learning）入门教程（一）之强化学习介绍

什么是强化学习? 强化学习(Reinforcement learning,简称RL)是和监督学习,非监督学习并列的第三种机器学习方法,如下图示: 首先让我们举一个小时候的例子: 你现在在家,有两个动作选择:打游戏和读书.如果选择打游戏的话,你就跑到了网吧,选择读书的话,就坐在了书桌面前.你爸妈下班回家,如果发现你在网吧,就会给你一套社会主义的铁拳,如果你在书桌面前的话,就会买根棒棒糖给你吃. 首先,你在家的时候并不知道选择哪一个动作,因此你可能会选择study或者game.但是,当你接受了多次社…

<Machine Learning - 李宏毅> 学习笔记

<Machine Learning - 李宏毅> 学习笔记 b站视频地址:李宏毅2019国语第一章机器学习介绍 Hand crafted rules Machine learning ≈ looking for a function from data Speech recognition Image recognition Playing go Dialogue system Framework define a set of function goodness of function…

【强化学习】MOVE37-Introduction（导论）/马尔科夫链/马尔科夫决策过程

写在前面的话:从今日起,我会边跟着硅谷大牛Siraj的MOVE 37系列课程学习Reinforcement Learning(强化学习算法),边更新这个系列.课程包含视频和文字,课堂笔记会按视频为单位进行整理. 课程表地址:https://github.com/llSourcell/Move_37_Syllabus 带字幕课程视频地址:https://www.bilibili.com/video/av31518766 本课作为导论,大致普及了一下机器学习和强化学习的概念和用途.其次,捎带介绍了一…

强化学习 reinforcement learning： An Introduction 第一章， tic-and-toc 代码示例（结构重建版，注释版）

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…

【Machine Learning】监督学习、非监督学习及强化学习对比

Supervised Learning Unsupervised Learning Reinforced Learning Goal: How to apply these methods How to evaluate each methods What is Machine Learning? 1.computational statistics 2.computational artifacts(人工制品) that learn over time based on experience…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

(转) 深度强化学习综述：从AlphaGo背后的力量到学习资源分享（附论文）

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀摘要本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的…

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods)

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 20…

强化学习读书笔记 - 12 - 资格痕迹(Eligibility Traces)

强化学习读书笔记 - 12 - 资格痕迹(Eligibility Traces) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习…

强化学习读书笔记 - 11 - off-policy的近似方法

强化学习读书笔记 - 11 - off-policy的近似方法学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00…

强化学习读书笔记 - 10 - on-policy控制的近似方法

强化学习读书笔记 - 10 - on-policy控制的近似方法学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 0…

强化学习读书笔记 - 09 - on-policy预测的近似方法

强化学习读书笔记 - 09 - on-policy预测的近似方法参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号强化学习读书笔记 - 01 - 强化学习的问题强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题强化学习读书笔记 - 03 - 有限马尔科夫决策过程强化学习读书笔记 - 04 -…

Andrew Ng Machine Learning Coursera学习笔记

课程记录笔记如下: 1.目前ML的应用包括:数据挖掘database mining.邮件过滤email anti-spam.机器人autonomous robotics.计算生物学computational biology.搜索引擎Google/Bing. 自动直升机autonomous helicopter.自然语言处理Natural Language Processing 2.ML的定义 3.目前ML的分类监督学习Supervised Learning.无监督学习Unsupervised…

强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)

在强化学习(一)模型基础中,我们讲到了强化学习模型的8个基本要素.但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前,模型的简化也很重要,这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,以下简称MDP)来简化强化学习的建模. MDP这一篇对应Sutton书的第三章和UCL强化学习课程的第二讲. 1. 强化学习引入MDP的原因强化学习的8个要素我们在第一节已经讲了.其中的第七个是环境的状态转化模型,它可以表示为一个概率模型,即在…

强化学习-MDP(马尔可夫决策过程)算法原理

1. 前言前面的强化学习基础知识介绍了强化学习中的一些基本元素和整体概念.今天讲解强化学习里面最最基础的MDP(马尔可夫决策过程). 2. MDP定义 MDP是当前强化学习理论推导的基石,通过这套框架,强化学习的交互流程可以很好地以概率论的形式表示出来,解决强化学习问题的关键定理也可以依此表示出来. MDP(马尔可夫决策过程)包含以下三层含义: "马尔可夫"表示了状态间的依赖性.当前状态的取值只和前一个状态产生依赖,不和更早的状态产生联系.虽然这个条件在有些问题上有些理想,但是由于它…

【转载】强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9426283.html --------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(一)模型基础中,我们讲到了强化学习模型的8个基本要素.但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前,模型的简化也很重要,这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov…

Deep Reinforcement Learning 基础知识

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…

Deep Reinforcement Learning 基础知识（DQN方面）

李宏毅强化学习完整笔记！开源项目《LeeDeepRL-Notes》发布

Datawhale开源核心贡献者:王琦.杨逸远.江季提起李宏毅老师,熟悉强化学习的读者朋友一定不会陌生.很多人选择的强化学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频. 现在,强化学习爱好者有更完善的学习资料了! Datawhale开源项目组成员总结了李宏毅的强化学习视频,实现了视频教程的完整梳理和复现,再也不用担心强化学习. 目前,项目已完全开源,包括课程内容.配套的习题和项目,供大家使用. 1. 李宏毅深度强化学习简介李宏毅老师现任台湾大学电气工程系副教授,主要研究方向是机器学习,特别…

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门：RL base & DQN-DDPG-A3C introduction

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他…

深度强化学习：入门(Deep Reinforcement Learning: Scratching the surface)

RL的方案两个主要对象:Agent和Environment Agent观察Environment,做出Action,这个Action会对Environment造成一定影响和改变,继而Agent会从新的环境中获得Reward.循环上述步骤. 举例: 机器人把水杯打翻了,人类说“不能这么做”,机器人获得人类的这个负向反馈,然后机器人观察到水杯打翻的状态,采取了拖地的行为,获得了人类的“谢谢”的正向反馈. Agent学习的目标就是使得期望的回报(reward)最大化. 注意:State(observ…

【资料总结】| Deep Reinforcement Learning 深度强化学习

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…

机器学习之强化学习概览（Machine Learning for Humans: Reinforcement Learning）

声明:本文翻译自Vishal Maini在Medium平台上发布的<Machine Learning for Humans>的教程的<Part 5: Reinforcement Learning>的英文原文(原文链接).该翻译都是本人(tomqianmaple@outlook.com)本着分享知识的目的自愿进行的,欢迎大家交流! 关键词:探索和利用.马尔科夫决策过程.Q-Learning.策略学习.深度增强学习. [Update 9/2/17] 现在本系列教程已经出了电子书了,可以…

《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》强化学习推荐系统

摘要新闻推荐系统中,新闻具有很强的动态特征(dynamic nature of news features),目前一些模型已经考虑到了动态特征. 一:他们只处理了当前的奖励(ctr);. 二:有一些模型利用了用户的反馈,如用户返回的频率.(user feedback other than click / no click labels (e.g., how frequentuser returns) ); 三:会给用户推送一些内容类似的新闻,用户看多了会无聊. 为了解决上述问题,我们提出了DQ…

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