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…

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(…

之前上了台大的机器学习基石课程,里面用的教材是<Learning from data>,最近看了看觉得不错,打算深入看下去,内容上和台大的课程差不太多,但是有些点讲的更深入,想了解课程里面讲什么的童鞋可以看我之前关于课程的第一章总结列表: 机器学习定义及PLA算法 机器学习的分类 机器学习的可能性   我打算边看书边复习讲义,然后用自己的话把每章能看懂的点总结下,欢迎大家指正.由于用语会尽量口语保证易懂,所以会有失严谨性,具体的细节可以看本书.<Learning from data>…

关键词:机器学习,基本术语,假设空间,归纳偏好,机器学习用途 一.机器学习概述 机器学习是一门从数据中,经过计算得到模型(Model)的一种过程,得到的模型不仅能反应出训练数据集中所蕴含的规律,并且能够运用在训练集之外的数据上.而机器学习研究的方向,就是解决:“我们为了得到这种模型,应该采用何种算法” 的问题. 如果说,训练集是我们的生活中的 “经验”,那么模型就是我们的 “经验性解决方法” ,训练集外的数据就是生活中的 “新问题” . 二.基本术语 在解释基本术语的同时,我们用生活中的例子 “…

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.…

第一章: php在线手册:http://php.net/manual/zh/index.php 在开始学习PHP之前,先来看一个合格的PHP程序员今后应具备哪些知识,这里只是笔者的一些总结,希望对读者接下来的学习有所帮助. 从广泛意义上讲,PHP程序员仅掌握PHP是不够的,需要在学习PHP的过程中掌握更多的知识,这样才能开发出更好.更完善的软件.在前台页面设置过程中需要掌握HTML.DIV.CSS.Javascript脚本等:在程序安全上需要掌握服务器基本的配置知识.安全过滤权限等:在程序优化和…

转载请注明出处. 第一章 前言(中) 1.1 本书适合哪些人阅读? 能够说本书的受众目标比較广泛,可是本书可能更适合于例如以下的两类人群.一类是学习过与机器学习相关课程的大学生们(本科生或者研究生).这包含了那些刚刚開始深度学习和AI研究的同学们.还有一类是有机器学习或统计学背景的.想高速将深度学习应用在其产品或平台中的软件开发人员们.深度学习早已被证实能够在很多软件应用中发挥光和热.比方:计算机视觉.语音与视频处理.自然语言理解.机器人学.生物学与化学.电视游戏.搜索引擎.在线广告与金融学等等…

 > 目  录 <  Agent–Environment Interface Goals and Rewards Returns and Episodes Policies and Value Functions Optimal Policies and Optimal Value Functions  > 笔  记 <  Agent–Environment Interface MDPs are meant to be a straightforward framing of th…

章节介绍 主要介绍并发编程时间中可能遇到的问题,以及如何解决. 主要问题 1.上下文切换问题 时间片是cpu分配给每个线程的时间,时间片非常短. cpu通过时间片分配算法来循环执行任务,当前任务执行一个时间片之后会切换到下一个任务.但是在切换之前会保存上一个任务的状态,以便再切换到这个任务时候,能够加载这个任务的状态.所以任务从保存再到加载的过程就是一次上下文切换.类似于读英文书时,遇到不懂的单词,记下读到的行数,翻出词典查询,查询完成后再翻到需要阅读的地方进行读取似的. 举例说明 多线程程序不…

不学STL,无以立.--陈轶阳 从1.1节到1.8节大部分都是从各方面介绍STL, 包括历史之类的(大致上是这样,因为实在看不下去我就直接略到了1.9节(其实还有一点1.8.3的内容)). 第一章里比较实用(能用在自己代码当中)的部分应该就是1.9节可能令你困惑的C++语法这部分了. 而1.9中又分为以下几个小节: 1.9.1 stl_config.h 中的各种组态(configurations) 1.9.2 临时对象的产生和运用 1.9.3 静态常量整数成员在class 内部直接初始化 1.9…

我在机器学习读书会的分享slides,关于DP.MC.TD方法: https://mp.weixin.qq.com/s/r8wZw4iZwFCz0nnakutY3Q 内容如下:…

1      前言 从踏入嵌入式行业到现在已经过去了4年多,参与开发过的产品不少,有交换机.光端机以及光纤收发器,停车场出入缴费系统,二维码扫码枪,智能指纹锁以及数字IC芯片开发等; 涉及产品中中既有STM和Nuvoton这类通用芯片,也有Nordic-52832,Nordic-52810,易兆微这种专用的蓝牙芯片,还包含用于WIFI设备的ESP32芯片,以及专业的指纹/二维码安全芯片,当然也参与过基于ARM9内核的Linux的嵌入式服务器开发和维护,更详细的参与了异步双核MCU的验证工作和库开…

  > 目  录 <   learning & intelligence 的基本思想 RL的定义.特点.四要素 与其他learning methods.evolutionary methods的比较 例子(井字棋 tic-tac-toe)及早期发展史    > 笔  记 <  learning & intelligence 的基本思想:learning from interaction RL的定义: RL is learning what to do--how to…

 > 目  录 <  k-armed bandit problem Incremental Implementation Tracking a Nonstationary Problem Initial Values (*) Upper-Confidence-Bound Action Selection(UCB) (*) Gradient Bandit Algorithms (*) Associative Search (Contextual Bandits)  > 笔  记 < …

 > 目  录 <  Dynamic programming Policy Evaluation (Prediction) Policy Improvement Policy Iteration Value Iteration Asynchronous Dynamic Programming Generalized Policy Iteration  > 笔  记 <  Dynamic programming(DP) 定义:a collection of algorithms th…

linux目录结构及文件基本操作 常用命令 切换目录 cd 当前目录 . 上一级目录 .. (.和..开头的都是隐藏文件) 查看隐藏文件 ls -a 上一级所在目录 - 当前用户home目录 ~ 获取当前所在路径 pwd 创建文件 touch 文件名 创建目录 mkdir 目录名 创建多级目录 mkdir -p 文件名/文件名/文件名...... 复制文件到目录 cp 文件名 目录名 复制目录到目录 cp -r/-R 源目录名 目的目录名 删除文件 rm 文件名 删除只读文件 rm -f 文件名…

转自:http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51382759 博客地址:http://blog.csdn.net/songrotek/article/category/5419801…

身为一个java程序员如果只会使用而不知原理称其为初级java程序员,知晓原理而升中级.融会贯通则为高级 作为有一个有技术追求的人,应当利用业余时间及零碎时间了解原理 近期在看深入理解java虚拟机 第二版(基于jdk1.7)所以想写一些观后心得,整理一些比较重点的内容,也加强自己对重点内容的记忆! 以下默认虚拟机为hotsport虚拟机 一.jvm内存模型 ① 程序计数器: 程序计数器为每个线程私有 作用可以理解为在虚拟机解析字节码时记录当前字节码的行号 占用的内存较小 是唯一一个不会发生内存…

首页视图编写 lists/tests.py from django.test import TestCasefrom django.urls import resolvefrom lists.views import home_page class HomePageTest(TestCase): def test_root_url_to_home_page(self): found = resolve('/') # resolve是Django内部函数,用于解析URL,并将其映射到相应的视图函数…

package com.test; public class Chessboard { //定义二维数组作为棋盘 private String[][] board; //定义棋盘大小 public static final int BOARD_SIZE=22; //初始化棋盘 public void initBoard(){ board=new String[BOARD_SIZE][BOARD_SIZE];//创建二维数组 //定义初值,嵌套循环 for(int i=0;i<BOARD_SIZE…

一.安装node.js.vue-cli脚手架 1.安装node.js 下载地址:https://nodejs.org/en/download 查看版本号 node -v .npm -v 出现版本号即安装成 2.管理nodejs版本(非必须装) 执行命令安装:npm install -g n n latest(升级node.js到最新版本) n stable(升级node.js到最稳定版) n 后面可以跟着版本号,例如:$n v0.10.26 或者 $n 0.10.26 3.安装淘宝镜像 cnpm…

欢迎大家关注微信公众号:DRL学习,我们一起来学习强化学习和深度强化学习的算法及现状应用问题. 强化学习简单说就是学习如何最大化未来奖励的预期总和,以及agent学会在环境中做出的行动序列,其中随机状态对代理人来说是未知的,并且取决于其行动.具体的强化学习分类如谢图所示,强化学习属于交叉学科,对于很多的计算及计算机学科都有帮助及涉及. 今天,就带大家来聊聊强化学习那些事以及小编这一年多走过的弯路,遇过的坑.前段时间看过一篇文章叫做<强化学习-从入门到放弃>,文章写的挺好的,而且句句扎心.内心不…

本文主要介绍强化学习的一些基本概念:包括MDP.Bellman方程等, 并且讲述了如何从 MDP 过渡到 Reinforcement Learning. 1. 强化学习基本概念 这里还是放上David Silver的课程的图,可以很清楚的看到整个交互过程.这就是人与环境交互的一种模型化表示,在每个时间点,大脑agent会从可以选择的动作集合A中选择一个动作$a_t$执行.环境则根据agent的动作给agent反馈一个reward $r_t$,同时agent进入一个新的状态. 根据上图的流程,任务…

Dictum:  To spark, often burst in hard stone. -- William Liebknecht 强化学习(Reinforcement Learning)是模仿人类的学习方式(比如,学习一种新的技能,从入门到掌握总是不断地去寻错,改正,直至完全掌握),强化学习的主要思想就是智能体在与环境的交互过程中不断调整,以达到理想结果. 强化学习的框架 Reinforcement learning is learning what to do--how to map s…

原文地址:https://www.hhyz.me/2018/08/05/2018-08-05-RL/ 1. 前言 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,但真正成功的开端就是DeepMind在NIPS 2013上发表的 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 一文,在该文中第一次提出Deep Reinforcement Learning 这个名称,并且提出DQN(Deep Q-Network)算法,实现从纯图像输入完全通过学习来…

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…

摘要:诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边,比如深度学习 (Deep Learning).强化学习 (Reinforcement Learning).迁移学习 (Transfer Learning),不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑,今天就为大家理清它们之间的关系和区别. 一. 深度学习: 深度学习的成功和发展,得益于算力的显著提升和大数据,数字化后产生大量的数据,可通过大量的数据训练来发现数据的规律,从而实现基于监督学习的数据预测. 基于神经网络的深度学习主要应用于图像.文…

智能车 self driving car + 强化学习 reinforcement learning + 神经网络 模拟 https://github.com/MorvanZhou/my_research/tree/master/self_driving_research_DQN Reinforcement Learning for Autonomous Driving Obstacle Avoidance using LIDAR https://github.com/peteflorence/…

循环神经网络.https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py. 自然语言处理(natural language processing, NLP)应用网络模型.与前馈神经网络(feed-forward neural network,FNN)不同,循环网络引入定性循环,信号在神经元传递不消失继续存活.传统神经网络层间全连接,层…

强化学习(Reinforcement Learning)简介 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. 它主要包含四个元素,环境状态,行动,策略,奖励, 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励.RL考虑的是智能体(Agent)与环境(Environment)的交互问题,其中的agent可以理解为学习的主体,它一般是咱们设计的强…