<强化学习>基本概念

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分布式强化学习基础概念（Distributional RL ）

分布式强化学习基础概念(Distributional RL) from: https://mtomassoli.github.io/2017/12/08/distributional_rl/ 1. Q-learning 在 Q-learning 中,我们想要优化如下的 loss: Distributional RL 的主要思想是:to work directly with the full distribution of the return rather than with its expec…

<强化学习>基本概念

马尔可夫决策过程MDP,是强化学习的基础. MDP --- <S,A,P,R,γ> AGENT STATE ENV REWARD ,由ENV给出.agent处于状态s下,采取action之后离开状态获得一个reward.即f:S x A --->R 所有强化学习问题解决的目标都可以描述成最大化累积奖励.All goals can be described by the maximisation of expected cumulative reward.即我们的目标是最大化Gt .…

深度强化学习资料（视频+PPT+PDF下载）

https://blog.csdn.net/Mbx8X9u/article/details/80780459 课程主页:http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIznC9CDbVTjAF2oyt8_VAe3 由于文章较长,且有较多外链接,建议下载PDF版进行阅读方式一点击阅读原文即可下载方式二返回菜单栏,回复“20180622” 知识背景…

深度强化学习day01初探强化学习

深度强化学习基本概念强化学习强化学习(Reinforcement Learning)是机器学习的一个重要的分支,主要用来解决连续决策的问题.强化学习可以在复杂的.不确定的环境中学习如何实现我们设定的目标. 深度学习深度学习(Deep Learning)也是机器学习的一个重要分支,也就是多层神经网络,通过多层的非线性函数实现对数据分布及函数模型的拟合.(从统计学角度来看,就是在预测数据分布,从数据中学习到一个模型,然后通过这个模型去预测新的数据) 深度强化学习深度强化学习(Deep Re…

深度强化学习（DQN-Deep Q Network）之应用-Flappy Bird

深度强化学习(DQN-Deep Q Network)之应用-Flappy Bird 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10811587.html 目录 1.达到的目的 2.思路 2.1.强化学习(RL Reinforcement Learing) 2.2.深度学习(卷积神经网络CNN) 3.踩过的坑 4.代码实现(python3.5) 5.运行结果与分析 1.达到的目的游戏场景:障碍物以一定速度往…

Deep Learning专栏--强化学习之MDP、Bellman方程（1）

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…

【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…