本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10147265.html 将例一用saras lambda算法重新撸了一遍,没有参照任何其他人的代码.仅仅根据伪代码,就撸出来了.感觉已真正理解了saras lambda算法.记录如下 0. saras lambda算法伪代码 图片来源:https://morvanzhou.github.io/static/results/reinforcement-learning/3-3-1.png(莫…

原文地址: http://www.dataguru.cn/article-13548-1.html ------------------------------------------------------------------------------- https://baijiahao.baidu.com/s?id=1625146459890383305&wfr=spider&for=pc https://link.springer.com/content/pdf/10.1023%…

本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10159331.html 特别感谢:本文的三幅图皆来自莫凡的教程 https://morvanzhou.github.io/ pandas是基于numpy的,但是两者之间的操作有区别,故在实现上述算法时的细节有出入.故记录之 几点说明: 1). 为了更好的说明问题,采用最简单的例一. 2). 分离了环境与个体,采用类编程的形式. 3). 调整了环境与个体的变量.函数的位置,使得Agent完全…

本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10134018.html 问题情境 -o---T# T 就是宝藏的位置, o 是探索者的位置 这一次我们会用 q-learning 的方法实现一个小例子,例子的环境是一个一维世界,在世界的右边有宝藏,探索者只要得到宝藏尝到了甜头,然后以后就记住了得到宝藏的方法,这就是他用强化学习所学习到的行为. Q-learning 是一种记录行为值 (Q value) 的方法,每种在一定状态的行为都会有一…

1. 前言 我们前面介绍了第一个Model Free的模型蒙特卡洛算法.蒙特卡罗法在估计价值时使用了完整序列的长期回报.而且蒙特卡洛法有较大的方差,模型不是很稳定.本节我们介绍时序差分法,时序差分法不需要完整的序列,并且利用Bellman公式和动态规划进行迭代. 2. 时序差分和蒙特卡洛比较 前面提到蒙特卡罗的计算方法由于使用了完整的采样得到了长期回报值,所以在价值的估计上的偏差更小,但同时它需要收集完整序列的信息,而序列存在一定的波动,所以价值的方差会比较大. 而时序差分法只考虑了当前一步的回…

本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文,目的是通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得. 在之前的系列文里,大家能看到K线,均线,成交量的案例,在本文里,大家能看到通过RSI案例讲述Python邮件编程的知识点,在后继系列文里,大家还能看到MACD,BIAS,KDJ等指标相关案例. 1  RSI指标的原理和算法描述 相对强弱指标(RSI)是通过比较某个时段内单股价格的涨跌幅度来判断多空双方的强弱程度,以此来预测未来走势.从数值上看…

目录 1. 单例设计模式 单例设计模式的应用场景 2. __new__ 方法 3. Python 中的单例 只执行一次初始化工作 1. 单例设计模式 设计模式 设计模式 是 前人工作的总结和提炼,通常,被人们广泛流传的设计模式都是针对 某一特定问题的成熟的解决方案 使用 设计模式 是为了可重用代码.让代码更容易被他人理解.保证代码可靠性 单例设计模式 目的 -- 让 类 创建的对象,在系统中 只有 唯一的一个实例 每一次执行 类名() 返回的对象,内存地址是相同的 单例设计模式的应用场景 音乐播…

openAI 公司给出了一个集成较多环境的强化学习平台  gym , 本篇博客主要是讲它怎么安装. openAI公司的主页: https://www.openai.com/systems/ 从主页上我们可以看到openAI 公司其实给出了多个强化学习的平台,不过最主要的就是  Gym 和  Baselines , 这里我们讲解如何安装gym . gym平台集成的环境种类较多,如较有名的Atria2600  , Baselines平台则集成了一些最新的强化学习算法, 有兴趣研究具体算法的人或许会对…

知识点 lambda 表达式 Python 允许使用lambda关键字创建匿名函数 lambda 函数怎么使用? 单个参数 >>> def add(x): return 2*x + 1 >>> add(5) 11 #使用lambda函数的写法: >>> lambda x : 2 * x + 1 <function <lambda> at 0x000000AE37D46A60> #冒号的前边是原函数的参数,冒号的后边是原函数的返回…

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…