一.强化学习问题需要描述那些内容 强化学习中最主要的两类对象是“个体”和“环境”,其次还有一些像“即时奖励”.“收获”.“状态”.“行为”.“价值”.“策略”.“学习”.“控制”等概念.这些概念把个体和环境联系起来.通过理论学习,我们知道: 1. 环境响应个体的行为.当个体执行一个行为时,它需要根据环境本身的动力学来更新环境,也包括更新个体状态,同时给以个体一个反馈信息:即时奖励. 2. 对于个体来说,它并不掌握整个环境信息,它只能通过观测来获得其可以获得的信息,它能观测到哪些信息取决于问题的难…

原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的.所以大家论文中看到的场景虽然相似,但很多时候不完全一样.这样一方面重新造轮子,另一方面还有可能因为实验…

http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113 原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的…

openai gym是RL算法的测试床.为了直观和便于调试,我们需要可视化界面.然而远程服务器使用openGL的问题比较棘手,这篇博客记录在百度云BCC上配置openai gym环境的注意事项. 按照gym的指示,需要用 xvfb-run -s "-screen 0 1400x900x24" bash 来创建fake display 然而,运行到env.render()时会有这样的问题:pyglet requires an X server with GLX 也就是说,我们的openG…

Inmon和Kimball是数据仓库领域伟大的开拓者,他们均多年从事数据仓库的研究,Inmon还被称为“数据仓库之父”.Inmon的<数据仓库>和Kimball的<数据仓库工具箱>都是此领域的经典之作.后来人把这两人的数据仓库思想总结为“Inmon理论”和“Kimball理论”.他们的思想有共同点,也有不同点.下面按照我的想法总结一下,理解如有偏颇,还请多多指正. 1. 共同点 (1)均极力推崇数据仓库,认为从OLTP到BI分析之间建立数据仓库是很有必要的: (2)均认为数据仓库的…

https://blog.openai.com/openai-gym-beta/ https://openai.com/…

目录 1. 问题概述 2. 环境 2.1 Observation & state 2.2 Actions 2.3 Reward 2.4 初始状态 2.5 终止状态- Episode Termination 2.6 Solved Requirements 3. 代码 3.1 导入lib 3.2 定义Continuous_MountainCarEnv类 3.2.1 定义__init__(self)函数 3.2.2 定义随机种子函数seed(self, seed=None) 3.2.3 定义step(…

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…

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载,原文. 选自 Open AI 作者:ANDREJ KARPATHY, PIETER ABBEEL, GREG BROCKMAN, PETER CHEN, VICKI CHEUNG, ROCKY DUAN, IAN GOODFELLOW 等 机器之心编译 参与:孙睿.吴攀 引言:这篇博文介绍了 OpenAI 的首批研究结果.研究人员分别从事的四个研究项目贯穿了一个共同的主题:在机器学习中提升或使用生成模型,无监督学…

[重磅]无监督学习生成式对抗网络突破,OpenAI 5大项目落地 [新智元导读]"生成对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情!"LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱,他认为这是深度学习近期最值得期待.也最有可能取得突破的领域.生成对抗学习是无监督学习的一种,该理论由 Ian Goodfellow 提出,此人现在 OpenAI 工作.作为业内公认进行前沿基础理论研究的机构,OpenAI 不久前在博客中总结了他们的5大项目成果,结合丰富实例介绍了生成对抗网络…

谷歌重磅开源强化学习框架Dopamine吊打OpenAI 近日OpenAI在Dota 2上的表现,让强化学习又火了一把,但是 OpenAI 的强化学习训练环境 OpenAI Gym 却屡遭抱怨,比如不太稳定.更新不够及时等.今日,谷歌推出了一款全新的开源强化学习框架 Dopamine,该框架基于 TensorFlow,主打灵活性.稳定性.复现性,能够提供快速的基准测试. 配套开源的还包括一个专用于视频游戏训练结果的平台,以及四种不同的机器学习模型:DQN.C51.简化版的 Rainbow 智能体…

SPSS Modeler是业界极为著名的数据挖掘软件,其前身为SPSS Clementine.SPSS Modeler内置丰富的数据挖掘模型,以其强大的挖掘功能和友好的操作习惯,深受用户的喜爱和好评,成为众多知名企业在数据挖掘项目上的软件产品选择. 本课程以SPSS Modeler为应用软件,以数据挖掘项目生命周期为线索,以实际数据挖掘项目为例,讲解了从项目商业理解开始,到最后应用Modeler软件实现的挖掘过程. 作为数据挖掘项目的重要干系人,数据挖掘专家需要对数据挖掘项目的生命周期.整体管理…

唔,说好的文章,欠了好久,先水一篇. 本系列目录:Abp介绍和经验分享-目录 概述 先表个态:对绝大多数人来说,ABP是成熟的,足以用到生产环境的. 最适合的:业务非常复杂且不追求极致性能的(这里并不是说ABP性能不行),或业务非常成熟稳定直接作为产品(卖软件)或服务(SaaS)进行销售的. 最不适合的:极致追求性能,言必谈性能,不谈业务的. 这里适合和不适合,主要是说投入产出比(不适合的那群人本身就在抗拒着,忙着挑刺). 当我们遇到需要极致的性能需求的时候,其实重点在于方案如何设计,开发框架和…

很久没有写FPGA方面的博客了,因为最近一直在弄一个绘图的上位机. 我觉得自己建模思想还不错,但是面向对象思维总是晕的.突然有一天发现,两者居然有这么对共同之处,完全可以相互启发啊.就简单聊下. 1. 指示当前显示的是哪个平面的视图.感悟这个字段的封装,就是为了外部的输入,由外部告诉现在应该显示哪个屏幕的视图,就类似FPGA建模中的,设置一个input端口. private Planar showPlanar = Planar.XY;   //指示当前显示的是哪个平面的视图. internal…

抽象类?这个东西我感觉没什么卵用啊,又不能拿来new对象,没有具体的对象的抽象类,有什么实际的意义呢?这是很多刚刚接触java抽象类语法时的第一反应(当然,包括我).确实,很多刚刚接触抽象类这个概念的程序员都无法真正理解抽象类存在的意义,感觉java中的这个专门只能拿来继承并实现了对应抽象方法才能真正有那么一点用处的父类确实有点多余. 确实,如果你只是一个应用开发者(当然,是指简单地实现业务功能),或许你永远也不用抽象类,因为,它本来就不是拿来当具体的应用功能开发用的类,它是用来实现传说中的架构…

介绍 OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的工具包,它支持训练智能体(agent)做任何事——从行走到玩Pong或围棋之类的游戏都在范围中. OpenAI Gym 是一个用于开发和比较RL 算法的工具包,与其他的数值计算库兼容,如tensorflow 或者theano 库.现在主要支持的是python 语言,以后将支持其他语言.官方提供的gym文档. OpenAI Gym包含两部分: gym 开源 包含一个测试问题集,每个问题成为环境(environment),可以用于自己的强化…

一句软件工程界的名言,让我想起了一个和一道笔试题有关的故事.希望更多的人了解 UML 背后的思想比他的语法更重要,是笔者写作本文的一点小愿望. 一.从一句软件工程名言说起 对很多事情的处理上,东西方都大相径庭.究其根底,往往是东西方文化的差异使然. “ 有工具的傻子还是傻子!( A Fool with a Tool is Still a Fool! ) ” 这句在软件工程界颇为有名的话,就体现了西方人说话不大客气的特点.作为中国人,您可能不大喜欢这句话的表达方式,但其内容的正确性是不容置疑的 —…

Mujoco (1)官网(https://www.roboti.us/license.html)注册 license,教育邮箱注册可以免费使用一年.注意:一个邮箱账号只能供一台主机使用. 填写个人信息,点击 Request license,之后会收到一封来自 Roboti LLC Licensing 的邮件,里面有 Account Number 填写 Account Number 和 Computer ID(Account Number 在之前的邮件中,Computer ID 运行文本框右侧对应…

Step1:将gym克隆到计算机上: git clone https://github.com/openai/gym.git 如果你的电脑没有安装git,那么键入 sudo apt install git Step2:进入gym文件夹 cd gym step3安装库 sudo apt-get install golang python3-dev python-dev libcupti-dev libjpeg-turbo8-dev make tmux htop chromium-browser g…

GOWOG: 原项目:https://github.com/giongto35/gowog 我调整过的:https://github.com/Kirk-Wang/gowog GOWOG 是一款迷你的,使用 Golang 编写的多人 Web 游戏. 试玩游戏 Demo:http://game.giongto35.com 在 Agent 上的 AI 实验 由于服务器,客户端和消息是分离的,因此很容易与后端进行通信. 此项目是用 Python 编写的 AI agent,可以学习与环境的交互. 这个实验…

开始之前 先考虑几个问题: Q1:如何展开无雷区? Q2:如何计算格子的提示数? Q3:如何表示扫雷游戏的状态? A1:可以使用递归函数,或是堆栈. A2:一般的做法是,需要打开某格子时,再去统计周围的雷数.如果有方便的二维卷积函数可以调用,这会是个更简洁的方法: $$\begin{bmatrix}1 & 0 & 0 & 1 & 0\\ 0 & 1 & 0 & 0 & 1\\ 1 & 0 & 1 & 0 & 0…

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/vSh6w3eL_oQvU1mxnxsArA 0.题记 我在做 Elasticsearch 相关咨询和培训过程中,发现大家普遍更关注实战中涉及的问题,下面我选取几个常见且典型的问题,和大家一起分析一下. 订单表.账单表父子文档可以实现类似 SQL 的左连接吗?通过 canal 同步到 ES 中,能否实现类似左连接的效果?具体应该如何建模? 一个人管理 1000 家连锁门店,如何更高效地查询自己管辖的商品类目?企微 一个人维护了 1…

在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础上,对经验回放部分的逻辑做优化.对应的算法是Prioritized Replay DQN. 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Prioritized Replay DQN的论文<Prioritized Experience Replay>(I…

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9797695.html ---------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础…

这是一篇迟来很久的关于增强学习(Reinforcement Learning, RL)博文.增强学习最近非常火!你一定有所了解,现在的计算机能不但能够被全自动地训练去玩儿ATARI(译注:一种游戏机)游戏(直接输入游戏的原生的像素数据),还能击败围棋的世界冠军.模拟四足动物上蹿下跳.机器人还能学习如何进行复杂的控制任务,甚至比直接编写的程序效果还要好.这些在各个方面的领先都应该被归功于增强学习遍地开花般的研究.我本人在过去几年中也对增强学习非常感兴趣:我完成了Richard Sutton的书,看…

已经成为DL中专门的一派,高大上的样子 Intro: MIT 6.S191 Lecture 6: Deep Reinforcement Learning Course: CS 294: Deep Reinforcement Learning Jan 18: Introduction and course overview (Levine, Finn, Schulman) Slides: Levine Slides: Finn Slides: Schulman Video Why deep rei…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

"价值不是由一次成功决定的,而是在长期的进取中体现" 上文介绍了描述能力更强的多臂赌博机模型,即通过多台机器的方式对环境变量建模,选择动作策略时考虑时序累积奖赏的影响.虽然多臂赌博机模型中引入了价值的概念,但方法在建模过程中本质上是以策略为优化目标,因此又常被归为基于策略的增强学习方法. 此外,增强学习方法还有基于价值以及基于模型两类主要方法.本文介绍第二类,先从描述价值目标的Q函数开始,它也常称之为Q-Learning方法. 最简单的Q函数可用"状态-动作"二维表…

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参…

在前面讲到的DQN系列强化学习算法中,我们主要对价值函数进行了近似表示,基于价值来学习.这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用,但是Value Based强化学习方法也有很多局限性,因此在另一些场景下我们需要其他的方法,比如本篇讨论的策略梯度(Policy Gradient),它是Policy Based强化学习方法,基于策略来学习. 本文参考了Sutton的强化学习书第13章和策略梯度的论文. 1. Value Based强化学习方法的不足 DQN系列强化学习算法主…