最小二次方时序差分学习 原文地址: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=9&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwjD6qn5x8zhAhVSuZ4KHfJTCyUQFjAIegQIBBAC&url=https%3A%2F%2Fiu.instructure.com%2Ffiles%2F69696547%2Fdownload%3Fdow…

Problem: multi-horizon probabilistic forecasting tasks; Propose an end-to-end framework for multi-horizon time series forecasting, with temporal attention mechanisms to capture latent patterns. Introduction: forecasting ----- understanding demands. t…

上篇文章介绍了 Model-based 的通用方法--动态规划,本文内容介绍 Model-Free 情况下 Prediction 问题,即 "Estimate the value function of an unknown MDP". Model-based:MDP已知,即转移矩阵和奖赏函数均已知 Model-Free:MDP未知 蒙特卡洛学习 蒙特卡洛方法(Monte-Carlo Methods,简称MC)也叫做蒙特卡洛模拟,是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的…

In Monte Carlo Learning, we've got the estimation of value function: Gt is the episode return from time t, which can be calculated by: Please recall, Gt can be only calculated at the end of a given episode. This reveals a disadvantage of Monte Carlo…

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传…

  Deep Learning Research Review Week 2: Reinforcement Learning 转载自: https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/Deep-Learning-Research-Review-Week-2-Reinforcement-Learning This is the 2nd installment of a new series called Deep Learning Resea…

Awesome Reinforcement Learning A curated list of resources dedicated to reinforcement learning. We have pages for other topics: awesome-rnn, awesome-deep-vision, awesome-random-forest Maintainers: Hyunsoo Kim, Jiwon Kim We are looking for more contri…

What is machine learning? 并没有广泛认可的定义来准确定义机器学习.以下定义均为译文,若以后有时间,将补充原英文...... 定义1.来自Arthur Samuel(上世纪50年代.西洋棋程序) 在进行特定编程的情况下给予计算机学习能力的领域. 定义2.来自Tom Mitchell(卡内基梅隆大学) 一个好的学习问题定义如下:一个程序被认为能从经验E中学习,解决任务T,达到性能度量值P, 当且仅当,有了经验E后,经过P评判,程序在处理T时的性能有所提升. 机器学习分类 监…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1710.10044v1 [cs.AI] 27 Oct 2017 In AAAI Conference on Artificial Intelligence (2018). Abstract 在强化学习中,智能体通过采取动作并观察下一个状态和奖励来与环境交互.当概率采样时,这些状态转换,奖励和动作都会在观察到的长期回报中引起随机性.传统强化学习算法会对此随机性求均值以估计价值函数.在本文中,我们以最近的工作为基础,该工作提…

C51算法理论上用Wasserstein度量衡量两个累积分布函数间的距离证明了价值分布的可行性,但在实际算法中用KL散度对离散支持的概率进行拟合,不能作用于累积分布函数,不能保证Bellman更新收敛:且C51算法使用价值分布的若干个固定离散支持,通过调整它们的概率来构建价值分布. 而分位数回归(quantile regression)的distributional RL对此进行了改进.首先,使用了C51的"转置",即固定若干个离散支持的均匀概率,调整离散支持的位置:引入分位数回归的思…