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…

该部分内容来自于定期的小组讨论,源于师弟的汇报. ==============================================…

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC…

目录: 1. 引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4. 无模型的强化学习方法 蒙特卡洛方法 时序差分学习 值函数近似 策略搜索 5. 实战强化学习算法 Q-learning 算法 Monte Carlo Policy Gradient 算法 Actor Critic 算法 6. 深度强化学习算法 Deep Q-Networks(DQN) Deep De…

2015年,DeepMind团队在Nature杂志上发表了一篇文章名为"Human-level control through deep reinforcement learning"的论文,在这篇论文中,他们提出了DQN算法的改进版本,他们将改进的算法应用到49种不同的Atari 2600游戏中,并且其中的一半实现了超过人类玩家的性能.现在,深度强化学习已经成为了人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)领域最前沿的研究方向,在各个应用领域也是备受推崇,如同…

强化学习基础: 注: 在强化学习中  奖励函数和状态转移函数都是未知的,之所以有已知模型的强化学习解法是指使用采样估计的方式估计出奖励函数和状态转移函数,然后将强化学习问题转换为可以使用动态规划求解的已知模型问题. 强化学习问题由于采用了MDP数学形式来构建的,由此贝尔曼方程式是我们最常用的,如下: 基础知识可参考: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10306175.html =============================…

Policy-Based methods 在上篇文章中介绍的Deep Q-Learning算法属于基于价值(Value-Based)的方法,即估计最优的action-value function $q_*(s,a)$,再从$q_*(s,a)$中导出最优的策略$\pi_*$(e.g., $\epsilon$-greedy).但是有没有方法能不经过中间过程,直接对最优策略进行估计呢?这样做又有什么好处呢?该部分要介绍的就是这类方法,即基于策略(Policy-Based)的方法.下面先介绍一下这类方法…

在前两篇文章强化学习基础:基本概念和动态规划和强化学习基础:蒙特卡罗和时序差分中介绍的强化学习的三种经典方法(动态规划.蒙特卡罗以及时序差分)适用于有限的状态集合$\mathcal{S}$,以时序差分中的Q-Learning算法为例,一般来说使用n行(n = number of states)和m列(m= number of actions)的矩阵(Q table)来储存action-value function的值,如下图所示: 对于连续的状态集合$\mathcal{S}$,上述方法就不能适用…

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…

Datawhale开源 核心贡献者:王琦.杨逸远.江季 提起李宏毅老师,熟悉强化学习的读者朋友一定不会陌生.很多人选择的强化学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频. 现在,强化学习爱好者有更完善的学习资料了! Datawhale开源项目组成员总结了李宏毅的强化学习视频,实现了视频教程的完整梳理和复现,再也不用担心强化学习. 目前,项目已完全开源,包括课程内容.配套的习题和项目,供大家使用. 1. 李宏毅深度强化学习简介 李宏毅老师现任台湾大学电气工程系副教授,主要研究方向是机器学习,特别…