本文内容来自以下两个链接: https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/24446336?utm_source=weibo&utm_medium=social Q-learning Algorithm: 整个算法就是一直不断更新 Q table 里的值, 然后再根据新的值来判断要在某个 state 采取怎样的 action.…

https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 强化学习在alphago中大放异彩,本文将简要介绍强化学习的一种q-learning.先从最简单的q-table下手,然后针对state过多的问题引入q-network,最后通过两个例子加深对q-learning的理解. 强化学习 Q-learning Q-Table Bellman Equation 算法 实例 Deep-Q-learning Experience replay Ex…

强化学习入门最经典的数据估计就是那个大名鼎鼎的  reinforcement learning: An Introduction 了,  最近在看这本书,第一章中给出了一个例子用来说明什么是强化学习,那就是tic-and-toc游戏, 感觉这个名很不Chinese,感觉要是用中文来说应该叫三子棋啥的才形象. 这个例子就是下面,在一个3*3的格子里面双方轮流各执一色棋进行对弈,哪一方先把自方的棋子连成一条线则算赢,包括横竖一线,两个对角线斜连一条线. 上图,则是  X 方赢,即: reinforc…

1. 什么是强化学习 其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(Reinforcement Learning, RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报.在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards.RL最重要的3个特定在于: 基本是以一种闭环的形式: 不会直接指示选择哪种行动(actions): 一系列的actions和奖励信号(reward signals)都会影响之后较长的时间. 强化学习(…

强化学习(Reinforcement Learning)简介 强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为. 它主要包含四个元素,环境状态,行动,策略,奖励, 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励.RL考虑的是智能体(Agent)与环境(Environment)的交互问题,其中的agent可以理解为学习的主体,它一般是咱们设计的强…

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…

循环神经网络.https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py. 自然语言处理(natural language processing, NLP)应用网络模型.与前馈神经网络(feed-forward neural network,FNN)不同,循环网络引入定性循环,信号在神经元传递不消失继续存活.传统神经网络层间全连接,层…

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…

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…

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…