强化学习之五：基于模型的强化学习（Model-based RL）

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强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架

在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL),本篇我们讨论最后一种强化学习流派,基于模型的强化学习(Model Based RL),以及基于模型的强化学习算法框架Dyna. 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第8讲和Dyna-2的论文. 1. 基于模型的强化学习简介基于价值的强化学习模型和基于策略的强化学习模型都不是基于模型的,它们从价值函数,策略函数中直接去学习,不用学习环境的状态转化概率模型,即在状态$s$下采…

强化学习之五：基于模型的强化学习（Model-based RL）

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com. And my work is completely based on aim of sharing knowledges and welco…

伯克利、OpenAI等提出基于模型的元策略优化强化学习

基于模型的强化学习方法数据效率高,前景可观.本文提出了一种基于模型的元策略强化学习方法,实践证明,该方法比以前基于模型的方法更能够应对模型缺陷,还能取得与无模型方法相近的性能. 引言强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的.无模型(MF)算法倾向于实现最佳性能,通常可应用且易于实现. 然而,这是以数据密集为代价实现的,当与诸如神经网络的大容量函数近似器结合时,情况会恶化.它们的高样本复杂性阻碍其应用于机器人控制任务,在这些任务上收集数据代价高昂. 相比之…

ICML 2018 | 从强化学习到生成模型：40篇值得一读的论文

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…

时间序列深度学习：seq2seq 模型预测太阳黑子

目录时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子学习路线商业中的时间序列深度学习商业中应用时间序列深度学习深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子递归神经网络设置.预处理与探索所用的包数据探索性数据分析回测:时间序列交叉验证 LSTM 模型数据准备用 recipe 做数据预处理调整数据形状构建 LSTM 模型在所有分割上回测模型时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子本文翻译自<Time Series Deep Learning,…

jackson学习之五：JsonInclude注解

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 系列文章汇总 jackson学习之一:基本信息 jackson学习之二:jackson-core jackson学习之三:常用API操作 jackson学习之四:WRAP_ROOT_VALUE(root对象) jackson学习之五:JsonInclude注解 jackson学习之六:常用类注…