Dictum:  Is the true wisdom fortitude ambition. -- Napoleon 马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)是一种对序列决策问题的解决工具,在这种问题中,决策者以序列方式与环境交互. "智能体-环境"交互的过程 首先,将MDPs引入强化学习.我们可以将智能体和环境的交互过程看成关于离散情况下时间步长\(t(t=0,1,2,3,\ldots)\)的序列:\(S_0,A_0,R_1,S_1,A_1…

1.训练环境如何正确编写 强化学习里的 env.reset() env.step() 就是训练环境.其编写流程如下: 1.1 初始阶段: 先写一个简化版的训练环境.把任务难度降到最低,确保一定能正常训练.记录正常训练的智能体的分数,与随机动作.传统算法得到的分数做比较. DRL算法的分数应该明显高于随机动作(随机执行动作).DRL算法不应该低于传统算法的分数.如果没有传统算法,那么也需要自己写一个局部最优的算法 评估策略的性能: 大部分情况下,可以直接是对Reward Function 给出的r…

为了实现某篇论文中的算法,得先学习下马尔可夫决策过程~ 1. https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io/artificial-inteligence/content/markov_decision_process.html 2. https://www.cs.rice.edu/~vardi/dag01/givan1.pdf 3. http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching_files/MDP.p…

一.前言 在第一章强化学习简介中,我们提到强化学习过程可以看做一系列的state.reward.action的组合.本章我们将要介绍马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes)用于后续的强化学习研究中. 二.马尔科夫过程(Markov Processes) 2.1 马尔科夫性 首先,我们需要了解什么是马尔科夫性: 当我们处于状态StSt时,下一时刻的状态St+1St+1可以由当前状态决定,而不需要考虑历史状态. 未来独立于过去,仅仅于现在有关 将从状态s 转移到状态 s…

课件:Lecture 2: Markov Decision Processes 视频:David Silver深度强化学习第2课 - 简介 (中文字幕) 马尔可夫过程 马尔可夫决策过程简介 马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)形式上用来描述强化学习中的环境. 其中,环境是完全可观测的(fully observable),即当前状态可以完全表征过程. 几乎所有的强化学习问题都能用MDPs来描述: 最优控制问题可以描述成连续MDPs; 部分观测环境可以转…

https://blog.csdn.net/Mbx8X9u/article/details/80780459 课程主页:http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIznC9CDbVTjAF2oyt8_VAe3 由于文章较长,且有较多外链接,建议下载PDF版进行阅读 方式一 点击阅读原文即可下载 方式二 返回菜单栏,回复“20180622” 知识背景…

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…

声明:本文翻译自Vishal Maini在Medium平台上发布的<Machine Learning for Humans>的教程的<Part 5: Reinforcement Learning>的英文原文(原文链接).该翻译都是本人(tomqianmaple@outlook.com)本着分享知识的目的自愿进行的,欢迎大家交流! 关键词:探索和利用.马尔科夫决策过程.Q-Learning.策略学习.深度增强学习. [Update 9/2/17] 现在本系列教程已经出了电子书了,可以…

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…