强化学习之三点五：上下文赌博机（Contextual Bandits）

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强化学习之三点五：上下文赌博机（Contextual Bandits）

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…

强化学习之三：双臂赌博机（Two-armed Bandit）

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…

强化学习-K摇臂赌博机

在强化学习任务中,学习的目的就是找到能够长期累积奖赏最大化的策略.这里的策略实际上就相当于监督学习中的分类器或回归器,模型的形式并无差别.但不同的是,在强化学习中并没有监督学习中的有标记样本,换言之,没有人直接告诉机器在什么动作,只有等到最终结果揭晓,才能通过“反思”之前的动作是否正确来进行学习.因此,强化学习在某种意义上可看做具有“延迟标记信息”的监督学习问题. 实际上,单步强化学习任务对应了一个理论模型---K-摇臂赌博机. 有K个摇臂,赌徒在投入一个硬币后可选择按下其中一个摇臂,每个摇臂以…

强化学习(十五) A3C

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参…

强化学习（五）用时序差分法（TD）求解

在强化学习(四)用蒙特卡罗法(MC)求解中,我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法,虽然蒙特卡罗法很灵活,不需要环境的状态转化概率模型,但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列.如果我们没有完整的状态序列,那么就无法使用蒙特卡罗法求解了.本文我们就来讨论可以不使用完整状态序列求解强化学习问题的方法:时序差分(Temporal-Difference, TD). 时序差分这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第四讲部分,第五讲部分. 1. 时序差分TD简介时序差…

强化学习（五）—— 策略梯度及reinforce算法

1 概述在该系列上一篇中介绍的基于价值的深度强化学习方法有它自身的缺点,主要有以下三点: 1)基于价值的强化学习无法很好的处理连续空间的动作问题,或者时高维度的离散动作空间,因为通过价值更新策略时是需要对每个动作下的价值函数的大小进行比较的,因此在高维或连续的动作空间下是很难处理的. 2)在基于价值的强化学习中我们用特征来描述状态空间中的某一状态时,有可能因为个体观测的限制或者建模的局限,导致真实环境下本来不同的两个状态却再我们建模后拥有相同的特征描述,进而很有可能导致我们的value Bas…

【转载】强化学习（五）用时序差分法（TD）求解

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9529828.html -------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(四)用蒙特卡罗法(MC)求解中,我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法,虽然蒙特卡罗法很灵活,不需要环境的状态转化概率模型,但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列.如果…