Policy Gradient 初始学习李宏毅讲的强化学习,听台湾的口音真是费了九牛二虎之力,后来看到有热心博客整理的很细致,于是转载来看,当作笔记留待复习用,原文链接在文末.看完笔记再去听一听李宏毅老师的视频,就可以听懂个大概了.当然了还有莫凡的强化学习更具实战性,听莫凡的课基本上可以带我们入门. 术语和基本思想 基本组成: 1.actor (即policy gradient要学习的对象, 是我们可以控制的部分) 2.环境 environment (给定的,无法控制) 3.回报函数 rewar…

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…

一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25  16:29:19   对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算…

一.存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法,即输出的动作是离散的.对应到Atari 游戏中,只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制. 然而在实际中,控制问题则是连续的,高维的,比如一个具有6个关节的机械臂,每个关节的角度输出是连续值,假设范围是0°~360°,归一化后为(-1,1).若把每个关节角取值范围离散化,比如精度到0.01,则一个关节有200个取值,那么6个关节共有20062006个取值,若进一步提升这个精度,取值的数量将成倍增加,而且动作的数量将随着自由度的增加呈指数型增长.所以根…

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他…

摘要:第五代无线通信(5G)支持大幅增加流量和数据速率,并提高语音呼叫的可靠性.在5G无线网络中共同优化波束成形,功率控制和干扰协调以增强最终用户的通信性能是一项重大挑战.在本文中,我们制定波束形成,功率控制和干扰协调的联合设计,以最大化信号干扰加噪声比(SINR),并使用深度强化学习解决非凸问题.通过利用深度Q学习的贪婪性质来估计行动的未来收益,我们提出了一种用于6 GHz以下频段的语音承载和毫米波(mmWave)频段的数据承载的算法.该算法利用来自连接用户的报告SINR,基站的发射功率以及所…

Sparse Reward 推荐资料 <深度强化学习中稀疏奖励问题研究综述>1 李宏毅深度强化学习Sparse Reward4 ​ 强化学习算法在被引入深度神经网络后,对大量样本的需求更加明显.如果智能体在与环境的交互过程中没有获得奖励,那么该样本在基于值函数和基于策略梯度的损失中的贡献会很小. ​ 针对解决稀疏奖励问题的研究主要包括:1 Reward Shaping:奖励设计与学习 经验回放机制 探索与利用 多目标学习和辅助任务 1. Reward Shaping 人为设计的 "密…

在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习.有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准.如果说监督学习的目标是预测,那么强化学习就是决策,它通过对周围的环境不断的更新状态,给出奖励或者惩罚的措施,来不断调整并给出新的策略.简单来说,就像小时候你在不该吃零食的时间偷吃了零食,你妈妈知道了会对你做出惩罚,那么下一次就不会犯同样的错误,如果遵守规则,那你妈妈兴许会给你一些奖励,最终的目标都是希望你在该吃饭的时候吃饭,该吃零食…

深度学习课程笔记(十四)深度强化学习 ---  Proximal Policy Optimization (PPO) 2018-07-17 16:54:51  Reference: https://blog.openai.com/openai-baselines-ppo/ Code: https://github.com/openai/baselines Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf Video Tutorials: https://ww…