增强学习————K-摇臂赌博机

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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…

增强学习————K-摇臂赌博机

探索与利用增强学习任务的最终奖赏是在多步动作之后才能观察到,于是我们先考虑最简单的情形:最大化单步奖赏,即仅考虑一步操作.不过,就算这样,强化学习仍与监督学习有显著不同,因为机器要通过尝试来发现各个动作产生的结果,而没有训练数据告诉机器应当做什么动作.简而言之:缺少标记: 想最大化单步奖赏要考虑两个方面:一是需要知道每个动作带来的奖赏,而是要执行奖赏最大的动作. 实际上,单步强化学习任务对应了一个理论模型,即“K-摇臂赌博机”.什么是摇臂赌博机,就是,如图所示,赌徒投入一个硬币后,选择一个摇杆,…

马里奥AI实现方式探索 ——神经网络+增强学习

[TOC] 马里奥AI实现方式探索 --神经网络+增强学习儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式,日本作为2020年东京奥运会的东道主,安倍最后也已经典的马里奥形象出现.平时我们都是人来玩马里奥游戏,能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢?OK,利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题,最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦.而在游戏的自动化测试当中,这种算法也是非常实用的,可以大量的减少测试人力成本. 首先,对于实现马里奥A…

增强学习（三）----- MDP的动态规划解法

上一篇我们已经说到了,增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略,使其在任意初始状态下,都能获得最大的Vπ值.(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的增强学习). 那么如何求解最优策略呢?基本的解法有三种: 动态规划法(dynamic programming methods) 蒙特卡罗方法(Monte Carlo methods) 时间差分法(temporal difference). 动态规划法是其中最基本的算法,也是理解后续算法的基础,因此本…