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…

本篇笔记记录学习在 策略学习 中使用 Baseline,这样可以降低方差,让收敛更快. 14. 策略学习中的 Baseline 14.1 Baseline 推导 在策略学习中,我们使用策略网络 \(\pi(a|s;\theta)\) 控制 agent, 状态价值函数 \(V_\pi(s)=\mathbb{E}_{A\sim \pi}[Q_\pi(s,A)]=\sum\limits_{a}\pi(a|s;\theta)\cdot Q_\pi(a,s)\) 策略梯度: \(\frac{\partia…

如今的推荐系统,对于实时性的要求越来越高,实时推荐的流程大致可以概括为这样: 推荐系统对于用户的请求产生推荐,用户对推荐结果作出反馈 (购买/点击/离开等等),推荐系统再根据用户反馈作出新的推荐.这个过程中有两个值得关注的地方: 这可被视为是一个推荐系统和用户不断交互.互相影响的过程. 推荐系统需要对用户反馈作出快速及时的响应. 这两点本篇分别通过强化学习和 Flink 来实现,而在此之前先了解一些背景概念. 强化学习 强化学习领域的知名教材 <Reinforcement Learning: A…

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心 选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀   摘要 本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的…

 原文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.07871.pdf ======================================================== 如何让AI依照人类的意图行事?这是将AI应用于现实世界复杂问题的最大障碍之一. DeepMind将这个问题定义为“智能体对齐问题”,并提出了新的解决方案. 概述了解决agent alignment问题的研究方向.所提出的方法依赖于奖励建模的递归应用,以符合用户意图的方式解决复杂的现实世界问题. 强…

今年8月,Demis Hassabis等人工智能技术先驱们将来到雷锋网“人工智能与机器人创新大会”.在此,我们为大家分享David Silver的论文<不完美信息游戏中的深度强化学习自我对战>.本篇论文主要以扑克进行实验,探讨深度强化学习与普通强化学习相比的优势.研究此类游戏不只是可以让程序打赢人类大师,还可以帮助开发算法,应用于更复杂的真实世界环境中,例如机场和网络安全.金融和能源贸易.交通管制和疏导,帮助人们在不完美的信息和高维度信息状态空间中进行决策.深度强化学习不需要依赖人类专家的原有…

引言: 最近和实验室的老师做项目要用到强化学习的有关内容,就开始学习强化学习的相关内容了.也不想让自己学习的内容荒废掉,所以想在博客里面记载下来,方便后面复习,也方便和大家交流. 一.强化学习是什么? 定义 首先先看一段定义:Reinforcement learning is learning what to do—how to map situations to actions—so as to maximize a numerical reward signal.感觉看英文的定义很容易可以了…

强化学习之 免模型学习(model-free based learning) ------ 蒙特卡罗强化学习 与 时序查分学习 ------ 部分节选自周志华老师的教材<机器学习> 由于现实世界当中,很难获得环境的转移概率,奖赏函数等等,甚至很难知道有多少个状态.倘若学习算法是不依赖于环境建模,则称为“免模型学习(model-free learning)”,这比有模型学习要难得多. 1. 蒙特卡罗强化学习: 在免模型学习的情况下,策略迭代算法会遇到几个问题: 首先,是策略无法评估,因为无法做全…

在强化学习(三)用动态规划(DP)求解中,我们讨论了用动态规划来求解强化学习预测问题和控制问题的方法.但是由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时,回溯到该状态的所有可能的后续状态.导致对于复杂问题计算量很大.同时很多时候,我们连环境的状态转化模型$P$都无法知道,这时动态规划法根本没法使用.这时候我们如何求解强化学习问题呢?本文要讨论的蒙特卡罗(Monte-Calo, MC)就是一种可行的方法. 蒙特卡罗法这一篇对应Sutton书的第五章和UCL强化学习课程的第四讲部分,第五讲部分…

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9492980.html --------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(三)用动态规划(DP)求解中,我们讨论了用动态规划来求解强化学习预测问题和控制问题的方法.但是由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时,回溯到该状态的所有可能的后续状态.导…