简介 最近AlphaGo Zero又火了一把,paper和各种分析文章都有了,有人看到了说不就是普通的Reinforcement learning吗,有人还没理解估值网络.快速下子网络的作用就放弃了. 实际上,围棋是一种零和.信息对称的combinatorial game,因此AlphaGo用的是蒙特卡罗树搜索算法的一种,在计算树节点Q值时使用了ResNet等神经网络模型,只是在论文中也归类为增强学习而已. 如果你想真正了解AlphaGo的原理(或者不被其他AI将统治人类的文章所忽悠),理解蒙特

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

转载请声明 http://blog.csdn.net/u013390476/article/details/50925347 前言: 围棋的英文是 the game of Go,标题翻译为:<用深度神经网络和树搜索征服围棋>.译者简单介绍:大三,211,计算机科学与技术专业,平均分92分,专业第一.为了更好地翻译此文.译者查看了非常多资料.译者翻译此论文已尽全力,不足之处希望读者指出. 在AlphaGo的影响之下,全社会对人工智能的关注进一步提升. 3月12日,AlphaGo 第三次击败李世石

Reinforcement Learning: An Introduction (second edition) - Chapter 1,2 Chapter 1 1.1 Self-Play Suppose, instead of playing against a random opponent, the reinforcement learning algorithm described above played against itself, with both sides learning

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 时序差分学习简话 时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想. 时序差分这个词不

强化学习基础: 注: 在强化学习中  奖励函数和状态转移函数都是未知的,之所以有已知模型的强化学习解法是指使用采样估计的方式估计出奖励函数和状态转移函数,然后将强化学习问题转换为可以使用动态规划求解的已知模型问题. 强化学习问题由于采用了MDP数学形式来构建的,由此贝尔曼方程式是我们最常用的,如下: 基础知识可参考: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10306175.html =============================

1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基

问题定义 黄金点游戏是源于经济学家Richar Thaler构思的在1997年伦敦金融时报进行了一次公开竞猜活动.MSRA-ASE课程的第一次结对编程中,我们写了一个AI Bot来与大家玩儿这个游戏. 问题的定义? Golden Number的问题实际上是一个多人博弈问题,基于当前对局情况比赛者需要提交一个或两个数来尽可能靠近黄金点,同时自己提交的数又影响着黄金点的大小.实际上随着设定的比赛轮数.人数.提交数,这个游戏的场景非常多变.目光短浅地来看,可以抽象为这样一个问题,从一局比赛开始,当前回

原文:https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16791412.html 熵 熵:表述一个概率分布的不确定性.例如一个不倒翁和一个魔方抛到地上,看他们平稳后状态.很明显,魔方可能有6种状态,而不倒翁很大可能就一个状态,那么我们说在这种情况下,不倒翁的确定性高于魔方.也就是魔方的熵大于另外一个.那么我看表达式: \(H(p)=-\sum_i^n P_i logP_i\) 很明显,当p的概率是0或1时,没有不确定性,熵值为0.当为0.5时,熵最大,最不确定. 相对熵 htt

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可

本节内容: 1.POMDP: 2.Policy search算法:reinforced和Pegasus: 马尔科夫决策过程(Partially Observable Markov Decision Process,缩写:POMDP) 简介: 马尔科夫过程的预测: 以下转自:http://www.cnblogs.com/jinxulin/p/3517377.html?utm_source=tuicool 1. 马尔可夫模型的几类子模型 大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain),了解机器

BAT线下战争:巨额投资或培养出自己最大对手 2015年10月12日09:49   <财经>杂志    我有话说(18人参与) 收藏本文        BAT大举投资线下公司,看似咄咄逼人,实则是防御而非进攻.它们既无法掌控诸多创业公司,更无法统领盘根错节的传统线下企业 □本刊记者 宋玮 吕倩/文 中国互联网行业三巨头“BAT”,正在遭遇不同程度的挑战与危机. 过去十个月内,阿里巴巴市值跌掉1407亿美元.2015年8月24日,阿里巴巴首度跌破发行价,10月7日美股收盘,其股价已从最高峰时的1

第一章博弈 同时的博弈:双方同时定制策略 如果有显著的次优策略总是不如另一个,则剔除它. 如果一个策略组合中没有一方可以单独改变其策略以提高回报,则称为Nash均衡.一个游戏可能没有也可能有多个Nash均衡. 囚徒困境在双方都是自私的的时候会出现,通常其均衡点不是最大化总体回报的. 序列化博弈:双方交替制定策略,只有有限个回合 可以用博弈树来建模分析,然后使用逆向归纳法逆推找到对单方最合适的策略. 如果一方进行有保证的威胁,则可能可以改变另一方的最优策略选择. 第二章合作 合作的理由: 竞争可能

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强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 数学符号说明 蒙特卡洛方法简话 蒙特卡洛是一个赌城的名字.冯·诺依曼给这方法起了这个名字,增加其神秘性. 蒙特卡洛方法是一个计算方法,被广泛

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

这里还涉及到pdf.方差等概念,推荐去看<全局光照技术:从离线到实时渲染> 积累分布函数 cumulative distribution function (CDF) 蒙特卡洛估算 为了计算式蒙特卡罗估算量,就有必要从选择的概率分布中抽取随机样本. 逆推法 逆推法使用一个或多个均匀的随机变量映射到随机变量的期望分布中. 为了从该分布中获取样本,我们首先计算CDF P(x),在这个函数是连续的情况下,P表示为p的不定积分. 当从该分布中获取样本时,我们可以使用均匀随机数ξ,并根据CDF选取某一可

蒙特卡洛树搜索: MCTS使用蒙特卡洛模拟来估计每个节点的价值. 其默认策略为贪婪算法, 即每次选择价值最高的节点进行模拟, 在每次模拟得到结果后, 将结果反馈回每个上级节点, 更新节点价值. 通常来讲, 每个访问到的节点都会加入到树中, 实际上为了节省内存每次只加入一个子节点, 可以通过对旧节点剪枝或多次模拟后再加入新节点来进一步节省内存. 贪婪算法的缺点在于对于一个节点, 如果产生了一次或几次不利的结果后, 搜索树就会避开访问这个节点, 这意味着搜索树的广度会降低, 可能会忽略更好的选择.

新年伊始,很荣幸笔者的<教你用 Python 进阶量化交易>专栏在慕课专栏板块上线了,欢迎大家订阅!为了能够提供给大家更轻松的学习过程,笔者在专栏内容之外会陆续推出一些手记来辅助同学们学习本专栏内容,因此同学们无需担心专栏内容在学习上的困难,更多的是明确自己学习的目的即可.当然笔者也欢迎同学们踊跃留言,说出自己想扩展的知识点,笔者会根据同学们的意愿选择性的推出一些内容. 在第一篇<管理概率==理性交易>中笔者结合一个简单的市场模型介绍了为什么在没有概率优势的前提下参与交易会亏钱,其

自从有了人类,就有了智慧和精神.但总有一些思想家跳出来说人定胜天的理论,这是一种严重的误导.人类社会和自然界一样,遵守统一的自然定律.人就像不能改变物理定律一样改社会定律.更不可能因片面的社会现象遮盖实质的定律.以一个简单的物理现象来说:所有东西都下落,但并不代表整个地球也在下落,而是围绕太阳转. 以此为例子,说说腾讯死不回头死不悔改的违背社会定律的策略: 1. 以为QQ,WX可以做好电商,根本不可能. 因为QQ,WX就是利用两个小小的社会定律让大多数人都沿着上了这条线. 就是这么简单,别指望每

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 20