之前讲了监督学习和无监督学习,今天主要讲“强化学习”. 马尔科夫决策过程:Markov Decision Process(MDP) 价值函数:value function 值迭代:value iteration(算法,解决MDP) 政策迭代:policy iteration(算法,解决MDP) 什么是强化学习? 强化学习(reinforcement learning,又称再励学习,评价学习)是一种重要的机器学习方法,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用.但在传统的机器学习分类中没有提到过强

请先阅读上两篇文章: [RL系列]马尔可夫决策过程中状态价值函数的一般形式 [RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程 状态价值函数,顾名思义,就是用于状态价值评价(SVE)的.典型的问题有“格子世界(GridWorld)”游戏(什么是格子世界?可以参考:Dynamic programming in Python),高尔夫游戏,这类问题的本质还是求解最优路径,共性是在学习过程中每一步都会由一个动作产生一个特定的状态,而到达该状态所获得的奖励是固定的,与如何到达,也就是之前的动作是无关的,并且这类问题

在介绍马尔可夫决策过程之前,我们先介绍下情节性任务和连续性任务以及马尔可夫性. 情节性任务 vs. 连续任务 情节性任务(Episodic Tasks),所有的任务可以被可以分解成一系列情节,可以看作为有限步骤的任务. 连续任务(Continuing Tasks),所有的任务不能分解,可以看作为无限步骤任务. 马尔可夫性 引用维基百科对马尔可夫性的定义: 马尔可夫性:当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下,其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态. 用数学形式表示如下: A state

1. 前言 前面的强化学习基础知识介绍了强化学习中的一些基本元素和整体概念.今天讲解强化学习里面最最基础的MDP(马尔可夫决策过程). 2. MDP定义 MDP是当前强化学习理论推导的基石,通过这套框架,强化学习的交互流程可以很好地以概率论的形式表示出来,解决强化学习问题的关键定理也可以依此表示出来. MDP(马尔可夫决策过程)包含以下三层含义: "马尔可夫"表示了状态间的依赖性.当前状态的取值只和前一个状态产生依赖,不和更早的状态产生联系.虽然这个条件在有些问题上有些理想,但是由于它

课件:Lecture 2: Markov Decision Processes 视频:David Silver深度强化学习第2课 - 简介 (中文字幕) 马尔可夫过程 马尔可夫决策过程简介 马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)形式上用来描述强化学习中的环境. 其中,环境是完全可观测的(fully observable),即当前状态可以完全表征过程. 几乎所有的强化学习问题都能用MDPs来描述: 最优控制问题可以描述成连续MDPs; 部分观测环境可以转

请先阅读上一篇文章:[RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程 在上一篇文章里,主要讨论了马尔可夫决策过程模型的来源和基本思想,并以MAB问题为例简单的介绍了动态编程的基本方法.虽然上一篇文章中的马尔可夫决策过程模型实现起来比较简单,但我认为其存在两个小问题: 数学表达上不够简洁 状态价值评价型问题与动作价值评价型问题是分离的,形式上不够统一 本篇主要来解决第一个问题. 第一个问题是比较直观的,下面给出状态价值函数以作分析: $$ \mathbb{Value}(S_1) = \mathbb{Rewa

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),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关. 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作,即系统下个状态不仅和当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下棋的例子,当

本篇请结合课本Reinforcement Learning: An Introduction学习 Jack's Car Rental是一个经典的应用马尔可夫决策过程的问题,翻译过来,我们就直接叫它“租车问题”吧.租车问题的描述如下: Jack’s Car Rental Jack manages two locations for a nationwide car rental company. Each day, some number of customers arrive at each l

1. 马尔可夫模型的几类子模型 马尔科夫链(Markov Chain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关. 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作,即系统下个状态不仅和当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下棋的例子,当我们在某个局面

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),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关. 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作,即系统下个状态不仅和当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下 棋的例子,

作者:YJLAugus 博客: https://www.cnblogs.com/yjlaugus 项目地址:https://github.com/YJLAugus/Reinforcement-Learning-Notes,如果感觉对您有所帮助,烦请点个Star. MDP背景介绍 Random Variable 随机变量(Random Variable),通常用大写字母来表示一个随机事件.比如看下面的例子: \(X\): 河水是咸的 \(Y\): 井水是甜的 很显然,\(X\), \(Y\)两个随

一.MDP  / NFA    :马尔可夫模型和不确定型有限状态机的不同 状态自动机:https://www.cnblogs.com/AndyEvans/p/10240790.html MDP和NFA唯一相似的地方就是它们都有状态转移,抛掉这一点两者就八竿子打不着了. 二.MP  -> MRP -> MDP 三.计算给定策略下的价值函数 / 贝尔曼期望方程 我们用贝尔曼期望方程求解在某个给定策略π和环境ENV下的价值函数: 具体解法是:(下面是对于V(s)的解法) 从而对于每一个特定的π,都能

Gambler's Problem,即“赌徒问题”,是一个经典的动态编程里值迭代应用的问题. 在一个掷硬币游戏中,赌徒先下注,如果硬币为正面,赌徒赢回双倍,若是反面,则输掉赌注.赌徒给自己定了一个目标,本金赢到100块或是输光就结束游戏.找到一个关于本金与赌注之间关系的策略使得赌徒最快赢到100块.状态s = {1, 2, 3...., 99, 100},动作a = {1, 2, 3, ...., min(s, 100 - s)}.奖励设置:只有当赌徒赢到100块时奖励+1,其余状态奖励为0.

openstack学习笔记一 虚拟机启动过程代码跟踪 本文主要通过对虚拟机创建过程的代码跟踪.观察虚拟机启动任务状态的变化,来透彻理解openstack各组件之间的作用过程. 当从horizon界面发送一个创建虚拟机请求,horizon api 将会依据前端给定的数据信息.调用novaclient 生成一个创建虚拟机的http post 请求来创建vm服务. >/usr/lib/python2.6/site-packages/horizon/api/nova.py(334)server_crea

spring-mvc实现模拟数据到网页展示过程代码 先看看我们的3种模拟数据到网页展示的思路图: 1.当mybatis的环境配置完成.一个动态Web项目建立好.开始导入jar包. -spring的aop,aspects,context,beans,core,expression,jdbc,tx,web,webmvc jar包导入 -log4j 核心包2个 -aopjar包:aopaliance-1.0jar,aspectjweaver-1.8.10jar -jstl.jar,standard.j

Hadoop基础-HDFS数据清理过程之校验过程代码分析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想称为一名高级大数据开发工程师,不但需要了解hadoop内部的运行机制,还需要掌握hadoop在写入过程中的报文分析.当然代码的调试步骤是一个开发必须得会的技能!想要掌握这三个技能,我们就可以拿HDFS写入过程来练练手,了解一下平时就几行的代码在它的内部是如何帮我们实现数据传输的. 一.Idea代码调试简介 1>.编写测试代码 /* @author :yinzhengjie

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-27717694-id-3966290.html 一.概述模块是作为ELF对象文件存放在文件系统中的,并通过执行insmod程序链接到内核中.对于每个模块,系统都要分配一个包含以下数据结构的内存区.一个module对象,表示模块名的一个以null结束的字符串,实现模块功能的代码.在2.6内核以前,insmod模块过程主要是通过modutils中的insmod加载,大量工作都是在用户空间完成.但在2.6内核以后,系统使用busybo

使用了很久的saiku,决定跟踪一下代码,看看它的执行核心过程: 一.入口controller代码 1.1.页面打开之后,会发送一个ajax请求 Request URL: http://l-tdata2.tkt.cn6.qunar.com:8080/saiku/rest/saiku/api/query/execute Request Method: POST 1.2.controller,java文件org.saiku.web.rest.resources.Query2Resource 如果有缓

上一篇谢了解析原理和过程,这里应用代码直观认识这个原理: 新建Demo1类: import java.io.File; import javax.xml.parsers.SAXParser; import javax.xml.parsers.SAXParserFactory; /** * 第一个SAX读取xml文件程序 * @author APPle * */ public class Demo1 { public static void main(String[] args) throws E

java是纯粹的面向对象的语言 也就是万事万物皆是对象 程序是对象的集合,他们通过发送消息来相互通信 每个对象都有自己的由其他的对象所构建的存储,也就是对象可以包含对象 每个对象都有它的类型  也就是类 某一特定类型的所有对象都可以接收相同的消息,因为同一类事物有共同的特性 面向对象开发 •就是不断的创建对象,使用对象,指挥对象做事情. 面向对象设计 •其实就是在管理和维护对象之间的关系. 面向对象特征 •封装(encapsulation) •继承(inheritance) •多态(polymo