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

[入门,来自wiki] 强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为.这个方法具有普适性,因此在其他许多领域都有研究,例如博弈论.控制论.运筹学.信息论.模拟优化方法.多主体系统学习.群体智能.统计学以及遗传算法.在运筹学和控制理论研究的语境下,强化学习被称作“近似动态规划”(approximate dynamic program

本文主要介绍强化学习的一些基本概念:包括MDP.Bellman方程等, 并且讲述了如何从 MDP 过渡到 Reinforcement Learning. 1. 强化学习基本概念 这里还是放上David Silver的课程的图,可以很清楚的看到整个交互过程.这就是人与环境交互的一种模型化表示,在每个时间点,大脑agent会从可以选择的动作集合A中选择一个动作$a_t$执行.环境则根据agent的动作给agent反馈一个reward $r_t$,同时agent进入一个新的状态. 根据上图的流程,任务

前言 最近又入坑RL了,要搞AutoML就要学会RL,真的是心累.. 正文 MDP里面比较重要的就是状态值函数和动作-状态值函数吧,然后再求最优状态值函数和最优动作状态值函数,状态值函数的公式推导一开始不懂,卡在了一个地方,现在记下来, 很关键的一个在于“和的期望等于期望的和”

在强化学习(一)模型基础中,我们讲到了强化学习模型的8个基本要素.但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前,模型的简化也很重要,这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,以下简称MDP)来简化强化学习的建模. MDP这一篇对应Sutton书的第三章和UCL强化学习课程的第二讲. 1. 强化学习引入MDP的原因 强化学习的8个要素我们在第一节已经讲了.其中的第七个是环境的状态转化模型,它可以表示为一个概率模型,即在

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9426283.html --------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(一)模型基础中,我们讲到了强化学习模型的8个基本要素.但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前,模型的简化也很重要,这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov

https://blog.csdn.net/Mbx8X9u/article/details/80780459 课程主页:http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIznC9CDbVTjAF2oyt8_VAe3 由于文章较长,且有较多外链接,建议下载PDF版进行阅读 方式一 点击阅读原文即可下载 方式二 返回菜单栏,回复“20180622” 知识背景

之前讲到强化学习在不基于模型时可以用蒙特卡罗方法求解,但是蒙特卡罗方法需要在每次采样时生产完整序列,而在现实中,我们很可能无法生成完整序列,那么又该如何解决这类强化学习问题呢? 由贝尔曼方程 vπ(s)=Eπ(Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+...|St=s) 推导可得 vπ(s)=Eπ(Rt+1+γvπ(st+1)|st=s),由此给我们的启发是,可以拿下一个状态的价值函数来表示当前状态的价值函数,即t+1时刻表示t时刻,这就引入了时序差分. 这样只需要两个连续的状态,就可以尝试解决强化问

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

本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接触过RL(Reinforcement Learning) 并且在组会学习轮讲里讲过一次Policy Gradient,但是由于基础概念不清,虽然当时懂了 但随后很快就忘..虽然现在写这个系列有些晚(没有好好跟上知识潮流o(╥﹏╥)o),但希望能够系统的重新学一遍RL,达到遇到问题能够自动想RL的解决方法的程

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

一.问题引入 回顾上篇强化学习 2 -- 用动态规划求解 MDP我们使用策略迭代和价值迭代来求解MDP问题 1.策略迭代过程: 1.评估价值 (Evaluate) \[v_{i}(s) = \sum_{a\in A} \pi(a|s) \left( {\color{red}R(s, a)} + \gamma \sum_{s' \in S} {\color{red}P(s'|s, a)} \cdot v_{i-1}(s') \right) \] 2.改进策略(Improve) \[q_i(s,a)

强化学习 --- 马尔科夫决策过程(MDP) 1.强化学习介绍 ​ 强化学习任务通常使用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,简称MDP)来描述,具体而言:机器处在一个环境中,每个状态为机器对当前环境的感知:机器只能通过动作来影响环境,当机器执行一个动作后,会使得环境按某种概率转移到另一个状态:同时,环境会根据潜在的奖赏函数反馈给机器一个奖赏.综合而言,强化学习主要包含四个要素:状态.动作.转移概率以及奖赏函数. ​ 根据上图,agent(智能体)在进行某个任务时,首

1.策略与环境模型 强化学习是继监督学习和无监督学习之后的第三种机器学习方法.强化学习的整个过程如下图所示: 具体的过程可以分解为三个步骤: 1)根据当前的状态 $s_t$ 选择要执行的动作 $ a_t $. 2)根据当前的状态 $s_t $ 和动作 $ a_t$ 选择转移后的状态 $s_{t+1} $. 3)根据在当前状态 $s_t$ 采取动作 $a_t$ 给出对应的奖励 $ r_{t+1} $. 因此我们可以得到强化学习中三个重要的要素:环境的状态 $S$,个体的动作 $A$,环境的奖励 $

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

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC

原文地址:https://www.hhyz.me/2018/08/05/2018-08-05-RL/ 1. 前言 虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端就是DeepMind在NIPS 2013上发表的 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 一文,在该文中第一次提出Deep Reinforcement Learning 这个名称,并且提出DQN(Deep Q-Network)算法,实现从纯图像输入完全通过学习来

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

写在前面的话:从今日起,我会边跟着硅谷大牛Siraj的MOVE 37系列课程学习Reinforcement Learning(强化学习算法),边更新这个系列.课程包含视频和文字,课堂笔记会按视频为单位进行整理. 课程表地址:https://github.com/llSourcell/Move_37_Syllabus 带字幕课程视频地址:https://www.bilibili.com/video/av31518766 本课作为导论,大致普及了一下机器学习和强化学习的概念和用途.其次,捎带介绍了一

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