1. 什么是强化学习 其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(Reinforcement Learning, RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报.在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards.RL最重要的3个特定在于: 基本是以一种闭环的形式: 不会直接指示选择哪种行动(actions): 一系列的actions和奖励信号(reward signals)都会影响之后较长的时间. 强化学习(

hibernate状态转换 其它参考 简单理解Hibernate三种状态的概念及互相转化 简单的Hibernate入门介绍

在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题. 动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL强化学习课程的第三讲. 1. 动态规划和强化学习问题的联系 对于动态规划,相信大家都很熟悉,很多使用算法的地方都会用到.就算是机器学习相关的算法,使用动态规划的也很多,比如之前讲到的隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9463815.html ----------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, D

本文不是论文阅读笔记,只是一个学习笔记,重在理解,在严谨程度上可能稍差. AlphaGo 论文指路: Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 2016.https://www.nature.com/articles/nature16961 Mastering the game of Go without human knowledge.Nature,2017.https://www.n

[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

在强化学习(五)用时序差分法(TD)求解中,我们讨论了用时序差分来求解强化学习预测问题的方法,但是对控制算法的求解过程没有深入,本文我们就对时序差分的在线控制算法SARSA做详细的讨论. SARSA这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第五讲部分. 1. SARSA算法的引入 SARSA算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A$, 即时奖励$R$,衰减因子$\gamma$, 探索率

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

Ng的机器学习课,课程资源:cs229-课件    网易公开课-视频 问题数学模型: 马尔科夫过程五元组{S.a.Psa.γ.R},分别对应 {状态.行为.状态s下做出a行为的概率.常数.回报}. 一个简化的例子如下,假设移动机器人可以有如下位置,中间画×处不能走,目标是左上角,不希望走左上第二个格子: 那么机器人可以有11个状态S:在每个状态上都可以往四个方向走,因此a={N,S,W,E}: 为了给机器人正确的奖励惩罚政策,给定左上角位置的回报为+1,左上第二个格子回报为-1,其他格子-0.0

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9614290.html ------------------------------------------------------------------------------------------------ 在强化学习(五)用时序差分法(TD)求解中,我们讨论了用时序差分来求解强化学习预测问题的方法,但是对控制算法的求解过程没有深入,本文我们就对时序差分的在线控制算法SARSA做详细的讨论. SARSA这一

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

1,Introduction 1.1 What is Dynamic Programming? Dynamic:某个问题是由序列化状态组成,状态step-by-step的改变,从而可以step-by-step的来解这个问题.     Programming:是在已知环境动力学的基础上进行评估和控制,具体来说就是在了解包括状态和行为空间.转移概率矩阵.奖励等信息的基础上判断一个给定策略的价值函数,或判断一个策略的优劣并最终找到最优的策略和最优价值函数.     动态规划算法把求解复杂问题分解为求解

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

什么是强化学习? 强化学习(Reinforcement learning,简称RL)是和监督学习,非监督学习并列的第三种机器学习方法,如下图示: 首先让我们举一个小时候的例子: 你现在在家,有两个动作选择:打游戏和读书.如果选择打游戏的话,你就跑到了网吧,选择读书的话,就坐在了书桌面前.你爸妈下班回家,如果发现你在网吧,就会给你一套社会主义的铁拳,如果你在书桌面前的话,就会买根棒棒糖给你吃. 首先,你在家的时候并不知道选择哪一个动作,因此你可能会选择study或者game.但是,当你接受了多次社

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

前Git实战(三)环境搭建博文.我们大致解说了一下git的环境安装.今天我们解说一下Git的状态转换. 学习版本号控制工具.对工具进行版本号控制之间的状态转换很重要. 毕竟Git仅仅是一个工具,假设不了解工具的每一步操作都是为什么,那么学习Git也就没有多大意义了. Git初始化 在学习Git状态转换之前,我们先来认识一下Git的初始化,即在本地创建一个Git版本号库.与SVN在server上创建唯一的版本号库不同,Git版本号库能够随client须要自由在client创建.其个数和位置不受不论

在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用.这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理. 本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文, AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet. 1. AlphaGo Zero模型基础 AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱,通过自我对弈完成棋力提高.主要使用了两个模型,第一个就是我们上一节介绍MC

在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中,我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路,并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法.但是由于该算法需要完整的状态序列,同时单独对策略函数进行迭代更新,不太容易收敛. 在本篇我们讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法:Actor-Critic算法. 本文主要参考了Sutton的强化学习书第13章和UCL强化学习讲义的第7讲. 1. Actor-Critic

在强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中,我们讲到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代码,在这个算法基础上,有很多Deep Q-Learning(以下简称DQN)的改进版,今天我们来讨论DQN的第一个改进版Nature DQN(NIPS 2015). 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Nature DQN的论文. 1. DQN(NIPS 2013)的问题 在上一篇我们已经讨论了DQN(NIPS 2013

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

随着AlphaGo和AlphaZero的出现,强化学习相关算法在这几年引起了学术界和工业界的重视.最近也翻了很多强化学习的资料,有时间了还是得自己动脑筋整理一下. 强化学习定义 先借用维基百科上对强化学习的标准定义: 强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)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. 从本质上看,强化学习是一个通用的问题解决框架,其核心思想是 Trial & Error. 强化学习可以用一个闭环示意图来表示: 强化学习四元素