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

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

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

[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(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(十一) Prioritized Replay DQN中,我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法,本文讨论另一种优化方法,Dueling DQN.本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文<Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning>(ICML 2016). 1. Dueling DQN的优化点考虑 在前面讲到的DDQN中,

摘要 新闻推荐系统中,新闻具有很强的动态特征(dynamic nature of news features),目前一些模型已经考虑到了动态特征. 一:他们只处理了当前的奖励(ctr);. 二:有一些模型利用了用户的反馈,如用户返回的频率.(user feedback other than click / no click labels (e.g., how frequentuser returns) ); 三:会给用户推送一些内容类似的新闻,用户看多了会无聊. 为了解决上述问题,我们提出了DQ

Eligibility Traces Eligibility Traces是强化学习中很基本很重要的一个概念.几乎所有的TD算法可以结合eligibility traces获得更一般化的算法,并且通常会更有效率. Eligibility traces可以将TD和Monte Carlo算法统一起来.之前我们见过n-step方法将二者统一起来,eligibility traces 优于n-step的主要地方在于计算非常有效率,其只需要一个trace向量,而不需要储存n个特征向量.另外,eligibi

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

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9756075.html ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 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-Le

本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10134018.html 问题情境 -o---T# T 就是宝藏的位置, o 是探索者的位置 这一次我们会用 q-learning 的方法实现一个小例子,例子的环境是一个一维世界,在世界的右边有宝藏,探索者只要得到宝藏尝到了甜头,然后以后就记住了得到宝藏的方法,这就是他用强化学习所学习到的行为. Q-learning 是一种记录行为值 (Q value) 的方法,每种在一定状态的行为都会有一

引言 最近实验室的项目需要用到强化学习的有关内容,就开始学习起强化学习了,这里准备将学习的一些内容记录下来,作为笔记,方便日后忘记了好再方便熟悉,也可供大家参考.该篇为强化学习开篇文章,主要概括一些有关强化学习的内容,以帮助了解什么是强化学习,以及学习方向,部分涉及到的内容将会在后面的篇章中展开详细的叙述.推荐课程(Utubu上的,需FQ),B站上也有. 基础概念和实际运用 定义 首先先看一段定义:Reinforcement learning is learning what to do—how

1.概述: QLearning基于值函数的方法,不同与policy gradient的方法,Qlearning是预测值函数,通过值函数来选择 值函数最大的action,而policy gradient直接预测出action. Q-learning 是一种基于值函数估计的强化学习方法,Policy Gradient是一种策略搜索强化学习方法. 两者是求解强化学习问题的不同方法,如果熟悉监督学习, 前者可类比Naive Bayes——通过估计后验概率来得到预测, 后者可类比SVM——不估计后验概率而

一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25  16:29:19   对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算

一.存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法,即输出的动作是离散的.对应到Atari 游戏中,只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制. 然而在实际中,控制问题则是连续的,高维的,比如一个具有6个关节的机械臂,每个关节的角度输出是连续值,假设范围是0°~360°,归一化后为(-1,1).若把每个关节角取值范围离散化,比如精度到0.01,则一个关节有200个取值,那么6个关节共有20062006个取值,若进一步提升这个精度,取值的数量将成倍增加,而且动作的数量将随着自由度的增加呈指数型增长.所以根

强化学习概况 正如在前面所提到的,强化学习是指一种计算机以“试错”的方式进行学习,通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为,目标是使程序获得最大的奖赏,强化学习不同于连督学习,区别主要表现在强化信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号),而不是告诉强化学习系统如何去产生正确的动作.唯一的目的是最大化效率和/或性能.算法对正确的决策给予奖励,对错误的决策给予惩罚,如下图所示: 持续的训练是为了不断提高效率.这里的重点是性能,这意味着我们需要,在看不见的数据和算

强化学习读书笔记 - 09 - on-policy预测的近似方法 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 强化学习读书笔记 - 01 - 强化学习的问题 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 强化学习读书笔记 - 03 - 有限马尔科夫决策过程 强化学习读书笔记 - 04 -

深度强化学习 基本概念 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)是机器学习的一个重要的分支,主要用来解决连续决策的问题.强化学习可以在复杂的.不确定的环境中学习如何实现我们设定的目标. 深度学习 深度学习(Deep Learning)也是机器学习的一个重要分支,也就是多层神经网络,通过多层的非线性函数实现对数据分布及函数模型的拟合.(从统计学角度来看,就是在预测数据分布,从数据中学习到一个模型,然后通过这个模型去预测新的数据) 深度强化学习 深度强化学习(Deep Re

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

一.前言 在第一章强化学习简介中,我们提到强化学习过程可以看做一系列的state.reward.action的组合.本章我们将要介绍马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes)用于后续的强化学习研究中. 二.马尔科夫过程(Markov Processes) 2.1 马尔科夫性 首先,我们需要了解什么是马尔科夫性: 当我们处于状态StSt时,下一时刻的状态St+1St+1可以由当前状态决定,而不需要考虑历史状态. 未来独立于过去,仅仅于现在有关 将从状态s 转移到状态 s