强化学习策略梯度方法之: REINFORCE 算法 (从原理到代码实现) 2018-04-01  15:15:42   最近在看policy gradient algorithm, 其中一种比较经典的算法当属:REINFORCE 算法,已经广泛的应用于各种计算机视觉任务当中. [REINFORCE 算法原理推导]  [Pytorch 代码实现] 该图像来自于:https://github.com/JamesChuanggg/pytorch-REINFORCE/blob/master/assets

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

本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10147265.html 将例一用saras lambda算法重新撸了一遍,没有参照任何其他人的代码.仅仅根据伪代码,就撸出来了.感觉已真正理解了saras lambda算法.记录如下 0. saras lambda算法伪代码 图片来源:https://morvanzhou.github.io/static/results/reinforcement-learning/3-3-1.png(莫

本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10146554.html 说明:将之前 q-learning 实现的例一,用 saras 重新写了一遍.具体问题这里就不多说了. 0. q-learning 与 saras 伪代码的对比 图片来源:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/3-1-A-sarsa/(莫凡) 1.

本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10145797.html 0.说明 这里提供了二维迷宫问题的一个比较通用的模板,拿到后需要修改的地方非常少. 对于任意的二维迷宫的 class Agent,只需修改三个地方:MAZE_R, MAZE_R, rewards,其他的不要动!如下所示: class Agent(object): '''个体类''' MAZE_R = 6 # 迷宫行数 MAZE_C = 6 # 迷宫列数 def __

本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10143579.html 感谢pengdali,本文的 class Maze 参考了他的博客,地址:https://blog.csdn.net/pengdali/article/details/79369966 0.问题情境 一个6*6的迷宫,左上角入口,右下角出口.红色矩形为玩家,黑色矩形为陷阱,黄色矩形为元宝.如图 1.问题分析 将二维问题转化为一维问题,并解决之. 状态集:[0,1,.

本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10134855.html 问题情境 一个2*2的迷宫,一个入口,一个出口,还有一个陷阱.如图 (图片来源:https://jizhi.im/blog/post/intro_q_learning) 这是一个二维的问题,不过我们可以把这个降维,变为一维的问题. 感谢:https://jizhi.im/blog/post/intro_q_learning.网上看了无数文章,无数代码,都不得要领!直

将例二改写成面向对象模式,并加了环境! 不过更新环境的过程中,用到了清屏命令,play()的时候,会有点问题.learn()的时候可以勉强看到:P 0.效果图 1.完整代码 相对于例一,修改的地方: Agent 五处:states, actions, rewards, get_valid_actions(), get_next_state() Env    两处:__init__(), update() import pandas as pd import random import time

本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10139738.html 例一的代码是函数式编写的,这里用面向对象的方式重新撸了一遍.好处是,更便于理解环境(Env).个体(Agent)之间的关系. 有缘看到的朋友,自己慢慢体会吧. 0.效果图 1.完整代码 import pandas as pd import random import time import pickle import pathlib ''' -o---T # T 就

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

openAI 公司给出了一个集成较多环境的强化学习平台  gym , 本篇博客主要是讲它怎么安装. openAI公司的主页: https://www.openai.com/systems/ 从主页上我们可以看到openAI 公司其实给出了多个强化学习的平台,不过最主要的就是  Gym 和  Baselines , 这里我们讲解如何安装gym . gym平台集成的环境种类较多,如较有名的Atria2600  , Baselines平台则集成了一些最新的强化学习算法, 有兴趣研究具体算法的人或许会对

在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习.有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准.如果说监督学习的目标是预测,那么强化学习就是决策,它通过对周围的环境不断的更新状态,给出奖励或者惩罚的措施,来不断调整并给出新的策略.简单来说,就像小时候你在不该吃零食的时间偷吃了零食,你妈妈知道了会对你做出惩罚,那么下一次就不会犯同样的错误,如果遵守规则,那你妈妈兴许会给你一些奖励,最终的目标都是希望你在该吃饭的时候吃饭,该吃零食

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

在前面讲到的DQN系列强化学习算法中,我们主要对价值函数进行了近似表示,基于价值来学习.这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用,但是Value Based强化学习方法也有很多局限性,因此在另一些场景下我们需要其他的方法,比如本篇讨论的策略梯度(Policy Gradient),它是Policy Based强化学习方法,基于策略来学习. 本文参考了Sutton的强化学习书第13章和策略梯度的论文. 1. Value Based强化学习方法的不足 DQN系列强化学习算法主

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

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share [强化学习]Q-Learning详解1.算法思想QLearning是强化学习算法中值迭代的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈

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

谷歌重磅开源强化学习框架Dopamine吊打OpenAI 近日OpenAI在Dota 2上的表现,让强化学习又火了一把,但是 OpenAI 的强化学习训练环境 OpenAI Gym 却屡遭抱怨,比如不太稳定.更新不够及时等.今日,谷歌推出了一款全新的开源强化学习框架 Dopamine,该框架基于 TensorFlow,主打灵活性.稳定性.复现性,能够提供快速的基准测试. 配套开源的还包括一个专用于视频游戏训练结果的平台,以及四种不同的机器学习模型:DQN.C51.简化版的 Rainbow 智能体

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

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心 选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀   摘要 本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的

人工深度学习和神经网络已经为机器翻译带来了突破性的进展,强化学习也已经在游戏等领域取得了里程碑突破.中山大学数据科学与计算机学院和微软研究院的一项研究探索了强化学习在神经机器翻译领域的应用,相关论文已被 EMNLP 2018 接收,相关代码和数据集也已开源. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1808.08866 开源项目:https://github.com/apeterswu/RL4NMT 神经机器翻译(NMT)[Bahdanau et al., 2015; Hassan