1. 前言 我们前面介绍了第一个Model Free的模型蒙特卡洛算法.蒙特卡罗法在估计价值时使用了完整序列的长期回报.而且蒙特卡洛法有较大的方差,模型不是很稳定.本节我们介绍时序差分法,时序差分法不需要完整的序列,并且利用Bellman公式和动态规划进行迭代. 2. 时序差分和蒙特卡洛比较 前面提到蒙特卡罗的计算方法由于使用了完整的采样得到了长期回报值,所以在价值的估计上的偏差更小,但同时它需要收集完整序列的信息,而序列存在一定的波动,所以价值的方差会比较大. 而时序差分法只考虑了当前一步的回

1. 前言 Q-Learning算法也是时序差分算法的一种,和我们前面介绍的SARAS不同的是,SARSA算法遵从了交互序列,根据当前的真实行动进行价值估计:Q-Learning算法没有遵循交互序列,而是在当前时刻选择了使价值最大的行动. 2. Q-Learning Q-Learning算法在计算当前时刻的行动-状态价值\(q_t(s_t,a_t)\)时选择了当前状态使价值最大的行动\(max_aq_{t-1}(s_{t})\). Q-Learning的迭代公式在SARAS的基础上进行了一些修改

强化学习基础: 注: 在强化学习中  奖励函数和状态转移函数都是未知的,之所以有已知模型的强化学习解法是指使用采样估计的方式估计出奖励函数和状态转移函数,然后将强化学习问题转换为可以使用动态规划求解的已知模型问题. 强化学习问题由于采用了MDP数学形式来构建的,由此贝尔曼方程式是我们最常用的,如下: 基础知识可参考: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10306175.html =============================

[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

强化学习之 免模型学习(model-free based learning) ------ 蒙特卡罗强化学习 与 时序查分学习 ------ 部分节选自周志华老师的教材<机器学习> 由于现实世界当中,很难获得环境的转移概率,奖赏函数等等,甚至很难知道有多少个状态.倘若学习算法是不依赖于环境建模,则称为“免模型学习(model-free learning)”,这比有模型学习要难得多. 1. 蒙特卡罗强化学习: 在免模型学习的情况下,策略迭代算法会遇到几个问题: 首先,是策略无法评估,因为无法做全

(译) 强化学习 第一部分:Q-Learning 以及相关探索 Q-Learning review: Q-Learning 的基础要点是:有一个关于环境状态S的表达式,这些状态中可能的动作 a,然后你学习这些状态下他们action的值.直观的讲,这个值,Q,是 状态-动作值(state-action value.) 所以,在Q-Leaning中,你设置初始 状态-动作值为0,然后你去附近溜溜并且探索 状态-动作空间.在你试了一个状态下的某一动作之后,你会评价将会转向哪一个状态.如果该动作将导致一

# 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 学习笔记: [Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016](https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/) ## 数学符号的含义 * 通用 $a$ - 行动(action). $A_t$ - 第t次的行动(select action).通常指求解的

强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 数学符号说明 蒙特卡洛方法简话 蒙特卡洛是一个赌城的名字.冯·诺依曼给这方法起了这个名字,增加其神秘性. 蒙特卡洛方法是一个计算方法,被广泛

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 时序差分学习简话 时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想. 时序差分这个词不

许久没有更新重新拾起,献于小白 这次介绍的是强化学习 Q-learning,Q-learning也是离线学习的一种 关于Q-learning的算法详情看 传送门 下文中我们会用openai gym来做演示 q-learning的伪代码先看这部分,很重要 简单的算法语言描述就是 开始执行任务: 随机选择一个初始动作 执行这些动作 若未达到目标状态,则执行一下几步 在当前状态s所有可能的行为中选择一个a 利用a得到下一个状态s_ 计算Q(s,a) (对当前的行为进行学习) 下一个状态等于当前状态 开

本文用于基本入门理解. 强化学习的基本理论 : R, S, A 这些就不说了. 先设想两个场景:  一. 1个 5x5 的 格子图, 里面有一个目标点,  2个死亡点二. 一个迷宫,   一个出发点,  3处 分叉点, 5个死角, 1条活路Q-learning 的概念 其实就是一个算法, 数学的,或者软件程序的算法而已.   对于这种 死的(固定的游戏), 我个人觉得其实就是个穷举算法而已.  Q-learning  步骤:场景一:假设前提:  成功的路  A1, A2, ..... An   

API - 强化学习¶ 强化学习(增强学习)相关函数. discount_episode_rewards([rewards, gamma, mode]) Take 1D float array of rewards and compute discounted rewards for an episode. cross_entropy_reward_loss(logits, actions, ...) Calculate the loss for Policy Gradient Network.

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(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架中,我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路,以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna.本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法:基于模拟的搜索(Simulation Based Search). 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第八讲,第九讲部分. 1. 基于模拟的搜索概述 什么是基于模拟的搜索呢?当然主要是两个点:一个是模拟,一个是搜索.模拟我们在上一篇也讨论过,就是基于强化学习模型进行采样,得到样

在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL),本篇我们讨论最后一种强化学习流派,基于模型的强化学习(Model Based RL),以及基于模型的强化学习算法框架Dyna. 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第8讲和Dyna-2的论文. 1. 基于模型的强化学习简介 基于价值的强化学习模型和基于策略的强化学习模型都不是基于模型的,它们从价值函数,策略函数中直接去学习,不用学习环境的状态转化概率模型,即在状态$s$下采

在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看,它是由D(Dee

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参

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

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,