SARSA v.s. Q-learning 爬格子问题,是典型的经典强化学习问题. 动作是上下左右的走,每走一步就会有一个-1的奖赏.从初始状态走到最终的状态,要走最短的路才能使奖赏最大.图中有一个悬崖,一旦走到悬崖奖赏会极小,而且还要再退回这个初始状态. 个人编写代码如下: #encoding:UTF-8 #!/usr/bin/env python3 import math import random import matplotlib.pyplot as plt #动作的选择为上,下,左,

之前讲到Sarsa和Q Learning都不太适合解决大规模问题,为什么呢? 因为传统的强化学习都有一张Q表,这张Q表记录了每个状态下,每个动作的q值,但是现实问题往往极其复杂,其状态非常多,甚至是连续的, 比如足球场上足球的位置,此时,内存将无力承受这张Q表. 价值函数近似 既然Q表太大,那么怎么办呢? 假设我们可以找到一种方法来预测q值,那么在某个状态下,就可以估计其每个动作的q值,这样就不需要Q表了,这就是价值函数近似. 假设这个函数由参数w描述,那么 状态价值函数就表示为 v(s)≍f(

(缺少一些公式的图或者效果图,评论区有惊喜) (个人学习这篇论文时进行的翻译[谷歌翻译,你懂的],如有侵权等,请告知) StarCraft Micromanagement with Reinforcement Learning and Curriculum Transfer Learning 摘要 近年来,实时策略游戏一直是游戏人工智能的重要领域.本文提出了一个强化学习和课程转换学习方法来控制星际争霸微操作中的多个单位.我们定义了一个有效的状态表示,它可以打破游戏环境中大型状态空间造成的复杂性.

本文内容来自以下两个链接: https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/24446336?utm_source=weibo&utm_medium=social Q-learning Algorithm: 整个算法就是一直不断更新 Q table 里的值, 然后再根据新的值来判断要在某个 state 采取怎样的 action.

一.Play it again: reactivation of waking experience and memory(Trends in Neurosciences 2010) SWR发放模式不仅反映了环境,而且反映了行为,这进一步表明来自以下事实:在以后的睡眠中,访问频率较高的地方会更强烈地重新激活.结果表明,在随后的睡眠过程中,编码特定位置的细胞的发放同步性随着在先前探索期间在该位置花费的时间而增加.因此,重新激活的模式偏向访问量最大的地方. 总之,这些发现表明,与探索有关的发放模式在

20150506 Created By BaoXinjian

接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点,对于动态规划算法有如下特性: 需要环境模型,即状态转移概率\(P_{sa}\) 状态值函数的估计是自举的(bootstrapping),即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数. 相对的,蒙特卡罗方法的特点则有: 可以从经验中学习不需要环境模型 状态值函数的估计是相互独立的 只能用于episode tasks 而我们希望的算法是这样的: 不需要环境模型 它不局限于episode task,可以用于连续的任务 本文介绍的时

上篇文章讲到Q-learning, Sarsa与Q-learning的在决策上是完全相同的,不同之处在于学习的方式上 这次我们用openai gym的Taxi来做演示 Taxi是一个出租车的游戏,把顾客送到目的地+20分,每走一步-1分,如果在路上把乘客赶下车的话扣10分 简要 Sarsa是一种在线学习算法,也就是on-polic,Sarsa在每次更新算法时都是基于确定的action,而Q-learning还没有确定 Sarsa相对比较保守,他的每一步行动都是基于下一个Q(s',a')来完成的

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

1.时序差分法基本概念 虽然蒙特卡洛方法可以在不知道状态转移概率矩阵的前提下,灵活地求解强化学习问题,但是蒙特卡洛方法需要所有的采样序列都是完整的状态序列.如果我们没有完整的状态序列就无法用蒙特卡洛方法求解.此外蒙特卡洛方法的高方差依然存在. 时序差分法简称为TD法.TD法是一种结合蒙特卡洛法和动态规划法的方法.从算法的结构来看,TD法和蒙特卡洛法类似,都是“无模型学习” 的方法,也同样通过采样模拟交互序列的方法进行求解. 时序差分法和蒙特卡洛方法的区别主要有: 1)蒙特卡洛方法要等到最后结果才

SARSA算法严格上来说,是TD(0)关于状态动作函数估计的on-policy形式,所以其基本架构与TD的$v_{\pi}$估计算法(on-policy)并无太大区别,所以这里就不再单独阐述之.本文主要通过两个简单例子来实际应用SARSA算法,并在过程中熟练并总结SARSA算法的流程与基本结构. 强化学习中的统计方法(包括Monte Carlo,TD)在实现episode task时,无不例外存在着两层最基本的循环结构.如果我们将每一个episode task看作是一局游戏,那么这个游戏有开始也

Sarsa算法 实例代码 import numpy as np import random from collections import defaultdict from environment import Env # SARSA agent learns every time step from the sample <s, a, r, s', a'> class SARSAgent: def __init__(self, actions): self.actions = actions

与Policy Gradients的不同之处在于,这两个算法评估某个状态s执行某个动作a的期望奖励,即Q(s,a) Q(s,a) 有两种方法计算方法,第一种直接查表或者模型预估,Q(s, a) = checkTable(s, a),这个在训练初期是非常不准确的:第二种方法是通过"一步蒙特卡洛"方法获取,假设执行a后状态是s',且s'执行了动作了a',Q’(s, a) = 当前状态奖励 + 衰减系数 * Q(s',a'),近似于一个动态规划问题,当游戏结束,就只有当前状态奖励.但与动态规

Q-learning是off-policy,而Sarsa是on-policy学习. Q-learning在更新Q table时,它只会需要Q值最大,但是不一定会选择使这个Q值最大的动作,因为选择哪个动作是由其他的策略决定的,但是Sarsa在更新Q table时,不一定是Q最大的那个,而且接下来会选择此Q对应的action.Q-learning属于勇敢型,无论前方的路上有什么危险,它都会直接走过去,而Sarsa比较保守,一般只是会远远的躲过危险.

SARSA SARSA algorithm also estimate Action-Value functions rather than State-Value function. The difference between SARSA and Monte Carlo is: SARSA does not need to wait the actual return untill the end of the episode, instead it learns from each tim

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 本文介绍了在model-free情况下(即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss'),如何进行prediction,即预测当前policy的state-value function v(s)从而得知此policy的好坏,和进行control,即找出最优policy(即求出q*(s, a),这样π*(a|s)就可以立刻

Sarsa算法 是 TD算法的一种,之前没有严谨推导过 TD 算法,这一篇就来从数学的角度推导一下 Sarsa 算法.注意,这部分属于 TD算法的延申. 7. Sarsa算法 7.1 推导 TD target 推导:Derive. 这一部分就是Sarsa 最重要的内核. 折扣回报:$U_t=R_t+\gamma R_{t+1}+\gamma^2 R_{t+2}+\gamma^3 R_{t+3}+\cdots \ \quad={R_t} + \gamma \cdot U_{t+1} $ 即 将\(

看完SQL Server 2014 Q/A答疑集锦:想不升级都难! 转载自:http://mp.weixin.qq.com/s/5rZCgnMKmJqeC7hbe4CZ_g 本期嘉宾为微软技术中心技术架构师韩凯(社区ID:Chris_Han0015),主要负责大数据和云计算领域.在美国取得系统工程硕士学位后,服务于华尔街主要银行与金融机构.从事流程再造与创新与商务智能方案设计实施. IT名人堂栏目对微软技术中心技术架构师韩凯进行了独家访谈,揭秘了SQL Server 2014不可不知的那些事儿.

SOLUTION VERIFIED April 27 2013 KB26727 Environment Red Hat Enterprise Linux 5 Red Hat Enterprise Linux 6 Issue How to create a bridge using a tagged vlan (8021.q) interface? Resolution Create the VLAN interface (here using eth0) # vi /etc/sysconfig/

开源博客Q群 群名:<嗨-博客> 群号:469075305(已满) 491585006(New) 群简介:“我们每个猿都有一个搭建自己独立博客的梦”. 入群要求: 您可以是HR,私聊管理员以群公告的形式发布招聘信息. 您也可以是“猿/媛”,只要感兴趣就可以. 入群须知: 进群 请先改 名片:尽量用博客园的 昵称+地址.如 敷衍不起(上海). 本群主要是聚集一些对搭建和维护“个人博客”.“个人网站”.“SEO”等感兴趣的同学. 如果您对“嗨-博客”感兴趣,同样欢迎您的加入. .NET高级Q群 群