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

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

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 20

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

我原来已经安装了anaconda,在此基础上进入cmd进行pip install tensorflow和pip install gym就可以了. 在win10的pycharm做的. policy_gradient.py # -*- coding: UTF-8 -*- """ Policy Gradient 算法(REINFORCE).做决策的部分,相当于机器人的大脑 """ import numpy as np import tensorflow

本篇笔记记录学习在 策略学习 中使用 Baseline,这样可以降低方差,让收敛更快. 14. 策略学习中的 Baseline 14.1 Baseline 推导 在策略学习中,我们使用策略网络 \(\pi(a|s;\theta)\) 控制 agent, 状态价值函数 \(V_\pi(s)=\mathbb{E}_{A\sim \pi}[Q_\pi(s,A)]=\sum\limits_{a}\pi(a|s;\theta)\cdot Q_\pi(a,s)\) 策略梯度: \(\frac{\partia

DRL 教材 Chpater 11 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 前面介绍了很多关于 state or state-action pairs 方面的知识,为了将其用于控制,我们学习 state-action pairs 的值,并且将这些值函数直接用于执行策略和选择动作．这种形式的方法称为:action-value methods. 下面要介绍的方法也是计算这些 action (or state) values,但是并非直接用于选择 action, 而是直

通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法.通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法,这是因为和其他方法相比,它在产生类似的结果时往往更加节约时间. Boosting算法有很多种,比如梯度推进(Gradient Boosting).XGBoost.AdaBoost.Gentle Boost等等.每一种算法都有自己不同的理论基础,通过对它们进行运用,算法之间细微的差别

深度学习课程笔记(十三)深度强化学习 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 2018-07-17 16:50:12 Reference:https://www.youtube.com/watch?v=z95ZYgPgXOY&t=512s

使用策略梯度解决离散action space问题. 一.导入包,定义hyper parameter import gym import tensorflow as tf import numpy as np from collections import deque #################hyper parameters################. #discount factor GAMMA = 0.95 LEARNING_RATE = 0.01 二.PolicyGradie

最近读一个代码发现用了一个梯度更新方法, 刚开始还以为是什么奇奇怪怪的梯度下降法, 最后分析一下是用一阶梯度及其二次幂做的梯度更新.网上搜了一下, 果然就是称为Adam的梯度更新算法, 全称是:自适应矩估计(adaptive moment estimation) 国际惯例, 参考博文: 一文看懂各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法 Adam:一种随机优化方法 An overview of gradient descent optimization algorithms 梯度下降优化算法

明天博士论文要答辩了,只有一张12G二手卡,今晚通宵要搞定10个模型实验 挖槽,突然想出一个T9开天霹雳模型,加载不进去我那张12G的二手卡,感觉要错过今年上台Best Paper领奖   上面出现的问题主要是机器不够.内存不够用.在深度学习训练的时候,数据的batch size大小受到GPU内存限制,batch size大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能.在GPU内存不变的情况下,模型越来越大,那么这就意味着数据的batch size智能缩小,这个时候,梯度累积(Gradient Ac

参考链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las

机器学习中梯度下降(Gradient Descent, GD)算法只需要计算损失函数的一阶导数,计算代价小,非常适合训练数据非常大的应用. 梯度下降法的物理意义很好理解,就是沿着当前点的梯度方向进行线搜索,找到下一个迭代点.但是,为什么有会派生出 batch.mini-batch.online这些GD算法呢? 原来,batch.mini-batch.SGD.online的区别在于训练数据的选择上:   batch mini-batch Stochastic Online 训练集 固定 固定 固定

Redis的回收策略 noeviction:返回错误当内存限制达到并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令(大部分的写入指令,但DEL和几个例外) allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键(LRU),使得新添加的数据有空间存放. volatile-lru: 尝试回收最少使用的键(LRU),但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放. allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放. volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放,

数据存储和有效期 在 redis 工作流程中,过期的数据并不需要马上就要执行删除操作.因为这些删不删除只是一种状态表示,可以异步的去处理,在不忙的时候去把这些不紧急的删除操作做了,从而保证 redis 的高效 数据的存储 在redis中数据的存储不仅仅需要保存数据本身还要保存数据的生命周期,也就是过期时间.在redis 中 数据的存储结构如下图: 获取有效期 Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态 删除策略 在内存占用与CPU占用之间寻找一

本文整理自周志明老师的<深入理解Java虚拟机-JVM高级特性与最佳实践>第3版的第二章和第三章. 加上了一些网上拼拼凑凑的图片,个人认为很多博客复制来复制去,最后的东西都看不懂,所以从书里码了一下知识点,也用作自己记忆. 一.一个命令 上面的结果显示了 jvm 的模式: Client VM(-client),为在客户端环境中减少启动时间而优化: Server VM(-server),为在服务器环境中最大化程序执行速度而设计. 在文件路径:jdk-11.0.7+10\lib 下面可以更改 jv

前言:本文的目的是记录sklearn包中GBRT的使用,主要是官网各参数的意义:对于理论部分和实际的使用希望在只是给出出处,希望之后有时间能补充完整 摘要: 1.示例 2.模型主要参数 3.模型主要属性变量 内容: 1.示例>>> import numpy as np>>> from sklearn.metrics import mean_squared_error>>> from sklearn.datasets import make_friedm

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

这是本专题的第二节,在这一节我们将以David Silver等人的Natrue论文Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search为基础讲讲AlphaGo的基本框架,力求简洁清晰,具体的算法细节参见原论文.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意.   AlphaGo流程 以人类的棋局用监督学习训练出一个策略网络 \(p_\sigma\) 以人类的棋局用监督学习训练出一个策略网络 \(p_\pi\