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 __

原文地址: http://www.dataguru.cn/article-13548-1.html ------------------------------------------------------------------------------- https://baijiahao.baidu.com/s?id=1625146459890383305&wfr=spider&for=pc https://link.springer.com/content/pdf/10.1023%

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

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

http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113 原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的

声明:本文翻译自Vishal Maini在Medium平台上发布的<Machine Learning for Humans>的教程的<Part 5: Reinforcement Learning>的英文原文(原文链接).该翻译都是本人(tomqianmaple@outlook.com)本着分享知识的目的自愿进行的,欢迎大家交流! 关键词:探索和利用.马尔科夫决策过程.Q-Learning.策略学习.深度增强学习. [Update 9/2/17] 现在本系列教程已经出了电子书了,可以

0x00 任务   通过强化学习算法完成倒立摆任务,控制倒立摆在一定范围内摆动. 0x01 设置jupyter登录密码 jupyter notebook --generate-config jupyter notebook password (会输入两次密码,用来验证) jupyter notebook 登录 0x02 创建python note 0x03 代码 # 声明包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotli

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   

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

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

之前讲到强化学习可以用马尔科夫决策过程来描述,通常情况下,马尔科夫需要知道  {S A P R γ},γ是衰减因子,那为什么还需要蒙特卡罗呢? 首先什么是蒙特卡罗? 蒙特卡罗实际上是一座赌城的名字,蒙特卡罗方法是冯 诺依曼 用这座赌城的名字起的. 蒙特卡罗方法的主要思想是:当求解的问题是某随机事件出现的概率,或者某随机变量的期望时,可以采用多次采样,以该事件出现的频率来估计其概率,以该变量的均值来估计其期望.并以此来代替问题的解. 那么为什么要用蒙特卡罗方法? 在真实的场景中,我们经常没法确定状

本文转载自36kr 从网页编程到时髦的人工智能,机器学习,这个享有"瑞士军刀(万能工具)"盛誉的Python语言, 你学会了吗? 编者注: 根据维基百科的解释,"Python是一种广泛使用的高级编程语言,由吉多·范罗苏姆创造,第一版发布于 1991 年.Python 的设计哲学强调了代码的可读性和简洁的语法." 随着大数据,人工智能的兴起,越来越多的人也开始研究起这门语言.以下这篇文章编译自Alexus Strong 在在线学习编程网站Codecademy 上发表的

今日,谷歌发布博客介绍其最新推出的强化学习新框架 Dopamine,该框架基于 TensorFlow,可提供灵活性.稳定性.复现性,以及快速的基准测试. GitHub repo:https://github.com/google/dopamine 在过去几年里,强化学习研究取得了多方面的显著进展.这些进展使得智能体能够以超越人类的水平玩游戏,其中比较可圈可点的例子包括:DeepMind 的 DQN 在 Atari 游戏上的表现.AlphaGo.AlphaGo Zero 以及 Open AI Fi

这周,机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了,许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/ 朋友圈分享了论文被收录的喜讯.大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选,论文名为「ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games」.这篇论文介绍了他们构建的强化学习研究平台 ELF,为环

注:以下第一段代码是 文章 提供的代码,但是简书的代码粘贴下来不换行,所以我在这里贴了一遍.其原理在原文中也说得很明白了. 算个旅行商问题 基本介绍 戳 代码解释与来源 代码整个计算过程使用的以下公式-QLearning 在上面的公式中,S表示当前的状态,a表示当前的动作,s~表示下一个状态,a~表示下一个动作,γ为贪婪因子,0<γ<1,一般设置为0.8.Q表示的是,在状态s下采取动作a能够获得的期望最大收益,R是立即获得的收益,而未来一期的收益则取决于下一阶段的动作 算法过程 面对问题 这是

当你正想运行强化学习的游戏时,突然提示没有安装pygame模块怎么办呢? 其实很简单,通过下面的命令,就可以安装: D:\AI\sample\tensorforce>pip install pygameCollecting pygame  Downloading pygame-1.9.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl (4.2MB)    100% |████████████████████████████████| 4.2MB 120kB/sInstalling colle

平时不怎么写博客,这次是因为环境的配置花费了我大概一个星期的时间.所以简单的记录一下搭建的整个过程,其中有些部分我直接推荐别人的博客的基本教程,都是我亲自尝试过成功的.同时,也希望这篇博客可以帮到您. (一)VMware Wokestation Pro15安装CENTOS7和Ubuntu版本Linux系统 (1)Ubuntu16.04LTS的安装(强烈推荐) 这里我使用的是Ubuntu16.4版本,基本步骤按照这个教程来就可以https://blog.csdn.net/wang_624/arti