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

目录: 1. 引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4. 无模型的强化学习方法 蒙特卡洛方法 时序差分学习 值函数近似 策略搜索 5. 实战强化学习算法 Q-learning 算法 Monte Carlo Policy Gradient 算法 Actor Critic 算法 6. 深度强化学习算法 Deep Q-Networks(DQN) Deep De

2015年,DeepMind团队在Nature杂志上发表了一篇文章名为"Human-level control through deep reinforcement learning"的论文,在这篇论文中,他们提出了DQN算法的改进版本,他们将改进的算法应用到49种不同的Atari 2600游戏中,并且其中的一半实现了超过人类玩家的性能.现在,深度强化学习已经成为了人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)领域最前沿的研究方向,在各个应用领域也是备受推崇,如同

Dapr是为云上环境设计的跨语言, 事件驱动, 可以便捷的构建微服务的系统. balabala一堆, 有兴趣的小伙伴可以去了解一下. Dapr提供有状态和无状态的微服务. 大部分人都是做无状态服务(微服务)的, 只是某些领域无状态并不好使, 因为开销实在是太大了; 有状态服务有固定的场景, 就是要求开销小, 延迟和吞吐都比较高. 废话少说, 直接来看Dapr是怎么实现有状态服务的. 先来了解一下有状态服务: 1. 稳定的路由 发送给A服务器的请求, 不能发给B服务器, 否则就是无状态的 2. 状

本文的绝大部分内容转载自rerun.me这一blog,老外写的东西就是好啊. ACTORS介绍 Anyone who has done multithreading in the past won't deny how hard and painful it is to manage multithreaded applications. I said manage because it starts out simple and it became a whole lot of fun onc

一.Actor模型介绍 在单核 CPU 发展已经达到一个瓶颈的今天,要增加硬件的速度更多的是增加 CPU 核的数目.而针对这种情况,要使我们的程序运行效率提高,那么也应该从并发方面入手.传统的多线程方法又极其容易出现 Bug 而难以维护,不过别担心,今天将要介绍另一种并发的模式能一定程度解决这些问题,那就是 Actor 模型. Actor 模型其实就是定义一组规则,这些规则规定了一组系统中各个模块如何交互及回应.在一个 Actor 系统中,Actor 是最小的单元模块,系统由多个 Actor 组

http://gamealgorithms.net 第1章 游戏编程概述 (已看) 第2章 2D图形 (已看) 第3章 游戏中的线性代数 (已看) 第4章 3D图形 (已看) 第5章 游戏输入 (已看) 第6章 声音 (已看) 第7章 物理 (已看) 第8章 摄像机 (已看) 第9章 人工智能 (已看) 第10章 用户界面 (已看) 第11章 脚本语言和数据格式 (已看) 第12章 网络游戏 (已看) 第13章 游戏示例:横向滚屏者(iOS) 第14章 游戏示例:塔防(PC/Mac) 第1章 游

<垃圾收集> (豆瓣) https://book.douban.com/subject/1157908/ 第1章 简介1．1 内存分配的历史1．1．1 静态分配1．1．2 栈分配1．1．3 堆分配1．2 状态.存活性和指针可到达性1．3 显式堆分配1．3．1 一个简单的例子1．3．2 垃圾1．3．3 悬挂引用1．3．4 共享1．3．5 失败1．4 为什么需要垃圾收集1．4．1 语言的需求1．4．2 问题的需求1．4．3 软件工程的课题1．4．4 没有银弹1．5 垃圾收集的开销有多大1．6 垃圾

目标       实现一千万个不重复整数的排序,可以一次性加载到 2G 的内存里. 本文适合于想要了解新语言 Scala 并发异步编程框架 Akka, Future 的筒鞋. 读完本文后,将了解如何综合使用 ForkJoin 框架. Akka 模型.以及 Future 进行并发异步编程,还有一系列小的编程点. 任务拆分 首先要进行任务拆分.要实现一千万个不重复整数的排序, 可以拆分为三个子任务: (1)  生成一千万的不重复整数并写入文件 NumberGeneratorTask: (2) 从文件

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得

作者:潘罡 (Van Pan) @ Microsoft 上一节我们谈到了Stateful Service.在Service Fabric中,Stateful Service是理解Micro Service的抓手. 在理解了Stateful Service的基础上,我们只需要记住:Actor是单线程模型Stateful Service,Stateless Service是无持久化Stateful Service. Actor Actor的基类是Stateful Service. 作为程序员,很快就

即使 Java 6 和 Java 7 中引入并发性更新,Java 语言仍然无法让并行编程变得特别容易.Java 线程.synchronized 代码块.wait/notify 和java.util.concurrent 包都拥有自己的位置,但面对多核系统的容量压力,Java 开发人员正在依靠其他语言中开创的技术.actor 模型就是这样一项技术,它已在 Erlang.Groovy 和 Scala 中实现.本文为那些希望体验 actor 但又要继续编写 Java 代码的开发人员带来了 μJavaA

Actor Critic value-based和policy-based的结合 实例代码 import sys import gym import pylab import numpy as np from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam EPISODES = 1000 # A2C(Advantage Actor-Critic) age

Akka是什么 Akka就是为了改变编写高容错性和强可扩展性的并发程序而生的.通过使用Actor模型我们提升了抽象级别,为构建正确的可扩展并发应用提供了一个更好的平台.在容错性方面我们採取了"let it crash"(让它崩溃)模型,人们已经将这样的模型用在了电信行业,构建出"自愈合"的应用和永不停机的系统,取得了巨大成功.Actor还为透明的分布式系统以及真正的可扩展高容错应用的基础进行了抽象. Akka是JVM(JAVA虚拟机,下同)平台上构建高并发.分布式和

开场白 大家晚上好,我是郑承良,跟大家分享的话题是<基于Actor模型的CQRS/ES解决方案分享>,最近一段时间我一直是这个话题的学习者.追随者,这个话题目前生产环境落地的资料少一些,分享的内容中有一些我个人的思考和理解,如果分享的内容有误.有疑问欢迎大家提出,希望通过分享这种沟通方式大家相互促进,共同进步. 引言 话题由三部分组成: Actor模型&Orleans:在编程的层面,从细粒度-由下向上的角度介绍Actor模型: CQRS/ES:在框架的层面,从粗粒度-由上向下的角度介绍

前面我们已经讨论了CQRS-Reader-Actor的基本工作原理,现在是时候在之前那个POS例子里进行实际的应用示范了. 假如我们有个业务系统也是在cassandra上的,那么reader就需要把从日志读出来的事件恢复成cassandra表里的数据行row.首先,我们需要在cassandra上创建相关的keyspace和table.下面是在scala中使用cassandra-java-driver的例子: import com.datastax.driver.core._ import akk

加入实验室后,经过张老师的介绍,有幸与某公司合共共同完成某个项目,在此项目中我主要负责的是三维 pdf 报告生成.Dicom图像上亮度.对比度调整以及 Dicom图像三维重建.今天主要介绍一下完成Dicom图像三维重建的过程以及自己的心得体会.实现Dicom三维图像重建最主要用的VTK(Visualization Toolkit,也就是可视化工具包),由于今天的主题不是有关VTK,所以有关VTK的学习(包括VTK介绍.使用.实列),可以参考此链接:https://blog.csdn.net/wi

状态(State)+行为(Behavior)+邮箱(Mailbox) 基于Actor模型的CQRS.ES解决方案分享 开场白 大家晚上好,我是郑承良,跟大家分享的话题是<基于Actor模型的CQRS/ES解决方案分享>,最近一段时间我一直是这个话题的学习者.追随者,这个话题目前生产环境落地的资料少一些,分享的内容中有一些我个人的思考和理解,如果分享的内容有误.有疑问欢迎大家提出,希望通过分享这种沟通方式大家相互促进,共同进步. 引言 话题由三部分组成: Actor模型&Orleans:

这几天看书的时候看到一个算法,叫粒子群算法,这个算法挺有意思的,下面说说我个人的理解: 粒子群算法(PSO)是一种进化算法,是一种求得近似最优解的算法,这种算法的时间复杂度可能会达到O(n!),得到的结果不一定是最优解,往往已经很接近最优解了.最早是Kenny 和 Eberhart于1995年提出的,算法的参数配置少,易于应用,理解起来也很简单.实现步骤如下: (1)初始化所有的粒子,粒子的位置随机生成,计算每个粒子当前适应度,并将此设置为当前粒子的个体最优解(记为pBest): (2)所有粒子