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

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

Policy Gradient综述: Policy Gradient,通过学习当前环境,直接给出要输出的动作的概率值.   Policy Gradient  不是单步更新,只能等玩完一个epoch,再更新参数,采取动作与动作评价是同一个函数,所以是一个on-policy Policy Gradient 需要计算每一个state的期望reward,这个期望reward通过整个epoch的reward_list计算.所以只能等玩完1个epoch才能更新. 数学推导 最大化R,,用梯度下降,需要求R的

http://chenrudan.github.io/blog/2016/09/04/cartpole.html 首页 分类 关于 归档 标签 基于Policy Gradient实现CartPole  发表于 2016-09-04 |  分类于 code|  |  2700 8月的时候把David silver的强化学习课上了,但是一直对其中概念如何映射到现实问题中不理解,半个月前突然发现OpenAI提供了一个python库Gym,它创造了强化学习的environment,可以很方便的启动一个强

一,友盟消息推送python服务端sdk地址和文档地址 1.sdk地址:http://dev.umeng.com/system/resources/W1siZiIsIjIwMTYvMDgvMTkvMTdfNDFfMzhfNzg2X3B1c2hfc2VydmVyX3B5c2RrLnppcCJdXQ/push-server-pysdk.zip 2.文档:http://dev.umeng.com/push/android/api-doc 二.python官方sdk代码中的错误(没错!官方代码有错.)

前面都是value based的方法,现在看一种直接预测动作的方法 Policy Based Policy Gradient 一个介绍 karpathy的博客 一个推导 下面的例子实现的REINFORCE算法 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.optimize

在之前的强化学习文章里,我们讲到了经典的MDP模型来描述强化学习,其解法包括value iteration和policy iteration,这类经典解法基于已知的转移概率矩阵P,而在实际应用中,我们很难具体知道转移概率P.伴随着这类问题的产生,Q-Learning通过迭代来更新Q表拟合实际的转移概率矩阵 P,实现了强化学习在大多数实际场景中的应用.但是,在很多情况下,诸多场景下的环境状态比较复杂,有着极大甚至无穷的状态空间,维护这一类问题的Q表使得计算代价变得很高,这时就有了通过Deep网络来

ITF Demo代码(用VBScript构建的接口测试框架) http://blog.csdn.net/testing_is_believing/article/details/20872629

前天偶然看到谷歌开源项目中有一个近乎无人问津的项目Google Preview Image Extractor(PIEX) . 项目地址: https://github.com/google/piex 官方的描述是这样的: The Preview Image Extractor (PIEX) is designed to find and extract the largest JPEG compressed preview image contained in a RAW file. 也就是说

iCore2 模块底板 和部分模块发布了,所以我们做了一个 DEMO 代码包,此代码包现在有以下功能: 1.支持 iM_TFT30 3寸触摸液晶模块(硬件已发布): 2.支持 iM_LAN 100M以太网模块(硬件已发布): 3.支持iM_RGB RGB 屏模块(4.3寸.5寸和7寸,程序还在测试阶段): 4.支持自动查找模块功能,也就是插在模块底板任意插槽上,都可以驱动起来,这个跟计算机 PCI / USB 接口差不多了,呵呵. 5.查找到模块后,就会自动建立软件功能 “tab”,用做演示.

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

大家好,好多朋友来信咨询Delphi和C++Builder的移动开发.DataSnap架构等问题,希望能有Demo代码学习.其实Delphi和C++Builder本身自带有很多示例代码,已经覆盖了大部分Delphi和C++Builder开发工具的特性和技术.对于开发各种特定的应用,还是需要去在特定方向钻研该方面的技术的,不要指望一套Demo代码就可以代替自己的学习. 为了方便各位 Delphi 和 C++Builder开发者,有针对性的查找RAD Studio自带的示例代码,从而更快更有针对性的

为了最大程度地贴近Spring源码并进行学习,一种比较直接的做法是:直接在Spring源码中加入Demo代码,并进行调试. 参照以前使用Spring的经验,Spring最简单的使用方法是:一个实体类.一个Xml配置文件.再加个测试方法.而对于脱离源码的使用,需要至少引入 spring-context 依赖.于是,猜想,在Spring源码中是否可以直接在 spring-context 模块中添加上述最简单的代码呢? 说干就干,在 spring-context 模块中新建一个实体类(Person,位

上一篇博文的内容整理了我们如何去近似价值函数或者是动作价值函数的方法: \[ V_{\theta}(s)\approx V^{\pi}(s) \\ Q_{\theta}(s)\approx Q^{\pi}(s, a) \] 通过机器学习的方法我们一旦近似了价值函数或者是动作价值函数就可以通过一些策略进行控制,比如 \(\epsilon\)-greedy. 那么我们简单回顾下 RL 的学习目标:通过 agent 与环境进行交互,获取累计回报最大化.既然我们最终要学习如何与环境交互的策略,那么我们可

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

SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient  AAAI-2017 Introduction :  产生序列模拟数据来模仿 real data 是无监督学习中非常重要的课题之一.最近, RNN/LSTM 框架在文本生成上取得了非常好的效果,最常见的训练方法是:给定上一个 token,推测当前 token 的最大化似然概率.但是最大似然方法容易受到 “exposure bias” 的干扰:the model ge

上一次说了如何收集我们已经发布的应用程序的错误信息,方便我们调试完善程序.上次说的收集方法主要是把收集的信息通过Http的post请求把相关的异常信息变成请求参数发送到服务器.这个对做过web开发的人来说,服务端处理是很简单.不过对很多没做个web的人来说却是麻烦事.今天介绍个更简单的方法,我们把异常信息收集后,通过后台发送邮件方法,把相关异常信息发送到我们指定的邮箱里面. 这篇文章是实用性文章,不会涉及太多理论分析.主要是让大家看了以后知道怎么在自己的应用里面添加这个功能.下面附件Demo和关

Policy Gradient是区别于Q-Learning为代表的value based的方法.policy gradient又可以叫reinforce算法(Williams, 1992). 如今的ACTOR-CRITIC也就是基于policy gradient.该方法不能制表,只能对policy进行参数化. 然后它能处理连续action输出的问题. DDPG似乎又不太一样,难道DDPG的任务都要求policy网络参数初始化很好,以便action不会陷入局部最优?所以要多训练几个policy网络

接入Gobelieve IM开发平台的DEMO代码, 请求头部: Authorization: Basic $base64(appid:$hex_md5(appsecret))意思是 appsecret 做md5 得到SS,之后appid:SS 做base64 # -*- coding: utf-8 -*- import struct import socket import threading import time import requests import json import uui

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

一.前言 之前我们讨论的所有问题都是先学习action value,再根据action value 来选择action(无论是根据greedy policy选择使得action value 最大的action,还是根据ε-greedy policy以1-ε的概率选择使得action value 最大的action,action 的选择都离不开action value 的计算).即没有action value的估计值就无法进行action选择,也就没有Policy,这类方法被称为 value-ba