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: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

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教程 Python 教程 Python 简介 Python 环境搭建 Python 中文编码 Python 基础语法 Python 变量类型 Python 运算符 Python 条件语句 Python 循环语句 Python 数字 Python 列表(List) Python 字符串 Python 元组 Python 字典(Dictionary) Python 日期和时间 Python 函数 Python 模块 Python File及os模块 Python文件IO Python 异

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

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

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   

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

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

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

项目描述: 在该项目中,你将使用强化学习算法,实现一个自动走迷宫机器人. 如上图所示,智能机器人显示在右上角.在我们的迷宫中,有陷阱(红色炸弹)及终点(蓝色的目标点)两种情景.机器人要尽量避开陷阱.尽快到达目的地. 小车可执行的动作包括:向上走 u.向右走 r.向下走 d.向左走l. 执行不同的动作后,根据不同的情况会获得不同的奖励,具体而言,有以下几种情况. 撞到墙壁:-10 走到终点:50 走到陷阱:-30 其余情况:-0.1 我们需要通过修改 robot.py 中的代码,来实现一个 Q L

  大数据文摘作品,转载要求见文末 编译团队|姚佳灵 裴迅 简介 ▼ 深度学习,是人工智能领域的一个突出的话题,被众人关注已经有相当长的一段时间了.它备受关注是因为在计算机视觉(Computer Vision)和游戏(Alpha GO)等领域有超越人类能力的突破 .自上一次调查(查看调查:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/06/deep-learning-attention/)以来,对于深度学习的关注又出现了大幅增加的趋势. 下图是谷歌趋势向我们

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

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com. And my work is completely based on aim of sharing knowledges and welco

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译.(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com.) 原文地址(URL for original article):https://medium.com/emergent-future/simple-reinforcement-learni

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

[入门,来自wiki] 强化学习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.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为.这个方法具有普适性,因此在其他许多领域都有研究,例如博弈论.控制论.运筹学.信息论.模拟优化方法.多主体系统学习.群体智能.统计学以及遗传算法.在运筹学和控制理论研究的语境下,强化学习被称作“近似动态规划”(approximate dynamic program

(译) 强化学习 第一部分:Q-Learning 以及相关探索 Q-Learning review: Q-Learning 的基础要点是:有一个关于环境状态S的表达式,这些状态中可能的动作 a,然后你学习这些状态下他们action的值.直观的讲,这个值,Q,是 状态-动作值(state-action value.) 所以,在Q-Leaning中,你设置初始 状态-动作值为0,然后你去附近溜溜并且探索 状态-动作空间.在你试了一个状态下的某一动作之后,你会评价将会转向哪一个状态.如果该动作将导致一

Python Tutorial 学习(八)--Errors and Exceptions恢复 Errors and Exceptions 错误与异常 此前,我们还没有开始着眼于错误信息.不过如果你是一路跟着例程走过来的,你就会发现一下错误信息.在Python里面至少有两类错误:语法错误和异常(syntax errors and exceptions) 8.1. Syntax Errors 语法错误 语法错误就是语法错误,语法错误就是语法错误. 比如说,关键词拼写错误,缩进错误,标点符号错误等等,

在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用.这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理. 本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文, AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet. 1. AlphaGo Zero模型基础 AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱,通过自我对弈完成棋力提高.主要使用了两个模型,第一个就是我们上一节介绍MC