SARSA v.s. Q-learning 爬格子问题,是典型的经典强化学习问题. 动作是上下左右的走,每走一步就会有一个-1的奖赏.从初始状态走到最终的状态,要走最短的路才能使奖赏最大.图中有一个悬崖,一旦走到悬崖奖赏会极小,而且还要再退回这个初始状态. 个人编写代码如下: #encoding:UTF-8 #!/usr/bin/env python3 import math import random import matplotlib.pyplot as plt #动作的选择为上,下,左,

接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点,对于动态规划算法有如下特性: 需要环境模型,即状态转移概率\(P_{sa}\) 状态值函数的估计是自举的(bootstrapping),即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数. 相对的,蒙特卡罗方法的特点则有: 可以从经验中学习不需要环境模型 状态值函数的估计是相互独立的 只能用于episode tasks 而我们希望的算法是这样的: 不需要环境模型 它不局限于episode task,可以用于连续的任务 本文介绍的时

RL分为三大类: (1)通过行为的价值来选取特定行为的方法,具体 包括使用表格学习的 q learning, sarsa, 使用神经网络学习的 deep q network: (2)直接输出行为的 policy gradients: (3)了解所处的环境, 想象出一个虚拟的环境并从虚拟的环境中学习. 另一种分类方式: Model-free and Model-based Model-free:不理解环境

20150506 Created By BaoXinjian

上篇文章讲到Q-learning, Sarsa与Q-learning的在决策上是完全相同的,不同之处在于学习的方式上 这次我们用openai gym的Taxi来做演示 Taxi是一个出租车的游戏,把顾客送到目的地+20分,每走一步-1分,如果在路上把乘客赶下车的话扣10分 简要 Sarsa是一种在线学习算法,也就是on-polic,Sarsa在每次更新算法时都是基于确定的action,而Q-learning还没有确定 Sarsa相对比较保守,他的每一步行动都是基于下一个Q(s',a')来完成的

在强化学习(五)用时序差分法(TD)求解中,我们讨论了用时序差分来求解强化学习预测问题的方法,但是对控制算法的求解过程没有深入,本文我们就对时序差分的在线控制算法SARSA做详细的讨论. SARSA这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第五讲部分. 1. SARSA算法的引入 SARSA算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A$, 即时奖励$R$,衰减因子$\gamma$, 探索率

1.时序差分法基本概念 虽然蒙特卡洛方法可以在不知道状态转移概率矩阵的前提下,灵活地求解强化学习问题,但是蒙特卡洛方法需要所有的采样序列都是完整的状态序列.如果我们没有完整的状态序列就无法用蒙特卡洛方法求解.此外蒙特卡洛方法的高方差依然存在. 时序差分法简称为TD法.TD法是一种结合蒙特卡洛法和动态规划法的方法.从算法的结构来看,TD法和蒙特卡洛法类似,都是“无模型学习” 的方法,也同样通过采样模拟交互序列的方法进行求解. 时序差分法和蒙特卡洛方法的区别主要有: 1)蒙特卡洛方法要等到最后结果才

之前讲到Sarsa和Q Learning都不太适合解决大规模问题,为什么呢? 因为传统的强化学习都有一张Q表,这张Q表记录了每个状态下,每个动作的q值,但是现实问题往往极其复杂,其状态非常多,甚至是连续的, 比如足球场上足球的位置,此时,内存将无力承受这张Q表. 价值函数近似 既然Q表太大,那么怎么办呢? 假设我们可以找到一种方法来预测q值,那么在某个状态下,就可以估计其每个动作的q值,这样就不需要Q表了,这就是价值函数近似. 假设这个函数由参数w描述,那么 状态价值函数就表示为 v(s)≍f(

SARSA算法严格上来说,是TD(0)关于状态动作函数估计的on-policy形式,所以其基本架构与TD的$v_{\pi}$估计算法(on-policy)并无太大区别,所以这里就不再单独阐述之.本文主要通过两个简单例子来实际应用SARSA算法,并在过程中熟练并总结SARSA算法的流程与基本结构. 强化学习中的统计方法(包括Monte Carlo,TD)在实现episode task时,无不例外存在着两层最基本的循环结构.如果我们将每一个episode task看作是一局游戏,那么这个游戏有开始也

Sarsa算法 实例代码 import numpy as np import random from collections import defaultdict from environment import Env # SARSA agent learns every time step from the sample <s, a, r, s', a'> class SARSAgent: def __init__(self, actions): self.actions = actions

与Policy Gradients的不同之处在于,这两个算法评估某个状态s执行某个动作a的期望奖励,即Q(s,a) Q(s,a) 有两种方法计算方法,第一种直接查表或者模型预估,Q(s, a) = checkTable(s, a),这个在训练初期是非常不准确的:第二种方法是通过"一步蒙特卡洛"方法获取,假设执行a后状态是s',且s'执行了动作了a',Q’(s, a) = 当前状态奖励 + 衰减系数 * Q(s',a'),近似于一个动态规划问题,当游戏结束,就只有当前状态奖励.但与动态规

Q-learning是off-policy,而Sarsa是on-policy学习. Q-learning在更新Q table时,它只会需要Q值最大,但是不一定会选择使这个Q值最大的动作,因为选择哪个动作是由其他的策略决定的,但是Sarsa在更新Q table时,不一定是Q最大的那个,而且接下来会选择此Q对应的action.Q-learning属于勇敢型,无论前方的路上有什么危险,它都会直接走过去,而Sarsa比较保守,一般只是会远远的躲过危险.

SARSA SARSA algorithm also estimate Action-Value functions rather than State-Value function. The difference between SARSA and Monte Carlo is: SARSA does not need to wait the actual return untill the end of the episode, instead it learns from each tim

本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 本文介绍了在model-free情况下(即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss'),如何进行prediction,即预测当前policy的state-value function v(s)从而得知此policy的好坏,和进行control,即找出最优policy(即求出q*(s, a),这样π*(a|s)就可以立刻

第三章 假设检验 区间估计与假设检验的基本区别? 上一章中讨论了置信区间的估计方法.它是利用样本数据,以抽样总体的分布为理论基础,用一定的概率保证来计算出原总体中未知参数的区间范围.特别值得注意的是:在作区间估计之前,我们对所要估计的参数是一无所知的. § 而在这一章中,我们所要做的工作是,先对要研究的参数作一个假设,然后去检验这个假设是否正确.因此假设检验对于所研究的参数总是先有一个假设的值. § 这也是这两种方法最基本的区别. 显著水平(significance level)或概率水平(pr

Sarsa算法 是 TD算法的一种,之前没有严谨推导过 TD 算法,这一篇就来从数学的角度推导一下 Sarsa 算法.注意,这部分属于 TD算法的延申. 7. Sarsa算法 7.1 推导 TD target 推导:Derive. 这一部分就是Sarsa 最重要的内核. 折扣回报:$U_t=R_t+\gamma R_{t+1}+\gamma^2 R_{t+2}+\gamma^3 R_{t+3}+\cdots \ \quad={R_t} + \gamma \cdot U_{t+1} $ 即 将\(

看完SQL Server 2014 Q/A答疑集锦:想不升级都难! 转载自:http://mp.weixin.qq.com/s/5rZCgnMKmJqeC7hbe4CZ_g 本期嘉宾为微软技术中心技术架构师韩凯(社区ID:Chris_Han0015),主要负责大数据和云计算领域.在美国取得系统工程硕士学位后,服务于华尔街主要银行与金融机构.从事流程再造与创新与商务智能方案设计实施. IT名人堂栏目对微软技术中心技术架构师韩凯进行了独家访谈,揭秘了SQL Server 2014不可不知的那些事儿.

SOLUTION VERIFIED April 27 2013 KB26727 Environment Red Hat Enterprise Linux 5 Red Hat Enterprise Linux 6 Issue How to create a bridge using a tagged vlan (8021.q) interface? Resolution Create the VLAN interface (here using eth0) # vi /etc/sysconfig/

开源博客Q群 群名:<嗨-博客> 群号:469075305(已满) 491585006(New) 群简介:“我们每个猿都有一个搭建自己独立博客的梦”. 入群要求: 您可以是HR,私聊管理员以群公告的形式发布招聘信息. 您也可以是“猿/媛”,只要感兴趣就可以. 入群须知: 进群 请先改 名片:尽量用博客园的 昵称+地址.如 敷衍不起(上海). 本群主要是聚集一些对搭建和维护“个人博客”.“个人网站”.“SEO”等感兴趣的同学. 如果您对“嗨-博客”感兴趣,同样欢迎您的加入. .NET高级Q群 群

浅谈Angular的 $q, defer, promise 时间 2016-01-13 00:28:00  博客园-原创精华区 原文  http://www.cnblogs.com/big-snow/p/5126059.html 主题 PromiseAngularJS 1. $q $q是Angular的一种内置服务,它可以使你异步地执行函数,并且当函数执行完成时它允许你使用函数的返回值(或异常). 2. defer defer的字面意思是延迟, $q.defer()  可以创建一个deferre