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   

Deep Q Learning 使用gym的CartPole作为环境,使用QDN解决离散动作空间的问题. 一.导入需要的包和定义超参数 import tensorflow as tf import numpy as np import gym import time import random from collections import deque ##################### hyper parameters #################### # Hyper Para

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(

作者:牛阿链接:https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 2017年06月05日更新,最近重写了一遍代码,Flappy Bird Q-learning.你可以在这里试着训练一下,加到最大帧数,在一两分钟内就可以达到10+的分数. 原答案: 最近看到了一个回答.答主用汇编语言写了一个flappy bird并在其之上加了一个Q-learning的算法让

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

1.loss 是什么 2. Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题,相近的状态得到相近的输出动作.如下式,通过更新参数 θθ 使Q函数逼近最优Q值 深度神经网络可以自动提取复杂特征,因此,面对高维且连续的状态使用深度神经网络最合适不过了. DRL是将深度学习(DL)与强化学习(RL)结合,直接从高维原始数据学习控制策略.而DQN是DRL的其中一种算法,它要做的就是将卷积神经网络(CNN)和Q-Learning结合起来,CNN的输入是原始图像数据(作为状态State),输出则是每个动作Act

这个是平时在实验室讲reinforcement learning 的时候用到PPT, 交期末作业.汇报都是一直用的这个,觉得比较不错,保存一下,也为分享,最早该PPT源于师弟汇报所做.

最近在学习强化学习的东西,在网上发现了一个关于DQN讲解的PPT,感觉很是不错,这里做下记录,具体出处不详. =========================================================

https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/jair/pub/volume4/kaelbling96a-html/node26.html [平均-打折奖励] Schwartz [106] examined the problem of adapting Q-learning to an average-reward framework. Although his R-learning algorithm seems to exhibit convergence p

DQN的第一次尝试 在本篇博客中将为大家形象地介绍一下我对DQN的理解,以及我和我的队友如何利用DQN进行黄金点游戏.最后我会总结一下基于我在游戏中看到的结果,得到的dqn使用的注意事项和这次游戏中我们应该改正的错误和改进的不足之处(可能只对黄金点有用,如果理解有误的话,可以指出,我立马改正) 问题定义 我的描述可能不太准确,这里直接使用参赛网站上对黄金点比赛的规则定义问题: 规则:N个玩家,每人写一个或两个0~100之间的有理数 (不包括0或100),提交给服务器,服务器在当前回合结束时算出所

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN(Deep Q-Learning)是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合,实现了从感知到动作的端到端的革命性算法.使用DQN玩游戏的话简直6的飞起,其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了.当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话,使用DQN是一种很好的选择 1.算法思想 DQN与Qlean

已经成为DL中专门的一派,高大上的样子 Intro: MIT 6.S191 Lecture 6: Deep Reinforcement Learning Course: CS 294: Deep Reinforcement Learning Jan 18: Introduction and course overview (Levine, Finn, Schulman) Slides: Levine Slides: Finn Slides: Schulman Video Why deep rei

文章目录 [隐藏] 1. 强化学习和深度学习结合 2. Deep Q Network (DQN) 算法 3. 后续发展 3.1 Double DQN 3.2 Prioritized Replay 3.3 Dueling Network 4. 总结 强化学习系列系列文章 我们终于来到了深度强化学习. 1. 强化学习和深度学习结合 机器学习=目标+表示+优化.目标层面的工作关心应该学习到什么样的模型,强化学习应该学习到使得激励函数最大的模型.表示方面的工作关心数据表示成什么样有利于学习,深度学习是最

Introduction 深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法.简单的说,就是和人类一样,输入感知信息比如视觉,然后通过深度神经网络,直接输出动作,中间没有hand-crafted工作.深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力. 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,但真正成功的开端是DeepMind在NIPS 201

1. 什么是强化学习 其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(Reinforcement Learning, RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报.在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards.RL最重要的3个特定在于: 基本是以一种闭环的形式: 不会直接指示选择哪种行动(actions): 一系列的actions和奖励信号(reward signals)都会影响之后较长的时间. 强化学习(

1. 前言 在前面的章节中我们介绍了时序差分算法(TD)和Q-Learning,当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q-Table储存每个状态动作对的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q-Table不动作空间和状态太大十分困难.所以论文Human-level control through deep reinforcement learning提出了用Deep Q Network(DQN)来拟合Q-Table,使得Q-Table的更新操作包在一个黑盒里面,使强化学习的过程更加的通用化

  Deep Learning Research Review Week 2: Reinforcement Learning 转载自: https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/Deep-Learning-Research-Review-Week-2-Reinforcement-Learning This is the 2nd installment of a new series called Deep Learning Resea

Teaching Your Computer To Play Super Mario Bros. – A Fork of the Google DeepMind Atari Machine Learning Project Posted by ehrenbrav on August 25, 2016Leave a comment (14)Go to comments   For those who want to get right to the good stuff, the installa

Andrej Karpathy blog About Hacker's guide to Neural Networks Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels May 31, 2016 This is a long overdue blog post on Reinforcement Learning (RL). RL is hot! You may have noticed that computers can now automatica

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

Reinforcement-Learning-Introduction-Adaptive-Computation http://incompleteideas.net/book/bookdraft2017nov5.pdf http://incompleteideas.net/book/ebook/the-book.html https://www.amazon.com/Reinforcement-Learning-Introduction-Adaptive-Computation/dp/0262