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

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.

强化学习基础: 注: 在强化学习中  奖励函数和状态转移函数都是未知的,之所以有已知模型的强化学习解法是指使用采样估计的方式估计出奖励函数和状态转移函数,然后将强化学习问题转换为可以使用动态规划求解的已知模型问题. 强化学习问题由于采用了MDP数学形式来构建的,由此贝尔曼方程式是我们最常用的,如下: 基础知识可参考: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10306175.html =============================

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

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

在强化学习(六)时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA,而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论,因此本文我们关注于时序差分离线控制算法,主要是经典的Q-Learning算法. Q-Learning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. Q-Learning算法的引入 Q-Learning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

1. 前言 Q-Learning算法也是时序差分算法的一种,和我们前面介绍的SARAS不同的是,SARSA算法遵从了交互序列,根据当前的真实行动进行价值估计:Q-Learning算法没有遵循交互序列,而是在当前时刻选择了使价值最大的行动. 2. Q-Learning Q-Learning算法在计算当前时刻的行动-状态价值\(q_t(s_t,a_t)\)时选择了当前状态使价值最大的行动\(max_aq_{t-1}(s_{t})\). Q-Learning的迭代公式在SARAS的基础上进行了一些修改

Q-Learning和Sarsa一样是基于时序差分的控制算法,那两者有什么区别呢? 这里已经必须引入新的概念 时序差分控制算法的分类:在线和离线 在线控制算法:一直使用一个策略选择动作和更新价值函数,如Sarsa 离线控制算法:两个策略,一个选择新的动作,一个更新价值函数,如Q-Learning Q-Learning简介 在S下基于ε-贪心策略选择动作A,执行A,获得奖励R,并进入下一个状态S’, 接下来如果是Sarsa,将继续基于ε-贪心策略选择动作A’,利用Q(S',A')更新价值函数,并在

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9669263.html ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(六)时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA,而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论,因此本文我们关注于时序差分离线控制算法,主要是经典的Q-L

上一篇笔记认识了Sarsa,可以用来训练动作价值函数\(Q_\pi\):本篇来学习Q-Learning,这是另一种 TD 算法,用来学习 最优动作价值函数 Q-star,这就是之前价值学习中用来训练 DQN 的算法. 8. Q-learning 承接上一篇的疑惑,对比一下两个算法. 8.1 Sarsa VS Q-Learning 这两个都是 TD 算法,但是解决的问题不同. Sarsa Sarsa 训练动作价值函数 \(Q_\pi(s,a)\): TD target:\(y_t = r_t +

Awesome Reinforcement Learning A curated list of resources dedicated to reinforcement learning. We have pages for other topics: awesome-rnn, awesome-deep-vision, awesome-random-forest Maintainers: Hyunsoo Kim, Jiwon Kim We are looking for more contri

Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 深度强化学习最近被人发现貌似不太稳定,有人提出很多改善的方法,这些方法有很多共同的 idea:一个 online 的 agent 碰到的观察到的数据序列是非静态的,然后就是,online的 RL 更新是强烈相关的.通过将 agent 的数据存储在一个 experience replay 单元中,数据可以从不同的时间步骤上,批处理或者随机采样.这种方法可以降低 non-st

循环神经网络.https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py. 自然语言处理(natural language processing, NLP)应用网络模型.与前馈神经网络(feed-forward neural network,FNN)不同,循环网络引入定性循环,信号在神经元传递不消失继续存活.传统神经网络层间全连接,层

Mnih, Volodymyr, et al. "Asynchronous methods for deep reinforcement learning." International Conference on Machine Learning. 2016. DeepMind rl系列文章之一. 他们提出了一个简单的轻量级框架,使得deep rl能通过异步更新进行训练.在单个多核CPU上只用了一半的训练时间,取得了优于以前模型在GPU上的训练结果.另外,该框架也支持连续输出的控制任

(缺少一些公式的图或者效果图,评论区有惊喜) (个人学习这篇论文时进行的翻译[谷歌翻译,你懂的],如有侵权等,请告知) StarCraft Micromanagement with Reinforcement Learning and Curriculum Transfer Learning 摘要 近年来,实时策略游戏一直是游戏人工智能的重要领域.本文提出了一个强化学习和课程转换学习方法来控制星际争霸微操作中的多个单位.我们定义了一个有效的状态表示,它可以打破游戏环境中大型状态空间造成的复杂性.

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 之前接触过RL(Reinforcement Learning) 并且在组会学习轮讲里讲过一次Policy Gradient,但是由于基础概念不清,虽然当时懂了 但随后很快就忘..虽然现在写这个系列有些晚(没有好好跟上知识潮流o(╥﹏╥)o),但希望能够系统的重新学一遍RL,达到遇到问题能够自动想RL的解决方法的程

Datawhale开源 核心贡献者:王琦.杨逸远.江季 提起李宏毅老师,熟悉强化学习的读者朋友一定不会陌生.很多人选择的强化学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频. 现在,强化学习爱好者有更完善的学习资料了! Datawhale开源项目组成员总结了李宏毅的强化学习视频,实现了视频教程的完整梳理和复现,再也不用担心强化学习. 目前,项目已完全开源,包括课程内容.配套的习题和项目,供大家使用. 1. 李宏毅深度强化学习简介 李宏毅老师现任台湾大学电气工程系副教授,主要研究方向是机器学习,特别

目录 epsilon函数 DQNAgent构造函数核心参数 DQNAgent核心函数 tf.make_template 核心数据流图 epsilon函数 linearly_decaying_epsilon,线性的对epsilon进行递减,先保持1.0一段时间(warmup_steps),然后线性递减,最后递减到最小值之后维持这个最小值: DQNAgent构造函数核心参数 update_horizon,n-step中的n,后向观察的步数: min_replay_history,在智能体进行训练之前

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