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

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9614290.html ------------------------------------------------------------------------------------------------ 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

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

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

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 时序差分学习简话 时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想. 时序差分这个词不

强化学习入门最经典的数据估计就是那个大名鼎鼎的  reinforcement learning: An Introduction 了,  最近在看这本书,第一章中给出了一个例子用来说明什么是强化学习,那就是tic-and-toc游戏, 感觉这个名很不Chinese,感觉要是用中文来说应该叫三子棋啥的才形象. 这个例子就是下面,在一个3*3的格子里面双方轮流各执一色棋进行对弈,哪一方先把自方的棋子连成一条线则算赢,包括横竖一线,两个对角线斜连一条线. 上图,则是  X 方赢,即: reinforc

难得跟了一次热点,从看到论文到现在已经过了快三周了,又安排了其他方向,觉得再不写又像之前读过的N多篇一样被遗忘在角落,还是先写吧,虽然有些地方还没琢磨透,但是paper总是这样吧,毕竟没有亲手实现一下,光是看永远无法理解透彻,然后又去忙别的工作,看过的都打了水漂. 第六章 EIE-用于稀疏神经网络的高效推理引擎 目测和发在ISCA2016的论文EIE: Efficient Inference Engine on Compressed Deep Neural Network 内容一致,补了一些图.

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1 DeepMind, London, UK2 University College London, London, UK3 Princeton University, Princeton, NJ, USA*Correspondence: botvinick@google.com (M. Botvinick). Trends in Cognitive Sciences, May 2019, Vol. 23, No. 5 https:/

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 原文链接:https://arxiv.org/pdf/2005.05941.pdf Contents: Abstract Introduction 1 Reinforcement learning with a network of spiking agents 2 Related Work 2.0.1 Hedonism 2.0.2 Learning by reinforcement in spiking neural network

上篇文章介绍了 Model-based 的通用方法--动态规划,本文内容介绍 Model-Free 情况下 Prediction 问题,即 "Estimate the value function of an unknown MDP". Model-based:MDP已知,即转移矩阵和奖赏函数均已知 Model-Free:MDP未知 蒙特卡洛学习 蒙特卡洛方法(Monte-Carlo Methods,简称MC)也叫做蒙特卡洛模拟,是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的

动态规划 动态规划(Dynamic Programming,简称DP)是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法. 动态规划常常适用于具有如下性质的问题: 具有最优子结构(Optimal substructure) Principle of optimality applies Optimal solution can be decomposed into subproblems 重叠子问题(Overlapping subproblems) Subproblems recu

深度强化学习的18个关键问题 from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32153603 85 人赞了该文章 深度强化学习的问题在哪里?未来怎么走?哪些方面可以突破? 这两天我阅读了两篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview ,作者排山倒海的引用了200多篇文献,阐述强化学习未来的方向.原文归纳出深度强化学习中的常见科学问题,

MIT(Deep Learning for Self-Driving Cars) CMU(Deep Reinforcement Learning and Control ) 参考网址: 1 Deep Learning for Self-Driving Cars  --  6.S094 http://selfdrivingcars.mit.edu/ 2 Deep Reinforcement Learning and Control  --  10703 https://katefvision.gi

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1710.02298v1 [cs.AI] 6 Oct 2017 (AAAI 2018) Abstract 深度强化学习社区对DQN算法进行了一些独立的改进.但是,尚不清楚这些扩展中的哪些是互补的,是否可以有效地组合.本文研究了DQN算法的六个扩展,并通过经验研究了它们的组合.我们的实验表明,该组合在数据效率和最终性能方面均提供了Atari 2600基准测试的最新性能.我们还提供了详细的消融研究结果,显示了每个组件对整体性能

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2007.08794v1 [cs.LG] 17 Jul 2020 Abstract 强化学习(RL)算法根据经过多年研究手动发现的几种可能规则之一来更新智能体的参数.从数据中自动发现更新规则可能会导致效率更高的算法,或者更适合特定环境的算法.尽管已经进行了尝试来应对这一重大的科学挑战,但是仍然存在一个未决的问题,即发现RL基本概念的替代方法(例如价值函数和时序差分学习)是否可行.本文介绍了一种新的元学习方法,该方法通过与一

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 在中脑多巴胺能神经元的研究中取得了许多最新进展.要了解这些进步以及它们之间的相互关系,需要对作为解释框架并指导正在进行的实验探究的计算模型有深刻的理解.现在,理论和实验的这种相互交织非常清楚地表明,中脑多巴胺神经元的阶段性活动为突触改变提供了一个整体机制.这些突触改变反过来又为特定类别的强化学习机制提供了机械基础,而强化学习机制现在似乎已成为人类和动物行为的基础.这篇综述既描述了该结论的关键经验性发现,也描述了得出此

本文主要研究了分布式强化学习,利用价值分布(value distribution)的思想,求出回报\(Z\)的概率分布,从而取代期望值(即\(Q\)值). Q-Learning Q-Learning的目标是近似Q函数,即在策略\(\pi\)下回报\(Z_t\)的期望值: \[Q^{\pi}(s,a)=\mathbb{E}[Z_t|s,a] \] Q-Learning的核心是Bellman方程.它可以通过时序差分学习迭代更新Q函数 \[Q^{\pi}(s,a)=r+\gamma \max_{a'}

增强学习(Reinforcement Learning and Control)  [pdf版本]增强学习.pdf 在之前的讨论中,我们总是给定一个样本x,然后给或者不给label y.之后对样本进行拟合.分类.聚类或者降维等操作.然而对于很多序列决策或者控制问题,很难有这么规则的样本.比如,四足机器人的控制问题,刚开始都不知道应该让其动那条腿,在移动过程中,也不知道怎么让机器人自动找到合适的前进方向. 另外如要设计一个下象棋的AI,每走一步实际上也是一个决策过程,虽然对于简单的棋有A*的启发式

本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation. 1,概述 当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型.但传统的seq2seq存在很多问题.本文就提出了两个问题: 1)传统的seq2seq模型倾向于生成安全,普适的回答,例如“I don’t know what you are talking about”.为了解决这个问题,作者在更早的一篇文章中提出了用互信息作为模型的目标函数.具体见A Diversi

Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos 论文笔记 arXiv 摘要:本文提出了一种 DRL 算法进行单目标跟踪,算是单目标跟踪中比较早的应用强化学习算法的一个工作.  在基于深度学习的方法中,想学习一个较好的 robust spatial and temporal representation for continuous video data 是非常困难的.  尽管最近的 CNN based tracke