之前讲到强化学习在不基于模型时可以用蒙特卡罗方法求解,但是蒙特卡罗方法需要在每次采样时生产完整序列,而在现实中,我们很可能无法生成完整序列,那么又该如何解决这类强化学习问题呢? 由贝尔曼方程 vπ(s)=Eπ(Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+...|St=s) 推导可得 vπ(s)=Eπ(Rt+1+γvπ(st+1)|st=s),由此给我们的启发是,可以拿下一个状态的价值函数来表示当前状态的价值函数,即t+1时刻表示t时刻,这就引入了时序差分. 这样只需要两个连续的状态,就可以尝试解决强化问

1. 前言 我们前面介绍了第一个Model Free的模型蒙特卡洛算法.蒙特卡罗法在估计价值时使用了完整序列的长期回报.而且蒙特卡洛法有较大的方差,模型不是很稳定.本节我们介绍时序差分法,时序差分法不需要完整的序列,并且利用Bellman公式和动态规划进行迭代. 2. 时序差分和蒙特卡洛比较 前面提到蒙特卡罗的计算方法由于使用了完整的采样得到了长期回报值,所以在价值的估计上的偏差更小,但同时它需要收集完整序列的信息,而序列存在一定的波动,所以价值的方差会比较大. 而时序差分法只考虑了当前一步的回

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

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/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(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/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

原题:ZOJ 3795 http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=3795 题目大意:给定一个有向图,要求把点分为k个集合,使得每个集合中的任意两点a, b满足a, b互相不可到达. 分析:求出强连通分量后缩点,得到有向无环图,dfs该图求出各点深度(深度加权,权值为强连通分量大小),深度最大值即答案, 因为这一条路径上任意两点都可从深度小的一点到达深度大的一点,所以任意两点必定属于不同集合,即每个点一个集合:求的最

题目描述 用如下公式 4*Π = 1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + 1/9 - 1/11 + 1/13 - 1/15 - 求圆周率PI的近似值,直到发现某一项的绝对值小于10-6为止(该项不累加). 要求输出的结果总宽度占10位,其中小数部分为8位. 程序中使用浮点型数据时,请定义为双精度double类型. 如果需要计算绝对值,可以使用C语言数学库提供的函数fabs,如求x的绝对值,则为fabs(x). 输入 无 输出 PI=圆周率的近似值 输出的结果总宽度占10位,其中小数部分为8位

在强化学习(四)用蒙特卡罗法(MC)求解中,我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法,虽然蒙特卡罗法很灵活,不需要环境的状态转化概率模型,但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列.如果我们没有完整的状态序列,那么就无法使用蒙特卡罗法求解了.本文我们就来讨论可以不使用完整状态序列求解强化学习问题的方法:时序差分(Temporal-Difference, TD). 时序差分这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第四讲部分,第五讲部分. 1. 时序差分TD简介 时序差

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9529828.html -------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(四)用蒙特卡罗法(MC)求解中,我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法,虽然蒙特卡罗法很灵活,不需要环境的状态转化概率模型,但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列.如果

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

1.在原理图中定义差分对在菜单中Place>>Directive为差分网络放置差分对指令.差分对网络名称必须以“_N”和“_P”作为后辍.对差分网络放置指令后要对其参数进行配置,包括DifferentialPair名称以及True参数.在设计同步的时候,差分对将从原理图转换到PCB中.Place directives on the schematic to define differential pairs.在PCB中查看和管理差分对在PCB面板的下拉列表中选择“Differential Pa

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

树的直径: 利用了树的直径的一个性质:距某个点最远的叶子节点一定是树的某一条直径的端点. 先从任意一顶点a出发,bfs找到离它最远的一个叶子顶点b,然后再从b出发bfs找到离b最远的顶点c,那么b和c之间的距离就是树的直径. 用dfs也可以. 模板: ; int head[N]; int dis[N]; bool vis[N]; ,b,mxn=; struct edge { int to,w,next; }edge[N]; void add_edge(int u,int v,int w) { e

首先隔断一条树边,不计附加边这个树肯定是断成两块了,然后就看附加边有没有连着的两个点在不同的块内. 方法1:BIT乱搞(个人思路) 假设考虑到$x$节点隔断和他父亲的边,要看$x$子树内有没有点连着附加边到子树外的.如果没有,则随便割,有1个,有唯一割法,否则没有.这个可以用dfs序处理好序列后,直接将与一个点附加边牵连的另一个点在BIT里+1,类似晋升者计数那题一样的思路用BIT求答案.$O(mlogn)$. #include<iostream> #include<cstdio>

Time Limit: 1500MS Memory Limit: 131072K Description During the kindergarten days, flymouse was the monitor of his class. Occasionally the head-teacher brought the kids of flymouse's class a large bag of candies and had flymouse distribute them. All

[NOIP 2015]运输计划 题面: A[NOIP2015 Day2]运输计划 时间限制 : 20000 MS 空间限制 : 262144 KB 问题描述 公元 2044 年,人类进入了宇宙纪元. L 国有 n 个星球,还有 n−1 条双向航道,每条航道建立在两个星球之间,这 n−1 条航道连通了 L 国的所有星球. 小 P 掌管一家物流公司, 该公司有很多个运输计划,每个运输计划形如:有一艘物流飞船需要从 ui 号星球沿最快的宇航路径飞行到 vi 号星球去.显然,飞船驶过一条航道是需要时间的

题目描述 Apojacsleam喜欢数组. 他现在有一个n个元素的数组a,而他要对a[L]-a[R]进行M次操作: 操作一:将a[L]-a[R]内的元素都加上P 操作二:将a[L]-a[R]内的元素都减去P   最后询问a[l]-a[r]内的元素之和?     请认真看题干及输入描述. 输入描述: 输入共M+3行:第一行两个数,n,M,意义如“题目描述”第二行n个数,描述数组.第3-M+2行,共M行,每行四个数,q,L,R,P,若q为1则表示执行操作2,否则为执行操作1第4行,两个正整数l,r

#pragma once #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define StackSize 100 typedef int DataType; //栈元素类型定义 typedef struct{ DataType stack[StackSize]; int top; }SeqStack; //将栈初始化为空栈仅仅须要把栈顶指针top置为 void InitStack(SeqStack *S){ S->top=0;//把栈顶指针置为0