请先阅读上两篇文章: [RL系列]马尔可夫决策过程中状态价值函数的一般形式 [RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程 状态价值函数,顾名思义,就是用于状态价值评价(SVE)的.典型的问题有“格子世界(GridWorld)”游戏(什么是格子世界?可以参考:Dynamic programming in Python),高尔夫游戏,这类问题的本质还是求解最优路径,共性是在学习过程中每一步都会由一个动作产生一个特定的状态,而到达该状态所获得的奖励是固定的,与如何到达,也就是之前的动作是无关的,并且这类问题…

请先阅读上一篇文章:[RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程 在上一篇文章里,主要讨论了马尔可夫决策过程模型的来源和基本思想,并以MAB问题为例简单的介绍了动态编程的基本方法.虽然上一篇文章中的马尔可夫决策过程模型实现起来比较简单,但我认为其存在两个小问题: 数学表达上不够简洁 状态价值评价型问题与动作价值评价型问题是分离的,形式上不够统一 本篇主要来解决第一个问题. 第一个问题是比较直观的,下面给出状态价值函数以作分析: $$ \mathbb{Value}(S_1) = \mathbb{Rewa…

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…

强化学习大致上可分为两类,一类是Markov Decision Learning,另一类是与之相对的Model Free Learning 分为这两类是站在问题描述的角度上考虑的.同样在解决方案上存在着两种方法对应着这两类问题描述,即Dynamic Programming(DP)和Stochastic Method,其中DP方法可以分为Policy Iteration与Value Iteration,统计方法皆以Monte Carlo为基础,延申后产生Temporal-Difference(TD…

蒙特卡罗方法给我的感觉是和Reinforcement Learning: An Introduction的第二章中Bandit问题的解法比较相似,两者皆是通过大量的实验然后估计每个状态动作的平均收益.不过两者的区别也是显而易见,Bandit问题比较简单,状态1->动作1->状态1,这个状态转移过程始终是自我更新的过程,而且是一一对应的关系.蒙特卡罗方法所解决的问题就要复杂一些,通常来说,其状态转移过程可能为,状态1->动作1->状态2->动作1->状态3.Sutten书…

本篇主要是为了记录UCB策略与Gradient策略在解决Multi-Armed Bandit问题时的实现方法,涉及理论部分较少,所以请先阅读Reinforcement Learning: An Introduction (Drfit) 的2.7,2.8的内容.为了更深入一点了解UCB策略,可以随后阅读下面这篇文章: [RL系列]Multi-Armed Bandit笔记补充(二)—— UCB策略 UCB策略需要进行初始化工作,也就是说通常都会在进入训练之前先将每个动作都测试一变,保证每个动作被选择…

在此之前,请先阅读上一篇文章:[RL系列]Multi-Armed Bandit笔记 本篇的主题就如标题所示,只是上一篇文章的补充,主要关注两道来自于Reinforcement Learning: An Introduction 的课后习题. 第一题为Exercise 2.5 (programming),主要讨论了Recency-Weighted Average算法相较于Sample Average算法的优点所在.练习内容大致为比较这两种算法在收益分布为非平稳分布的情况下的表现情况,主要的评价指标…

retention policy这个东西相比较于传统的关系型数据库(比如mysql)而言,是一个比较新的东西,在将表之前,有必要来看一下保存策略有什么用,以及可以怎么用 I. 基本操作 1. 创建retention policy retention policy依托于database存在,也就是说保存策略创建时,需要指定具体的数据库,语法如下 CREATE RETENTION POLICY <retention_policy_name> ON <database_name> DUR…

目录 @ 1.前言摘要 在csdn网站随便抓个链接来看看: Referer参数: referrer policy是unsafe url的,ok,下面介绍一下Referer和referrer policy 2.Referer简介 referer参数是http请求头header里的一个关键参数,表示的意思是链接的来源地址,比如在页面引入图片.JS 等资源,或者跳转链接,一般不修改策略,都会带上Referer 3.Referer安全性 Referer这个http header的参数应用得当的话,是可以…

推荐阅读顺序: Reinforcement Learning: An Introduction (Drfit)  有限马尔可夫决策过程 动态编程笔记 Dynamic programming in Python 本篇 马尔可夫决策过程 马尔可夫决策(MDP)过程为强化学习(RL)提供了理论基础,而动态编程(DP)为马尔可夫决策过程提供了一种实现的方法.所以将这两个部分结合在一起去学习,我认为是非常合适的. 在之前的Multi-Armed Bandit(MAB)问题中,RL作为一种方法被用来估计一种…