原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的.所以大家论文中看到的场景虽然相似,但很多时候不完全一样.这样一方面重新造轮子,另一方面还有可能因为实验…

http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113 原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的…

原文链接:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/78508203 前段时间Nature上发表的升级版Alpha Go - AlphaGo Zero再一次成为热点话题.作为其核心技术之一的Deep reinforcement learning(深度增强学习,或深度强化学习)也再一次引发关注.Alpha Zero最有意义的地方之一是它去除了从人类经验(棋谱)中学习的过程,而是完全通过“左右互博”式的学习击败了自己的“前辈”.这也很能体现强化学…

openai gym是RL算法的测试床.为了直观和便于调试,我们需要可视化界面.然而远程服务器使用openGL的问题比较棘手,这篇博客记录在百度云BCC上配置openai gym环境的注意事项. 按照gym的指示,需要用 xvfb-run -s "-screen 0 1400x900x24" bash 来创建fake display 然而,运行到env.render()时会有这样的问题:pyglet requires an X server with GLX 也就是说,我们的openG…

数据库基础概述  大部分互联网公司都选择MySQL作为业务数据存储数据库,除了MySQL目前还有很多公司使用Oracle(甲骨文).SQLserver(微软).MongoDB等. 从使用成本来区分可以将数据库分为企业版数据库(商业化)及社区版开源数据库:企业版数据库属于收费型软件,需要购买License或者Key,否则会在使用中受限于用户或数据大小的控制:开源数据库属于免费公开的类型,使用者不用花钱购买许可就可以使用.  像Oracle(甲骨文)企业版.SQL server(微软).MySQL(…

相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes 敬请多多关注哈~~~ All in one docker 如果你不想单独安装每个深度学习组件,并且厌倦于安装过程中的各种依赖冲突等问题,那么推荐你使用Docker来搭建深度学习工作环境.下面是一个可以参考的 All in one docker 环境.几乎包含了所有的流行的深度学习框架,并且分别有CPU版本和GPU版本,与虚拟机不同的是,Dock…

"价值不是由一次成功决定的,而是在长期的进取中体现" 上文介绍了描述能力更强的多臂赌博机模型,即通过多台机器的方式对环境变量建模,选择动作策略时考虑时序累积奖赏的影响.虽然多臂赌博机模型中引入了价值的概念,但方法在建模过程中本质上是以策略为优化目标,因此又常被归为基于策略的增强学习方法. 此外,增强学习方法还有基于价值以及基于模型两类主要方法.本文介绍第二类,先从描述价值目标的Q函数开始,它也常称之为Q-Learning方法. 最简单的Q函数可用"状态-动作"二维表…

[TOC] 马里奥AI实现方式探索 --神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式,日本作为2020年东京奥运会的东道主,安倍最后也已经典的马里奥形象出现.平时我们都是人来玩马里奥游戏,能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢?OK,利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题,最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦.而在游戏的自动化测试当中,这种算法也是非常实用的,可以大量的减少测试人力成本. 首先,对于实现马里奥A…

标签:Linux 域名 Nginx 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://xpleaf.blog.51cto.com/9315560/1901284 0.说明 使用Nginx可以配置基于域名的虚拟主机.基于端口的虚拟主机和基于端口的虚拟主机,比较常用的是基于域名的虚拟主机,这里要做的配置是基于域名的虚拟主机,并且是配置多个基于域名的虚拟主机. 关于Nginx配置文件的说明可以参考官方文档,同时也可以参考老男孩老师的书…

谷歌重磅开源强化学习框架Dopamine吊打OpenAI 近日OpenAI在Dota 2上的表现,让强化学习又火了一把,但是 OpenAI 的强化学习训练环境 OpenAI Gym 却屡遭抱怨,比如不太稳定.更新不够及时等.今日,谷歌推出了一款全新的开源强化学习框架 Dopamine,该框架基于 TensorFlow,主打灵活性.稳定性.复现性,能够提供快速的基准测试. 配套开源的还包括一个专用于视频游戏训练结果的平台,以及四种不同的机器学习模型:DQN.C51.简化版的 Rainbow 智能体…

常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述 近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch…

上一篇我们已经说到了,增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略,使其在任意初始状态下,都能获得最大的Vπ值.(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的增强学习). 那么如何求解最优策略呢?基本的解法有三种: 动态规划法(dynamic programming methods) 蒙特卡罗方法(Monte Carlo methods) 时间差分法(temporal difference). 动态规划法是其中最基本的算法,也是理解后续算法的基础,因此本…

在学习 OpenStack 各服务之前,让我们先搭建起一个实验环境. 毋庸置疑,一个看得到摸得着而且允许我们随便折腾的 OpenStack 能够提高我们的学习效率. 因为是我们自己学习用的实验环境,CloudMan 推荐使用 DevStackhttp://docs.openstack.org/developer/devstack/DevStack 丰富的选项让我们能够灵活地选取和部署想要的 OpenStack 服务,非常适合学习和研究. 部署拓扑 首先我们来设计 OpenStack 的部署拓扑.…

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花…

1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法,它使用随机数(或伪随机数)来解决计算的问题,是一类重要的数值计算方法.该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗,而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法. 一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法,假设我们需要计算一个不规则图形的面积,那么图形的不规则程度和分析性计算(比如积分)的复杂程度是成正比的.而采用蒙特卡罗方法是怎么计算的呢?首先你把图形放到一个已知面积的方框内,然后假想你有一些豆子,把豆子均匀地朝这个方框内撒,散好后数这个图形之中有多少…

简要参考:http://www.tuicool.com/articles/mEvaq2 http://gitref.org/zh/index.html GIT 学习手册简介 本站为 Git 学习参考手册.目的是为学习与记忆 Git 使用中最重要.最普遍的命令提供快速翻阅. 这些命令以你可能需要的操作类型划分,并且将提供日常使用中需要的一些常用的命令以及参数. 本手册将从入门到精通指导大家. 首先,我们要从如何以 Git 的思维方式管理源代码开始. 如何以 GIT 的方式思考(这节可以不用看懂,接…

1 python学习--python环境配置 要学习python语言,光看书看教程还是不好,得动手去写.当然,不管学习什么编程语言,最佳的方式还在于实践. 要实践,先得有一个Python解释器来解释执行我们写下的python代码. 因为python是一门开源的语言,python解释器很多.有CPython,PyPy,Ipython,Jython等. 最常用的还是CPython了.CPython是python官方版本的解释器,是用C语言开发的.我们从python官网下载安装python开发环境后,…

搭建服务器环境 1.下载xampp包 地址:http://www.apachefriends.org/zh_cn/xampp.html 很多人觉得安装服务器是件不容易的事,特别是要想添加MySql, PHP组件,并且要配置起来让它们能够工作就更难了.这里介绍一个好用的软件xampp,他已经把所有的工作做完了,你要做的只需下载,解压缩,启动即可.它有提供各种操作系统的版本,同时也提供安装版和便携绿色版 2.使用xampp 将下载的压缩包解压至D盘(你也可以放到你喜欢的地方,路径最好没有空格),双击…

python之路,Day24 常用设计模式学习   本节内容 设计模式介绍 设计模式分类 设计模式6大原则 1.设计模式介绍 设计模式(Design Patterns) --可复用面向对象软件的基础 设计模式(Design pattern)是一套被反复使用.多数人知晓的.经过分类编目的.代码设计经验的总结.使用设计模式是为了可重用代码.让代码更容易被他人理解.保证代码可靠性. 毫无疑问,设计模式于己于他人于系统都是多赢的,设计模式使代码编制真正工程化,设计模式是软件工程的基石,如同大厦的一块块砖…

Python 之路 Day5 - 常用模块学习   本节大纲: 模块介绍 time &datetime模块 random os sys shutil json & picle shelve xml处理 yaml处理 configparser hashlib subprocess logging模块 re正则表达式 模块,用一砣代码实现了某个功能的代码集合. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能…

"敢于尝试,才有突破" 2017年5月27日,当今世界排名第一的中国棋手柯洁与AlphaGo 2.0的三局对战落败.该事件标志着最新的人工智能技术在围棋竞技领域超越了人类智能,借此机会,介绍一下AlphaGo背后的秘密--增强学习技术. 增强学习(Reinforcement Learning),也称强化学习,是一种在过程中学习提高机器智能的框架.该框架通常可用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process)概念来描述,即假设存在智能体(Agent)在约束环境下执行某动…

模拟生产搭建Standby RAC实验环境(11.2.0.4 DG) 环境:RHEL 6.5 + Oracle 11.2.0.4 GI.DB 1.需求背景介绍 2.准备工作 3.主库配置 4.备库配置 5.备库恢复数据库 6.检查同步状态 7.添加资源 1.需求背景介绍 目前,我有一套正常运行的Oracle 11.2.0.4 RAC实验环境.这是一套VirtualBox的虚拟化环境,整套环境均放在我的台式机服务器的D盘(SSD固态盘).也就是说,这套RAC环境的系统磁盘和共享磁盘均在本地D盘.…

操作系统内核Hack:(一)实验环境搭建 三四年前,心血来潮,入手<Orange's:一个操作系统的实现>学习操作系统内核,还配套买了王爽的<汇编语言(第二版)>和<80X86汇编语言程序设计教程>,虽然Orang's只看了不到三分之一,但当时还是很认真的,练习也做了不少.唯一遗憾的就是没有留下文字记录,导致现在忘得差不多一干二净了,后悔不已!如今想再捡起来,弥补当时的懒惰,虽然困难重重,但这么优秀的国产书怎么能看完就算了呢!而且当年还是在Windows下练习的,现在终…

OpenState之 Mac学习 实验 目录 OpenState安装 Port Knocking 实验 Mac Learning 实验 环境要求: 系统ubuntu 14.04 mininet:2.3.0d 已安装OpenState Port Knocking 实验 1.通过键入以下命令在Mininet中启动maclearning控制器应用程序: $ ryu-manager ryu/ryu/app/openstate/maclearning.py 从启动结果可以看见交换机支持最大为四个端口: 2…

简介 环境变量(environment variables) 不属于 NodeJS 范畴,它是操作系统用于设定执行环境的参数.会在程序运行时传递给应用程序. NodeJS 获取环境变量,是通过 global 对象中的 process 进程对象获取的. process.env.env_name //获取对应环境变量的值 应用 环境变量在 NodeJS中的应用,常用于区分当前的环境是测试环境还是正式环境 if(process.env.NODE_ENV === 'dev'){ //测试环境 }else…

python 实验环境的搭建 刚开始在windows环境下尝试过komodo ,eclispse pydev,swing,spyder甚至limodou的编辑器,之后ipython,安装很多科学计算包 numpy scipy matplotlib skitlearn nltk等等,都出现各种各样的兼容问题和features缺憾,相对余linux环境,windows下python环境实在太多缺憾,耗费太多时间在重编译和搭配环境上. 一直想要自己来搭建一个适合自己的环境,不想用epd 和 anaco…

1.游戏简介 符号A为 AI Agent. 符号@为金币,AI Agent需要尽可能的接取. 符号* 为炸弹,AI Agent需要尽可能的躲避. 游戏下方一组数字含义如下: Bomb hit: 代表目前AI Agent所接取的炸弹数. Coin hit:   代表目前AI Agent所接取的金币数. Iteration:代表游戏已经进行的帧数,案例正常游玩视频,250ms一帧.高速状态下帧频未知. Game Play:每帧会随机产生一个炸弹和一个金币,或者只产生一个炸弹或金币.每帧AI agen…

本文为Thomas Simonini增强学习系列文章笔记或读后感,原文可以直接跳转到medium系列文章. 主要概念为: Q-Learning,探讨其概念以及用Numpy实现 我们可以将二维游戏想象成平面格子,每个格子代表一个状态,并且对应了不同的动作,例如下图: Q函数接收状态和动作两个参数并输出Q值,即在一个状态下各种动作各自未来的期望奖励.公式如下: 这里的未来期望奖励,就是当前状态下一直到结束状态(成功或失败)所获取的奖励. Q-learning算法伪代码: 其中,更新Q值为bellma…

一.前言 本文承接上一篇:hadoop_学习_02_Hadoop环境搭建(单机)  ,主要是搭建HBase的单机环境 二.环境准备 1.说明 hbase 的下载来源有: 官方版本:http://archive.apache.org/dist/hbase/ CDH版本:http://archive.cloudera.com/cdh5 企业应用一般选择CDH版本,因为比较稳定. 若决定使用CDH版本,则要保证相关软件的CDH版本相同,如 选择 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3  与  hb…

一.环境准备 1.说明 hadoop的下载来源有: 官方版本:http://archive.apache.org/dist/hadoop/ CDH版本:http://archive.cloudera.com/cdh5 企业应用一般选择CDH版本,因为比较稳定. 若决定使用CDH版本,则要保证相关软件的CDH版本相同,如 选择 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3  与  hbase-1.2.0-cdh5.9.3 2.环境准备 操作系统 : linux CentOS 6.8 jdk:1.7…