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…

1. 什么是强化学习 其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(Reinforcement Learning, RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报.在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards.RL最重要的3个特定在于: 基本是以一种闭环的形式: 不会直接指示选择哪种行动(actions): 一系列的actions和奖励信号(reward signals)都会影响之后较长的时间. 强化学习(…

本文内容来自以下两个链接: https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/24446336?utm_source=weibo&utm_medium=social Q-learning Algorithm: 整个算法就是一直不断更新 Q table 里的值, 然后再根据新的值来判断要在某个 state 采取怎样的 action.…

转自:http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51382759 博客地址:http://blog.csdn.net/songrotek/article/category/5419801…

本文主要介绍强化学习的一些基本概念:包括MDP.Bellman方程等, 并且讲述了如何从 MDP 过渡到 Reinforcement Learning. 1. 强化学习基本概念 这里还是放上David Silver的课程的图,可以很清楚的看到整个交互过程.这就是人与环境交互的一种模型化表示,在每个时间点,大脑agent会从可以选择的动作集合A中选择一个动作$a_t$执行.环境则根据agent的动作给agent反馈一个reward $r_t$,同时agent进入一个新的状态. 根据上图的流程,任务…

欢迎大家关注微信公众号:DRL学习,我们一起来学习强化学习和深度强化学习的算法及现状应用问题. 强化学习简单说就是学习如何最大化未来奖励的预期总和,以及agent学会在环境中做出的行动序列,其中随机状态对代理人来说是未知的,并且取决于其行动.具体的强化学习分类如谢图所示,强化学习属于交叉学科,对于很多的计算及计算机学科都有帮助及涉及. 今天,就带大家来聊聊强化学习那些事以及小编这一年多走过的弯路,遇过的坑.前段时间看过一篇文章叫做<强化学习-从入门到放弃>,文章写的挺好的,而且句句扎心.内心不…

智能车 self driving car + 强化学习 reinforcement learning + 神经网络 模拟 https://github.com/MorvanZhou/my_research/tree/master/self_driving_research_DQN Reinforcement Learning for Autonomous Driving Obstacle Avoidance using LIDAR https://github.com/peteflorence/…

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…

原文地址:https://www.hhyz.me/2018/08/05/2018-08-05-RL/ 1. 前言 虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端就是DeepMind在NIPS 2013上发表的 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 一文,在该文中第一次提出Deep Reinforcement Learning 这个名称,并且提出DQN(Deep Q-Network)算法,实现从纯图像输入完全通过学习来…

强化学习(Reinforcement Learning)简介 强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为. 它主要包含四个元素,环境状态,行动,策略,奖励, 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励.RL考虑的是智能体(Agent)与环境(Environment)的交互问题,其中的agent可以理解为学习的主体,它一般是咱们设计的强…