一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25  16:29:19   对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算…

这是一篇被ICLR 2019 接收的论文.论文讨论了如何利用场景先验知识 (scene priors)来定位一个新场景(novel scene)中未曾见过的物体(unseen objects).举例来说,在「厨房」这一场景中,有一张图片显示「苹果」在冰箱的储物架上,同为水果的物体,如「橙子」,会出现在场景的哪个位置呢?论文提出了用基于强化学习的方法来定位「橙子」. 论文:VISUAL SEMANTIC NAVIGATION USING SCENE PRIORS 论文作者:Wei Yang , X…

QLearning方法有着明显的局限性,当状态和动作空间是离散的且维数不高时可使用Q-Table存储每个状态动作的Q值,而当状态和动作时高维连续时,该方法便不太适用.可以将Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题,通过更新参数θ使得Q函数逼近最优Q值.DL是解决参数学习的有效方法,可以通过引进DL来解决强化学习RL中拟合Q值函数问题,但是要先解决一系列问题: DL需要大量带标签的样本进行监督学习,但RL只有reward返回值 DL样本独立,但RL前后State状态有关 DL目标分布固定,但R…

原文地址: baijiahao.baidu.com/s?id=1600509777750939986&wfr=spider&for=pc 机器之心 18-05-15   14:26 --------------------------------------------------------------------------------------------- 上周,DeepMind在 Nature 发表论文,用 AI 复现大脑的导航功能. 今天,DeepMind 在 Nature…

总结回顾一下近期学习的RL算法,并给部分实现算法整理了流程图.贴了代码. 1. value-based 基于价值的算法 基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分.对于已经训练好的模型,agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可:对于正在训练的模型,我们通常将目标值(真实行动带来的反馈)和价值函数的预测值的差距作为loss训练价值函数. 通常使用两种价值函数: 状态价值函数 V(s),策略为 π 的状态-值函数,即状态s下预计累计回报…

1 概述 在该系列上一篇中介绍的基于价值的深度强化学习方法有它自身的缺点,主要有以下三点: 1)基于价值的强化学习无法很好的处理连续空间的动作问题,或者时高维度的离散动作空间,因为通过价值更新策略时是需要对每个动作下的价值函数的大小进行比较的,因此在高维或连续的动作空间下是很难处理的. 2)在基于价值的强化学习中我们用特征来描述状态空间中的某一状态时,有可能因为个体观测的限制或者建模的局限,导致真实环境下本来不同的两个状态却再我们建模后拥有相同的特征描述,进而很有可能导致我们的value Bas…

1. 前言 Q-Learning算法也是时序差分算法的一种,和我们前面介绍的SARAS不同的是,SARSA算法遵从了交互序列,根据当前的真实行动进行价值估计:Q-Learning算法没有遵循交互序列,而是在当前时刻选择了使价值最大的行动. 2. Q-Learning Q-Learning算法在计算当前时刻的行动-状态价值\(q_t(s_t,a_t)\)时选择了当前状态使价值最大的行动\(max_aq_{t-1}(s_{t})\). Q-Learning的迭代公式在SARAS的基础上进行了一些修改…

简要 2010年David S. Bolme等人在CVPR上发表了<Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters>一文,首次将相关滤波器引入到目标跟踪当中.该算法大幅提高了目标跟踪的性能,论文实验结果可达到669FPS的速度.这相比同期间的跟踪算法可以算是一个极大的飞跃.本文将以该论文作为分析一类基于相关滤波的目标检测算法的引子. 基于相关滤波的跟踪 MOSSE算法的创新的在于,它是第一篇将相关滤波引入到目标跟踪的领域的论文…

CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法,实现了无锚点(anchor-free).无提议(proposal free)的解决方案,并且提出了中心度(Center-ness)的思想,同时在召回率等方面表…

我写了一种常见的实现算法,和另一种新算法,即不是每次循环计算每个细胞的周围细胞数来产生下一时刻,而是每次每个产生状态变化的细胞主动通知周围的邻居,因此每个细胞增加一个用来记录邻居数的字段.由邻居数决定每个细胞的出生和死亡,然后影响周围邻居的邻居数.并且为了不影响后续细胞的判断,需要新旧邻居数两个状态,用旧邻居数决定自己生死,而自己的生死变化影响周围邻居的新邻居数.另外如果某个格子的新旧邻居数不变则状态不变,增加一个changed字段来表示.下面分别是旧.新两种算法. #include <stdi…