原贴地址: https://www.zhihu.com/question/266493753 一直在看强化学习方面的内容,cartpole是最简单的入门实验环境,最原始的评判标准是连续100次episode的奖励均值在195以上即可认定是到达最优,说明此问题得以解决,(但是有很多的研究是没有采用这个条件的,也就是按照训练的次数固定,在一定的训练次数后看测试时的奖励均值和方差).如果我们不按照这个评价标准来运行该环境的话,那么我们需要对gym中的某些原始设定进行修改. --------------…

强化学习     如何提升样本效率 参考文章: https://news.html5.qq.com/article?ch=901201&tabId=0&tagId=0&docId=6008730289342671698&showAttach=1&url=https%3A%2F%2Fwww%2Eleiphone%2Ecom%2Fnews%2F201905%2FKL44ZdUGhZ6lOz3o%2Ehtml&dataSrc=76&showDate=1&a…

原文地址: https://yq.aliyun.com/articles/400366 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)     ------------------------------------------------------------------------------------------- 摘要: 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 地处加拿大埃德蒙顿的阿尔伯塔大学(UAlberta)可谓是强化学习重镇,这项技术的缔造者之一萨顿(Rich Sutton)在这里…

原文地址: https://www.sohu.com/a/231895305_200424 --------------------------------------------------------------------------------------------- 前言 比起人类,深度学习算法已经在很多任务上的表现更优秀.但它们的学习效率很低.一个电子游戏,人类玩一个下午大概就会了,而算法得花上百个小时.Deep Mind认为,这可能是人类的元学习能力占了优势. Deep Mind…

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要…

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9714655.html ----------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习系列的前七篇里,我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法.今天开始我们步入深度强化学习.这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法. Deep Q-Learning这一篇对…

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…

今年8月,Demis Hassabis等人工智能技术先驱们将来到雷锋网“人工智能与机器人创新大会”.在此,我们为大家分享David Silver的论文<不完美信息游戏中的深度强化学习自我对战>.本篇论文主要以扑克进行实验,探讨深度强化学习与普通强化学习相比的优势.研究此类游戏不只是可以让程序打赢人类大师,还可以帮助开发算法,应用于更复杂的真实世界环境中,例如机场和网络安全.金融和能源贸易.交通管制和疏导,帮助人们在不完美的信息和高维度信息状态空间中进行决策.深度强化学习不需要依赖人类专家的原有…

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…