最近在学习斯坦福2017年秋季学期的<强化学习>课程,感兴趣的同学可以follow一下,Sergey大神的,有英文字幕,语速有点快,适合有一些基础的入门生. 今天主要总结上午看的有关DQN的一篇论文<Human-level control through deep reinforcement learning>,在Atari 2600 games上用DQN网络训练的,训练结果明,DQN能够比较稳定的收敛到Human-level的游戏水平. 前言 目前,强化学习已经在现实中很多复杂的…

作者:YJLAugus 博客: https://www.cnblogs.com/yjlaugus 项目地址:https://github.com/YJLAugus/Reinforcement-Learning-Notes,如果感觉对您有所帮助,烦请点个Star. MDP背景介绍 Random Variable 随机变量(Random Variable),通常用大写字母来表示一个随机事件.比如看下面的例子: \(X\): 河水是咸的 \(Y\): 井水是甜的 很显然,\(X\), \(Y\)两个随…

# -*- coding: utf-8 -*- import gym import time env = gym.make('CartPole-v0') observation = env.reset() print(observation) print("env actionspace:") print(env.action_space) print("env observationspace:") print(env.observation_space) pri…

https://www.zhihu.com/question/277325426 https://github.com/jinglescode/reinforcement-learning-tic-tac-toe/blob/master/README.md Intuition After a long day at work, you are deciding between 2 choices: to head home and write a Medium article or hang o…

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心 选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀   摘要 本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的…

文章目录 [隐藏] 1. 强化学习和深度学习结合 2. Deep Q Network (DQN) 算法 3. 后续发展 3.1 Double DQN 3.2 Prioritized Replay 3.3 Dueling Network 4. 总结 强化学习系列系列文章 我们终于来到了深度强化学习. 1. 强化学习和深度学习结合 机器学习=目标+表示+优化.目标层面的工作关心应该学习到什么样的模型,强化学习应该学习到使得激励函数最大的模型.表示方面的工作关心数据表示成什么样有利于学习,深度学习是最…

Datawhale开源 核心贡献者:王琦.杨逸远.江季 提起李宏毅老师,熟悉强化学习的读者朋友一定不会陌生.很多人选择的强化学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频. 现在,强化学习爱好者有更完善的学习资料了! Datawhale开源项目组成员总结了李宏毅的强化学习视频,实现了视频教程的完整梳理和复现,再也不用担心强化学习. 目前,项目已完全开源,包括课程内容.配套的习题和项目,供大家使用. 1. 李宏毅深度强化学习简介 李宏毅老师现任台湾大学电气工程系副教授,主要研究方向是机器学习,特别…

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…

论文为Google Brain在16年推出的使用强化学习的Neural Architecture Search方法,该方法能够针对数据集搜索构建特定的网络,但需要800卡训练一个月时间.虽然论文的思路有很多改进的地方,但该论文为AutoML的经典之作,为后面很多的研究提供了思路,属于里程碑式的论文,十分值得认真研读,后面读者会持续更新AutoML的论文,有兴趣的可以持续关注   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:Neural Architecture Search with Reinfor…

在强化学习(一)模型基础中,我们讲到了强化学习模型的8个基本要素.但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前,模型的简化也很重要,这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,以下简称MDP)来简化强化学习的建模. MDP这一篇对应Sutton书的第三章和UCL强化学习课程的第二讲. 1. 强化学习引入MDP的原因 强化学习的8个要素我们在第一节已经讲了.其中的第七个是环境的状态转化模型,它可以表示为一个概率模型,即在…