蒙特卡罗法 在介绍Q-learing算法之前,我们还是对蒙特卡罗法(MC)进行一些介绍.MC方法是一种无模型(model-free)的强化学习方法,目标是得到最优的行为价值函数\(q_*\).在前面一篇博客中,我们所介绍的动态规划算法则是一种有模型的算法.那么问题来了,什么是模型(model)?模型其实就是我们在第一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入门教程(一)之强化学习介绍种所介绍的状态转化模型: \(P_{ss'}^a\). 在动态规划解决问题的时候,我们是已知\(P_{ss…

简介 DQN--Deep Q-learning.在上一篇博客DQN(Deep Q-learning)入门教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird 中,我们使用Q-Table来储存state与action之间的q值,那么这样有什么不足呢?我们可以将问题的稍微复杂化一点了,如果在环境中,State很多,然后Agent的动作也很多,那么毋庸置疑Q-table将会变得很大很大(比如说下围棋),又或者说如果环境的状态是连续值而不是离散值,尽管我们可以将连续值进行离散化,但是又可能…

在DQN(Deep Q-learning)入门教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird中,我们使用q-learning算法去对Flappy Bird进行强化学习,而在这篇博客中我们将使用神经网络模型来代替Q-table,关于DQN的介绍,可以参考我前一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入门教程(五)之DQN介绍 在这篇博客中将使用DQN做如下操作: Flappy Bird MountainCar-v0 再回顾一下DQN的算法流程: 项目地址:Github…

在上一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入门教程(一)之强化学习介绍中有三个很重要的函数: 策略:\(\pi(a|s) = P(A_t=a | S_t=s)\) 状态价值函数:\(v_\pi(s)=\mathbb{E}\left[R_{t+1}+\gamma \left(S_{t+1}\right) | S_{t}=s\right]\) 动作价值函数:\(q_{\pi}(s,a) = \mathbb{E}_{\pi}(R_{t+1} + \gamma q_{\pi}(S_{t+1}…

随着AlphaGo和AlphaZero的出现,强化学习相关算法在这几年引起了学术界和工业界的重视.最近也翻了很多强化学习的资料,有时间了还是得自己动脑筋整理一下. 强化学习定义 先借用维基百科上对强化学习的标准定义: 强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)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. 从本质上看,强化学习是一个通用的问题解决框架,其核心思想是 Trial & Error. 强化学习可以用一个闭环示意图来表示: 强化学习四元素…

Vue.js教程 1.前端框架学习介绍 什么是Vue.js 为什么要学习流行框架 什么是Vue.js Vue.js 是目前最火的一个前端框架,React是最流行的一个前端框架(React除了开发网站,还可以开发手机App,Vue语法也是可以用于进行手机App开发的,需要借助Weex) Vue.js 是前端的主流框架之一,和Angular.js.React.js一起,并成为前端三大主流框架! Vue.js 是一套构建用户界面的框架,只关注视图层,它不仅易于上手,还便于与第三方库或既有项目整合.(V…

简介 DQN入门系列地址:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1770037.html 本来呢,在上一个系列数据挖掘入门系列博客中,我是准备写数据挖掘的教程,然后不知怎么滴,博客越写越偏,写到了神经网络,深度学习去了.在我写完数据挖掘博客之后,我又不知道在哪里(YouTube or B站杀我)看到了有人使用CNN网络玩飞翔的小鸟(Flappy Bird)的游戏,当时我觉得,emm,竟然使用CNN就可以玩游戏,有意思,可以一试,然后发现,要用到…

雷锋网(搜索"雷锋网"公众号关注)按:本文由Zouxy责编,全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用,并解释了深度学习的基本思想,深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系. 深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-en…

什么是强化学习? 强化学习(Reinforcement learning,简称RL)是和监督学习,非监督学习并列的第三种机器学习方法,如下图示: 首先让我们举一个小时候的例子: 你现在在家,有两个动作选择:打游戏和读书.如果选择打游戏的话,你就跑到了网吧,选择读书的话,就坐在了书桌面前.你爸妈下班回家,如果发现你在网吧,就会给你一套社会主义的铁拳,如果你在书桌面前的话,就会买根棒棒糖给你吃. 首先,你在家的时候并不知道选择哪一个动作,因此你可能会选择study或者game.但是,当你接受了多次社…

在上一篇博客中,我们详细的对Q-learning的算法流程进行了介绍.同时我们使用了\(\epsilon-贪婪法\)防止陷入局部最优. 那么我们可以想一下,最后我们得到的结果是什么样的呢?因为我们考虑到了所有的(\(\epsilon-贪婪法\)导致的)情况,因此最终我们将会得到一张如下的Q-Table表. Q-Table \(a_1\) \(a_2\) \(s_1\) \(q(s_1,a_1)\) \(q(s_1,a_2)\) \(s_2\) \(q(s_2,a_1)\) \(q(s_2,a_2…

1.loss 是什么 2. Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题,相近的状态得到相近的输出动作.如下式,通过更新参数 θθ 使Q函数逼近最优Q值 深度神经网络可以自动提取复杂特征,因此,面对高维且连续的状态使用深度神经网络最合适不过了. DRL是将深度学习(DL)与强化学习(RL)结合,直接从高维原始数据学习控制策略.而DQN是DRL的其中一种算法,它要做的就是将卷积神经网络(CNN)和Q-Learning结合起来,CNN的输入是原始图像数据(作为状态State),输出则是每个动作Act…

目录 动态规划 使用条件 分类 求解方法 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 动态规划 动态规划给出了求解强化学习的一种方式 使用条件 使用动态规划需要两个条件 总问题可以分解成一系列相互重叠的子问题 子问题的求解结果被存储下来并且可以重复使用 强化学习对应以上两个条件 贝尔曼等式满足了重叠子问题的分解,每个状态的值求解从当前状态到下一状态. 值函数用于存储和复用子问题的求解结果 分类 对于预测问题,动态规划方法输出…

目录 马尔可夫理论 马尔可夫性质 马尔可夫过程(MP) 马尔可夫奖励过程(MRP) 值函数(value function) MRP求解 马尔可夫决策过程(MDP) 效用函数 优化的值函数 贝尔曼等式 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 马尔可夫理论 马尔可夫性质 P[St+1 | St] = P[St+1 | S1,...,St] 给定当前状态 St ,过去的状态可以不用考虑 当前状态 St 可以代表过去的所有状态…

<Ruby语言入门教程v1.0> 编著:张开川 邮箱:kaichuan_zhang@126.com 想要学习ruby是因为公司的自动化测试使用到了ruby语言,但是公司关于ruby只给了一个简单的ppt做讲解,可能是因为我们需要使用到的并不多吧,不过既然要用,而且反正没谈恋爱的人最多的就是时间了,就好好看看这个吧.现在学习的这个教程..说实话我也忘了是从哪儿捞来的了,不过既然ruby语言基本没什么出书的,就直接用这个吧.除了这个以外,还辅助这个网站来学习(http://www.yiibai.c…

esri-leaflet入门教程(1)-esri leaflet介绍 by 李远祥 关于leaflet,可能很多人比较陌生,如果搭上esri几个字母,可能会有更多的人关注.如果没有留意过leaflet的人,稍微百度一下,也就知道,它是一个轻量级的地图js框架.leaflet的种种好处,似乎已经有不少人写过相关的文章,这里就不多累赘去说明了.关于专业GIS,放在整个IT技术来说,关注的人其实并不多,大部分IT从业者一般会跟消费级的地图应用会扯上一些关系,基本上就是调用百度.谷歌.高德等在线地图,并…

引言 最近实验室的项目需要用到强化学习的有关内容,就开始学习起强化学习了,这里准备将学习的一些内容记录下来,作为笔记,方便日后忘记了好再方便熟悉,也可供大家参考.该篇为强化学习开篇文章,主要概括一些有关强化学习的内容,以帮助了解什么是强化学习,以及学习方向,部分涉及到的内容将会在后面的篇章中展开详细的叙述.推荐课程(Utubu上的,需FQ),B站上也有. 基础概念和实际运用 定义 首先先看一段定义:Reinforcement learning is learning what to do—how…

目录 值函数的近似 DQN Nature DQN DDQN Prioritized Replay DQN Dueling DQN 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 值函数的近似 当状态-动作数目太多时,使用表格存储所有的状态-动作会造成维度灾难,无法求解大规模问题. 可以采用一个函数来近似这个这个表格,输入状态-动作,输出对应的状态值. 可以使用神经网络来充当这个近似函数. DQN 使用来一个神经网络来作为近似函数…

这个是平时在实验室讲reinforcement learning 的时候用到PPT, 交期末作业.汇报都是一直用的这个,觉得比较不错,保存一下,也为分享,最早该PPT源于师弟汇报所做.…

目录 不基于模型(Model-free)的预测 蒙特卡罗方法 时序差分方法 多步的时序差分方法 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 不基于模型(Model-free)的预测 无法事先了解状态转移的概率矩阵 蒙特卡罗方法 从开始状态开始,到终结状态,找到一条完整的状态序列,以求解每个状态的值.相比于在整个的状态空间搜索,是一种采样的方法. 对于某一状态在同一状态序列中重复出现的,有以下两种方法: 只选择第一个状态进行求…

目录 不基于模型的控制 选取动作的方法 在策略上的学习(on-policy) 不在策略上的学习(off-policy) 参考 DQN发展历程(一) DQN发展历程(二) DQN发展历程(三) DQN发展历程(四) DQN发展历程(五) 不基于模型的控制 选取动作的方法 贪婪法,每次控制都选择状态值最大的动作,容易局部收敛,找不到全局最优. 引入 epsilon-greedy,按 epsilon 的概率随机选择一个动作,按 1 - epsilon 的概率使用贪婪法,选择状态值最大的动作 在策略上的…

本文目标 30分钟内让你明白HTML是什么,并对它有一些基本的了解.一旦入门后,你可以从网上找到更多更详细的资料来继续学习. 什么是HTML HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比"文本"更丰富的意义,比如图片,表格,链接等.浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档.目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的. HTML是什么样的 简单地来说,HT…

什么是 PyTorch? PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包,主要定位两类人群: NumPy 的替代品,可以利用 GPU 的性能进行计算. 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度 开始学习 Tensors (张量) Tensors 类似于 NumPy 的 ndarrays ,同时  Tensors 可以使用 GPU 进行计算. from future import print_function import torch 构造一个5x3矩阵,不初始化. x = torch.em…

10.09 第七章 7.1 模块 Ruby标准包里的 Math 模块提供了许多方法,比如:求平方根 sqrt ,使用的时候要这么写:模块名.方法名(参数).如:Math.sqrt( a*5+b ) Math 模块还提供了两个常量,圆周率π 和自然对数底 e,使用的时候要这么写:模块名::常量名.如:puts Math::PI 定义模块用module...end .模块与类非常相似,但是:A) 模块不可以有实例对象:B) 模块不可以有子类. 7.2 命名空间 如你所见,只要include模块名,就…

9.18 第四章 一切都是对象 这个章节的例子都举得很浅显易懂,而且作者的语言= =噗,委实生动有趣啊是~~ 4.1  两种思维方式 初期的编程思想是:以“如何做”为指导来编写代码.这时期的编程语言叫过程语言,提倡结构化地设计程序代码.代表语言是FORTRAN和C.现在的编程思想是:以“谁将被影响”为指导来编写代码.叫面向对象的编程语言,以类为模块,以消息来驱动程序的执行.代表语言是C++ 和Java. 4.2  对象 (这里是文摘....摘摘摘摘摘.....) 每个事物都有一些特点,人有身高,…

Dapper是什么? Dpper是一款.Net平台简单(Simple)的对象映射库,并且Dapper拥有着"微型ORM之王"的称号.就速度而言与手写ADO.NET SqlDateReader相同.ORM是Object Relational Mapper的缩写,代表着数据库与编程语言之间的映射. Dapper的基本特性是通过扩展IDbConnection 接口,并为其提供查询数据库的方法. Dapper是如何工作的? 将大象装冰箱总共分三步,Dapper也是如此. 创建IDBConnec…

https://blog.csdn.net/px_528/article/details/72963977 写在前面 说到Adaboost,公式与代码网上到处都有,<统计学习方法>里面有详细的公式原理,Github上面有很多实例,那么为什么还要写这篇文章呢?希望从一种更容易理解的角度,来为大家呈现Adaboost算法的很多关键的细节. 本文中暂时没有讨论其数学公式,一些基本公式可以参考<统计学习方法>. 基本原理 Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器(弱分类器一般选用单层…

在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习.有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准.如果说监督学习的目标是预测,那么强化学习就是决策,它通过对周围的环境不断的更新状态,给出奖励或者惩罚的措施,来不断调整并给出新的策略.简单来说,就像小时候你在不该吃零食的时间偷吃了零食,你妈妈知道了会对你做出惩罚,那么下一次就不会犯同样的错误,如果遵守规则,那你妈妈兴许会给你一些奖励,最终的目标都是希望你在该吃饭的时候吃饭,该吃零食…

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(…

声明:本文翻译自Vishal Maini在Medium平台上发布的<Machine Learning for Humans>的教程的<Part 5: Reinforcement Learning>的英文原文(原文链接).该翻译都是本人(tomqianmaple@outlook.com)本着分享知识的目的自愿进行的,欢迎大家交流! 关键词:探索和利用.马尔科夫决策过程.Q-Learning.策略学习.深度增强学习. [Update 9/2/17] 现在本系列教程已经出了电子书了,可以…

已经成为DL中专门的一派,高大上的样子 Intro: MIT 6.S191 Lecture 6: Deep Reinforcement Learning Course: CS 294: Deep Reinforcement Learning Jan 18: Introduction and course overview (Levine, Finn, Schulman) Slides: Levine Slides: Finn Slides: Schulman Video Why deep rei…