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…

1 DQN的引入 由于q_learning算法是一直更新一张q_table,在场景复杂的情况下,q_table就会大到内存处理的极限,而且在当时深度学习的火热,有人就会想到能不能将从深度学习中借鉴方法,将深度学习的方法应用到强化学习中.13年,谷歌的deepmind团队就发表了关于DQN算法的论文,促进了强化学习的发展,扩展了强化学习的应用场景. 2 将深度学习应用到强化学习的挑战 将深度学习应用到强化学习上主要有两大挑战,下面具体说明这两种挑战是什么 2.1 第一个挑战是关于样本的分布: 深度…

1问题描述 数码问题常被用来演示如何在状态空间中生成动作序列.一个典型的例子是15数码问题,它是由放在一个4×4的16宫格棋盘中的15个数码(1-15)构成,棋盘中的一个单元是空的,它的邻接单元中的数码可以移到该单元中,通过这样不断地移动数码来改变棋盘布局,使棋盘从给定的初始棋局变为目标棋局(图1).[数字华容道] 图1-1. 十五数码问题 2.知识表达 常见的知识表达有状态空间.与/或图.语义网.谓词逻辑等.状态空间是表示问题及其搜索过程的一种方法,是人工智能最基本的形式化方法.对于数码问题,…

1 算法的优缺点 1.1 优点 在DQN算法中,神经网络输出的是动作的q值,这对于一个agent拥有少数的离散的动作还是可以的.但是如果某个agent的动作是连续的,这无疑对DQN算法是一个巨大的挑战,为了解决这个问题,前辈们将基于值的方法改成了基于策略的方法,即输出动作的概率. 1.2 缺点 策略梯度算法应用未来损失的return作为更新迭代的依据,即在一个回合过后,在这一回合中,若执行的某一动作的动作价值R大,则会加在下一回合选择这一动作的概率,反之,若执行的某一动作的动作价值R小,则会在下…

Linux学习之用户管理命令与用户组管理命令 目录 用户管理命令 用户添加命令useradd 修改用户密码passwd 修改用户信息usermod 修改用户密码状态chage 删除用户userdel 用户切换命令su 用户组管理命令 添加用户组 修改用户组 删除用户组 将用户添加到组或者从组中删除 用户管理命令 用户添加命令useradd 只能超级用户才能添加用户. useradd [选项] 用户名 选项: -u UID:手工指定用户的UID号 -d 家目录:手工指定用户的家目录 -c 用户说明…

一.数字推盘游戏 数字推盘游戏(n-puzzle)是一种最早的滑块类游戏,常见的类型有十五数字推盘游戏和八数字推盘游戏等.也有以图画代替数字的推盘游戏.可能Noyes Palmer Chapman在1874年发明十五数字推盘,但Sam Loyd则在1891年也宣称为其发明. 八数字推盘(又名重排九宫)则同样是Noyes Palmer Chapman在1870年代发明,并且马丁·加德纳在科学科普杂志上寻求更快的解答.也有人宣称重排九宫是传统中国游戏,来自洛书,并且为华容道的祖先. 二.分支界定法…

在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL),本篇我们讨论最后一种强化学习流派,基于模型的强化学习(Model Based RL),以及基于模型的强化学习算法框架Dyna. 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第8讲和Dyna-2的论文. 1. 基于模型的强化学习简介 基于价值的强化学习模型和基于策略的强化学习模型都不是基于模型的,它们从价值函数,策略函数中直接去学习,不用学习环境的状态转化概率模型,即在状态$s$下采…

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share [强化学习]Q-Learning详解1.算法思想QLearning是强化学习算法中值迭代的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈…

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…

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…