郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 大多数基本行为,如移动手臂抓住物体或走进隔壁房间探索博物馆,都是在几秒钟的时间尺度上进化的:相反,神经元动作电位则是在几毫秒的时间尺度上发生的.因此,大脑的学习规则必须弥合这两个不同时间尺度之间的差距.现代的突触可塑性理论假设,突触前和突触后神经元的共同激活在突触上设置了一个标记,称为资格迹.只有在标记设置时存在一个额外的因素时,这个标记才会导致权重变化.第三个因素,发送奖励.惩罚.惊奇(Surprise)或新奇(N…

强化学习读书笔记 - 12 - 资格痕迹(Eligibility Traces) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习…

Eligibility Traces Eligibility Traces是强化学习中很基本很重要的一个概念.几乎所有的TD算法可以结合eligibility traces获得更一般化的算法,并且通常会更有效率. Eligibility traces可以将TD和Monte Carlo算法统一起来.之前我们见过n-step方法将二者统一起来,eligibility traces 优于n-step的主要地方在于计算非常有效率,其只需要一个trace向量,而不需要储存n个特征向量.另外,eligibi…

Contents Tutorial Hello, World Command-Line Arguments Finding Duplicate Lines A Web Server Loose Ends Program Structure Names Declarations Variables Assignments Type Declarations Packages and Files Scope Basic Data Types Integers Floating-Point Numbe…

接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点,对于动态规划算法有如下特性: 需要环境模型,即状态转移概率\(P_{sa}\) 状态值函数的估计是自举的(bootstrapping),即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数. 相对的,蒙特卡罗方法的特点则有: 可以从经验中学习不需要环境模型 状态值函数的估计是相互独立的 只能用于episode tasks 而我们希望的算法是这样的: 不需要环境模型 它不局限于episode task,可以用于连续的任务 本文介绍的时…

Awesome Reinforcement Learning A curated list of resources dedicated to reinforcement learning. We have pages for other topics: awesome-rnn, awesome-deep-vision, awesome-random-forest Maintainers: Hyunsoo Kim, Jiwon Kim We are looking for more contri…

DRL 教材 Chpater 11 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 前面介绍了很多关于 state or state-action pairs 方面的知识,为了将其用于控制,我们学习 state-action pairs 的值,并且将这些值函数直接用于执行策略和选择动作．这种形式的方法称为:action-value methods. 下面要介绍的方法也是计算这些 action (or state) values,但是并非直接用于选择 action, 而是直…

Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 深度强化学习最近被人发现貌似不太稳定,有人提出很多改善的方法,这些方法有很多共同的 idea:一个 online 的 agent 碰到的观察到的数据序列是非静态的,然后就是,online的 RL 更新是强烈相关的.通过将 agent 的数据存储在一个 experience replay 单元中,数据可以从不同的时间步骤上,批处理或者随机采样.这种方法可以降低 non-st…

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.如果我们没有完整的状态序列,那么就无法使用蒙特卡罗法求解了.本文我们就来讨论可以不使用完整状态序列求解强化学习问题的方法:时序差分(Temporal-Difference, TD). 时序差分这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第四讲部分,第五讲部分. 1. 时序差分TD简介 时序差…

上篇文章介绍了 Model-based 的通用方法--动态规划,本文内容介绍 Model-Free 情况下 Prediction 问题,即 "Estimate the value function of an unknown MDP". Model-based:MDP已知,即转移矩阵和奖赏函数均已知 Model-Free:MDP未知 蒙特卡洛学习 蒙特卡洛方法(Monte-Carlo Methods,简称MC)也叫做蒙特卡洛模拟,是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的…