前面都是value based的方法,现在看一种直接预测动作的方法 Policy Based Policy Gradient 一个介绍 karpathy的博客 一个推导 下面的例子实现的REINFORCE算法 实例代码 import sys import gym import pylab import numpy as np from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential from keras.optimize…

Policy Gradient综述: Policy Gradient,通过学习当前环境,直接给出要输出的动作的概率值.   Policy Gradient  不是单步更新,只能等玩完一个epoch,再更新参数,采取动作与动作评价是同一个函数,所以是一个on-policy Policy Gradient 需要计算每一个state的期望reward,这个期望reward通过整个epoch的reward_list计算.所以只能等玩完1个epoch才能更新. 数学推导 最大化R,,用梯度下降,需要求R的…

DDPG DDPG介绍2 ddpg输出的不是行为的概率, 而是具体的行为, 用于连续动作 (continuous action) 的预测 公式推导 推导 代码实现的gym的pendulum游戏,这个游戏是连续动作的 代码实践 """ Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Reinforcement Learning. DDPG is Actor Critic based algorithm. Pendulum example.…

A3C 它会创建多个并行的环境, 让多个拥有副结构的 agent 同时在这些并行环境上更新主结构中的参数. 并行中的 agent 们互不干扰, 而主结构的参数更新受到副结构提交更新的不连续性干扰, 所以更新的相关性被降低, 收敛性提高 代码实践 import threading import numpy as np import tensorflow as tf import pylab import time import gym from keras.layers import Dense,…

Actor Critic value-based和policy-based的结合 实例代码 import sys import gym import pylab import numpy as np from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam EPISODES = 1000 # A2C(Advantage Actor-Critic) age…

从这里开始换个游戏演示,cartpole游戏 Deep Q Network 实例代码 import sys import gym import pylab import random import numpy as np from collections import deque from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam from keras.models import Sequential EPISODES…

PPO DPPO介绍 PPO实现 代码DPPO…

DQN的变形 double DQN prioritised replay dueling DQN…

在之前的强化学习文章里,我们讲到了经典的MDP模型来描述强化学习,其解法包括value iteration和policy iteration,这类经典解法基于已知的转移概率矩阵P,而在实际应用中,我们很难具体知道转移概率P.伴随着这类问题的产生,Q-Learning通过迭代来更新Q表拟合实际的转移概率矩阵 P,实现了强化学习在大多数实际场景中的应用.但是,在很多情况下,诸多场景下的环境状态比较复杂,有着极大甚至无穷的状态空间,维护这一类问题的Q表使得计算代价变得很高,这时就有了通过Deep网络来…

"敢于尝试,才有突破" 2017年5月27日,当今世界排名第一的中国棋手柯洁与AlphaGo 2.0的三局对战落败.该事件标志着最新的人工智能技术在围棋竞技领域超越了人类智能,借此机会,介绍一下AlphaGo背后的秘密--增强学习技术. 增强学习(Reinforcement Learning),也称强化学习,是一种在过程中学习提高机器智能的框架.该框架通常可用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process)概念来描述,即假设存在智能体(Agent)在约束环境下执行某动…

[TOC] 马里奥AI实现方式探索 --神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式,日本作为2020年东京奥运会的东道主,安倍最后也已经典的马里奥形象出现.平时我们都是人来玩马里奥游戏,能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢?OK,利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题,最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦.而在游戏的自动化测试当中,这种算法也是非常实用的,可以大量的减少测试人力成本. 首先,对于实现马里奥A…

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…

原文链接:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/78508203 前段时间Nature上发表的升级版Alpha Go - AlphaGo Zero再一次成为热点话题.作为其核心技术之一的Deep reinforcement learning(深度增强学习,或深度强化学习)也再一次引发关注.Alpha Zero最有意义的地方之一是它去除了从人类经验(棋谱)中学习的过程,而是完全通过“左右互博”式的学习击败了自己的“前辈”.这也很能体现强化学…

深度学习课程笔记(十三)深度强化学习 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 2018-07-17 16:50:12 Reference:https://www.youtube.com/watch?v=z95ZYgPgXOY&t=512s…

Policy Gradient 初始学习李宏毅讲的强化学习,听台湾的口音真是费了九牛二虎之力,后来看到有热心博客整理的很细致,于是转载来看,当作笔记留待复习用,原文链接在文末.看完笔记再去听一听李宏毅老师的视频,就可以听懂个大概了.当然了还有莫凡的强化学习更具实战性,听莫凡的课基本上可以带我们入门. 术语和基本思想 基本组成: 1.actor (即policy gradient要学习的对象, 是我们可以控制的部分) 2.环境 environment (给定的,无法控制) 3.回报函数 rewar…

深度学习课程笔记(十四)深度强化学习 ---  Proximal Policy Optimization (PPO) 2018-07-17 16:54:51  Reference: https://blog.openai.com/openai-baselines-ppo/ Code: https://github.com/openai/baselines Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf Video Tutorials: https://ww…

在前面讲到的DQN系列强化学习算法中,我们主要对价值函数进行了近似表示,基于价值来学习.这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用,但是Value Based强化学习方法也有很多局限性,因此在另一些场景下我们需要其他的方法,比如本篇讨论的策略梯度(Policy Gradient),它是Policy Based强化学习方法,基于策略来学习. 本文参考了Sutton的强化学习书第13章和策略梯度的论文. 1. Value Based强化学习方法的不足 DQN系列强化学习算法主…

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 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, 20…

一.前言 之前我们讨论的所有问题都是先学习action value,再根据action value 来选择action(无论是根据greedy policy选择使得action value 最大的action,还是根据ε-greedy policy以1-ε的概率选择使得action value 最大的action,action 的选择都离不开action value 的计算).即没有action value的估计值就无法进行action选择,也就没有Policy,这类方法被称为 value-ba…

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…

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…

一.存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法,即输出的动作是离散的.对应到Atari 游戏中,只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制. 然而在实际中,控制问题则是连续的,高维的,比如一个具有6个关节的机械臂,每个关节的角度输出是连续值,假设范围是0°~360°,归一化后为(-1,1).若把每个关节角取值范围离散化,比如精度到0.01,则一个关节有200个取值,那么6个关节共有20062006个取值,若进一步提升这个精度,取值的数量将成倍增加,而且动作的数量将随着自由度的增加呈指数型增长.所以根…

RL的方案 两个主要对象:Agent和Environment Agent观察Environment,做出Action,这个Action会对Environment造成一定影响和改变,继而Agent会从新的环境中获得Reward.循环上述步骤. 举例: 机器人把水杯打翻了,人类说“不能这么做”,机器人获得人类的这个负向反馈,然后机器人观察到水杯打翻的状态,采取了拖地的行为,获得了人类的“谢谢”的正向反馈. Agent学习的目标就是使得期望的回报(reward)最大化. 注意:State(observ…

http://chenrudan.github.io/blog/2016/09/04/cartpole.html 首页 分类 关于 归档 标签 基于Policy Gradient实现CartPole  发表于 2016-09-04 |  分类于 code|  |  2700 8月的时候把David silver的强化学习课上了,但是一直对其中概念如何映射到现实问题中不理解,半个月前突然发现OpenAI提供了一个python库Gym,它创造了强化学习的environment,可以很方便的启动一个强…

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他…

目录: 1. 引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4. 无模型的强化学习方法 蒙特卡洛方法 时序差分学习 值函数近似 策略搜索 5. 实战强化学习算法 Q-learning 算法 Monte Carlo Policy Gradient 算法 Actor Critic 算法 6. 深度强化学习算法 Deep Q-Networks(DQN) Deep De…

2015年,DeepMind团队在Nature杂志上发表了一篇文章名为"Human-level control through deep reinforcement learning"的论文,在这篇论文中,他们提出了DQN算法的改进版本,他们将改进的算法应用到49种不同的Atari 2600游戏中,并且其中的一半实现了超过人类玩家的性能.现在,深度强化学习已经成为了人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)领域最前沿的研究方向,在各个应用领域也是备受推崇,如同…

上一篇我们已经说到了,增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略,使其在任意初始状态下,都能获得最大的Vπ值.(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的增强学习). 那么如何求解最优策略呢?基本的解法有三种: 动态规划法(dynamic programming methods) 蒙特卡罗方法(Monte Carlo methods) 时间差分法(temporal difference). 动态规划法是其中最基本的算法,也是理解后续算法的基础,因此本…

1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法,它使用随机数(或伪随机数)来解决计算的问题,是一类重要的数值计算方法.该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗,而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法. 一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法,假设我们需要计算一个不规则图形的面积,那么图形的不规则程度和分析性计算(比如积分)的复杂程度是成正比的.而采用蒙特卡罗方法是怎么计算的呢?首先你把图形放到一个已知面积的方框内,然后假想你有一些豆子,把豆子均匀地朝这个方框内撒,散好后数这个图形之中有多少…

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…