强化学习之 免模型学习(model-free based learning) ------ 蒙特卡罗强化学习 与 时序查分学习 ------ 部分节选自周志华老师的教材<机器学习> 由于现实世界当中,很难获得环境的转移概率,奖赏函数等等,甚至很难知道有多少个状态.倘若学习算法是不依赖于环境建模,则称为“免模型学习(model-free learning)”,这比有模型学习要难得多. 1. 蒙特卡罗强化学习: 在免模型学习的情况下,策略迭代算法会遇到几个问题: 首先,是策略无法评估,因为无法做全…

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…

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC…

1.强化学习 @ 目录 1.强化学习 1.1 强化学习原理 1.2 强化学习与监督学习 2.无监督学习 3.半监督学习 4.对抗学习 强化学习(英语:Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法. 强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益[1]. 与监督学习不同的是,强化学习不需要带标签的输入输出对,同时也无需对非最优解的精确地纠正. 1.1 强化学习原理 强化学习是从动物学习.参数扰动自适应控制等…

本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 本文介绍了在model-free情况下(即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss'),如何进行prediction,即预测当前policy的state-value function v(s)从而得知此policy的好坏,和进行control,即找出最优policy(即求出q*(s, a),这样π*(a|s)就可以立刻…

Q-Learning和Sarsa一样是基于时序差分的控制算法,那两者有什么区别呢? 这里已经必须引入新的概念 时序差分控制算法的分类:在线和离线 在线控制算法:一直使用一个策略选择动作和更新价值函数,如Sarsa 离线控制算法:两个策略,一个选择新的动作,一个更新价值函数,如Q-Learning Q-Learning简介 在S下基于ε-贪心策略选择动作A,执行A,获得奖励R,并进入下一个状态S’, 接下来如果是Sarsa,将继续基于ε-贪心策略选择动作A’,利用Q(S',A')更新价值函数,并在…

Backbone的属性验证有2种方法: 1.Backbone自带简单的验证方法,但是验证规则需要自己实现 通过validate()方法进行验证,验证规则写在此方法里. var RoomModel = Backbone.Model.extend({ validate:function(attrs){ //验证规则 if(!attrs.name){ return "名字不能为空"; } } }); 那么什么时候调用validate()完成验证呢? 在调用save()方法时validate(…

backbone为复杂Javascript应用程序提供MVC(Model View Controller)框架,框架里最基本的是Model(模型),它用来处理数据,对数据进行验证,完成后台数据与前台数据的交互(从前台提交到后台的数据,从后台获取数据传递到前台,都由Model负责). backbone有基本的Model对象Bacxbone.Model,可以通过extend进行扩展,每个模型都有一个唯一的标识符属性id,区分不同的模型, 下面创建一个扩展的模型 var RoomModel = new…

基于模型的强化学习方法数据效率高,前景可观.本文提出了一种基于模型的元策略强化学习方法,实践证明,该方法比以前基于模型的方法更能够应对模型缺陷,还能取得与无模型方法相近的性能. 引言 强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的.无模型(MF)算法倾向于实现最佳性能,通常可应用且易于实现. 然而,这是以数据密集为代价实现的,当与诸如神经网络的大容量函数近似器结合时,情况会恶化.它们的高样本复杂性阻碍其应用于机器人控制任务,在这些任务上收集数据代价高昂. 相比之…

https://blog.csdn.net/Mbx8X9u/article/details/80780459 课程主页:http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIznC9CDbVTjAF2oyt8_VAe3 由于文章较长,且有较多外链接,建议下载PDF版进行阅读 方式一 点击阅读原文即可下载 方式二 返回菜单栏,回复“20180622” 知识背景…