一.前言 在第一章强化学习简介中,我们提到强化学习过程可以看做一系列的state.reward.action的组合.本章我们将要介绍马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes)用于后续的强化学习研究中. 二.马尔科夫过程(Markov Processes) 2.1 马尔科夫性 首先,我们需要了解什么是马尔科夫性: 当我们处于状态StSt时,下一时刻的状态St+1St+1可以由当前状态决定,而不需要考虑历史状态. 未来独立于过去,仅仅于现在有关 将从状态s 转移到状态 s…

在强化学习(一)模型基础中,我们讲到了强化学习模型的8个基本要素.但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前,模型的简化也很重要,这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,以下简称MDP)来简化强化学习的建模. MDP这一篇对应Sutton书的第三章和UCL强化学习课程的第二讲. 1. 强化学习引入MDP的原因 强化学习的8个要素我们在第一节已经讲了.其中的第七个是环境的状态转化模型,它可以表示为一个概率模型,即在…

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9426283.html --------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(一)模型基础中,我们讲到了强化学习模型的8个基本要素.但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前,模型的简化也很重要,这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov…

在 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋(一)中,我们构建了以Game() 和 Agent() 类为基础的框架,本篇我们要让agent不断对弈,维护Q表格,提升棋力.那么我们先来盘算一下这几个问题: Q1:作为陪练的一方,策略上有什么要求吗? A1:有,出棋所导致的状态要完全覆盖所有可能状态.满足此条件下,陪练的棋力越强(等同于环境越严苛),agent训练的效果越好.AlphaGo的例子告诉我们,陪练的策略也是可以分阶段调整的:前期先用人类落子的预测模型当陪练,中后期让agent…

在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中,我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法,本文讨论另一种优化方法,Dueling DQN.本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文<Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning>(ICML 2016). 1. Dueling DQN的优化点考虑 在前面讲到的DDQN中,…

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译.(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com.) 原文地址(URL for original article):https://medium.com/emergent-future/simple-reinforcement-learni…

课件:Lecture 2: Markov Decision Processes 视频:David Silver深度强化学习第2课 - 简介 (中文字幕) 马尔可夫过程 马尔可夫决策过程简介 马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)形式上用来描述强化学习中的环境. 其中,环境是完全可观测的(fully observable),即当前状态可以完全表征过程. 几乎所有的强化学习问题都能用MDPs来描述: 最优控制问题可以描述成连续MDPs; 部分观测环境可以转…

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…

强化学习(Reinforcement Learning)简介 强化学习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.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为. 它主要包含四个元素,环境状态,行动,策略,奖励, 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励.RL考虑的是智能体(Agent)与环境(Environment)的交互问题,其中的agent可以理解为学习的主体,它一般是咱们设计的强…

[入门,来自wiki] 强化学习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.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为.这个方法具有普适性,因此在其他许多领域都有研究,例如博弈论.控制论.运筹学.信息论.模拟优化方法.多主体系统学习.群体智能.统计学以及遗传算法.在运筹学和控制理论研究的语境下,强化学习被称作“近似动态规划”(approximate dynamic program…