1. 马尔可夫模型的几类子模型 大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关. 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作,即系统下个状态不仅和当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下 棋的例子,…

1. 马尔可夫模型的几类子模型 大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关. 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作,即系统下个状态不仅和当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下棋的例子,当…

1. 马尔可夫模型的几类子模型 马尔科夫链(Markov Chain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关. 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作,即系统下个状态不仅和当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下棋的例子,当我们在某个局面…

一.MDP  / NFA    :马尔可夫模型和不确定型有限状态机的不同 状态自动机:https://www.cnblogs.com/AndyEvans/p/10240790.html MDP和NFA唯一相似的地方就是它们都有状态转移,抛掉这一点两者就八竿子打不着了. 二.MP  -> MRP -> MDP 三.计算给定策略下的价值函数 / 贝尔曼期望方程 我们用贝尔曼期望方程求解在某个给定策略π和环境ENV下的价值函数: 具体解法是:(下面是对于V(s)的解法) 从而对于每一个特定的π,都能…

1. 前言 前面的强化学习基础知识介绍了强化学习中的一些基本元素和整体概念.今天讲解强化学习里面最最基础的MDP(马尔可夫决策过程). 2. MDP定义 MDP是当前强化学习理论推导的基石,通过这套框架,强化学习的交互流程可以很好地以概率论的形式表示出来,解决强化学习问题的关键定理也可以依此表示出来. MDP(马尔可夫决策过程)包含以下三层含义: "马尔可夫"表示了状态间的依赖性.当前状态的取值只和前一个状态产生依赖,不和更早的状态产生联系.虽然这个条件在有些问题上有些理想,但是由于它…

作者:YJLAugus 博客: https://www.cnblogs.com/yjlaugus 项目地址:https://github.com/YJLAugus/Reinforcement-Learning-Notes,如果感觉对您有所帮助,烦请点个Star. MDP背景介绍 Random Variable 随机变量(Random Variable),通常用大写字母来表示一个随机事件.比如看下面的例子: \(X\): 河水是咸的 \(Y\): 井水是甜的 很显然,\(X\), \(Y\)两个随…

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…

本篇请结合课本Reinforcement Learning: An Introduction学习 Jack's Car Rental是一个经典的应用马尔可夫决策过程的问题,翻译过来,我们就直接叫它“租车问题”吧.租车问题的描述如下: Jack’s Car Rental Jack manages two locations for a nationwide car rental company. Each day, some number of customers arrive at each l…

之前讲了监督学习和无监督学习,今天主要讲“强化学习”. 马尔科夫决策过程:Markov Decision Process(MDP) 价值函数:value function 值迭代:value iteration(算法,解决MDP) 政策迭代:policy iteration(算法,解决MDP) 什么是强化学习? 强化学习(reinforcement learning,又称再励学习,评价学习)是一种重要的机器学习方法,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用.但在传统的机器学习分类中没有提到过强…

在介绍马尔可夫决策过程之前,我们先介绍下情节性任务和连续性任务以及马尔可夫性. 情节性任务 vs. 连续任务 情节性任务(Episodic Tasks),所有的任务可以被可以分解成一系列情节,可以看作为有限步骤的任务. 连续任务(Continuing Tasks),所有的任务不能分解,可以看作为无限步骤任务. 马尔可夫性 引用维基百科对马尔可夫性的定义: 马尔可夫性:当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下,其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态. 用数学形式表示如下: A state…

请先阅读上两篇文章: [RL系列]马尔可夫决策过程中状态价值函数的一般形式 [RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程 状态价值函数,顾名思义,就是用于状态价值评价(SVE)的.典型的问题有“格子世界(GridWorld)”游戏(什么是格子世界?可以参考:Dynamic programming in Python),高尔夫游戏,这类问题的本质还是求解最优路径,共性是在学习过程中每一步都会由一个动作产生一个特定的状态,而到达该状态所获得的奖励是固定的,与如何到达,也就是之前的动作是无关的,并且这类问题…

请先阅读上一篇文章:[RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程 在上一篇文章里,主要讨论了马尔可夫决策过程模型的来源和基本思想,并以MAB问题为例简单的介绍了动态编程的基本方法.虽然上一篇文章中的马尔可夫决策过程模型实现起来比较简单,但我认为其存在两个小问题: 数学表达上不够简洁 状态价值评价型问题与动作价值评价型问题是分离的,形式上不够统一 本篇主要来解决第一个问题. 第一个问题是比较直观的,下面给出状态价值函数以作分析: $$ \mathbb{Value}(S_1) = \mathbb{Rewa…

Gambler's Problem,即“赌徒问题”,是一个经典的动态编程里值迭代应用的问题. 在一个掷硬币游戏中,赌徒先下注,如果硬币为正面,赌徒赢回双倍,若是反面,则输掉赌注.赌徒给自己定了一个目标,本金赢到100块或是输光就结束游戏.找到一个关于本金与赌注之间关系的策略使得赌徒最快赢到100块.状态s = {1, 2, 3...., 99, 100},动作a = {1, 2, 3, ...., min(s, 100 - s)}.奖励设置:只有当赌徒赢到100块时奖励+1,其余状态奖励为0.…

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…

[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…

"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…

增强学习(Reinforcement Learning and Control)  [pdf版本]增强学习.pdf 在之前的讨论中,我们总是给定一个样本x,然后给或者不给label y.之后对样本进行拟合.分类.聚类或者降维等操作.然而对于很多序列决策或者控制问题,很难有这么规则的样本.比如,四足机器人的控制问题,刚开始都不知道应该让其动那条腿,在移动过程中,也不知道怎么让机器人自动找到合适的前进方向. 另外如要设计一个下象棋的AI,每走一步实际上也是一个决策过程,虽然对于简单的棋有A*的启发式…

"价值不是由一次成功决定的,而是在长期的进取中体现" 上文介绍了描述能力更强的多臂赌博机模型,即通过多台机器的方式对环境变量建模,选择动作策略时考虑时序累积奖赏的影响.虽然多臂赌博机模型中引入了价值的概念,但方法在建模过程中本质上是以策略为优化目标,因此又常被归为基于策略的增强学习方法. 此外,增强学习方法还有基于价值以及基于模型两类主要方法.本文介绍第二类,先从描述价值目标的Q函数开始,它也常称之为Q-Learning方法. 最简单的Q函数可用"状态-动作"二维表…

本文为Thomas Simonini增强学习系列文章笔记或读后感,原文可以直接跳转到medium系列文章. 主要概念为: Q-Learning,探讨其概念以及用Numpy实现 我们可以将二维游戏想象成平面格子,每个格子代表一个状态,并且对应了不同的动作,例如下图: Q函数接收状态和动作两个参数并输出Q值,即在一个状态下各种动作各自未来的期望奖励.公式如下: 这里的未来期望奖励,就是当前状态下一直到结束状态(成功或失败)所获取的奖励. Q-learning算法伪代码: 其中,更新Q值为bellma…

一.拦截器概念 讲解拦截器的概念之前,我们先看一张图: (1)浏览器发送一个请求会先到Tomcat的web服务器 (2)Tomcat服务器接收到请求以后,会去判断请求的是静态资源还是动态资源 (3)如果是静态资源,会直接到Tomcat的项目部署目录下去直接访问 (4)如果是动态资源,就需要交给项目的后台代码进行处理 (5)在找到具体的方法之前,我们可以去配置过滤器(可以配置多个),按照顺序进行执行 (6)然后进入到到中央处理器(SpringMVC中的内容),SpringMVC会根据配置的规则进行…

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…

WPF用MVVM的解决记录 版权声明:本文为博主初学经验,未经博主允许不得转载. 一.前言 记录在学习与制作WPF过程中遇到的解决方案.  焦点的控制,键盘事件触发,输入框的数字限制,异步处理,隐藏状态可用状态,自定义属性等等... 二.配置 系统环境:win10 开发工具:Visual Studio 2017 开发语言:C#.WPF (MVVM框架) 三.自问自答 1.焦点的控制: 背景: 焦点的使用一般用于输入框,切换业务功能时,需要焦点定位在指定输入框位置,便于用户操作:使用MVVM框架开…

一.开始使用Spring Cloud实战微服务 1.SpringCloud是什么? 云计算的解决方案?不是 SpringCloud是一个在SpringBoot的基础上构建的一个快速构建分布式系统的工具集(全家桶). SpringCloud拥有SpringBoot的特点. 2.关于SpringCloud的版本? 大部分spring软件的版本是以:主版本.次版本.增量版本.里程碑版本的形式命名. Spring Cloud Angel SR6??? Angel是SpringCloud的一个大版本,Se…

  DjangoRestFramework学习二之序列化组件.视图组件   本节目录 一 序列化组件 二 视图组件 三 xxx 四 xxx 五 xxx 六 xxx 七 xxx 八 xxx 一 序列化组件 首先按照restful规范咱们创建一些api接口,按照下面这些形式写吧: Courses --- GET ---> 查看数据----->返回所有数据列表[{},{},] Courses--- POST --->添加数据 -----> 返回添加的数据{ } courses/1 ---…

目录 集成学习二: Boosting 引言 Adaboost Adaboost 算法 前向分步算法 前向分步算法 Boosting Tree 回归树 提升回归树 Gradient Boosting 参考文献: 集成学习二: Boosting 引言 集成学习,的第二种方式称为Boosting. 不同于bagging的民主投票制, 其采用的是"精英"投票制.也即不同的分类器具有不同的权重, 显然,分类效果好的分类器权重会更大些,反之,权重会小些. 这就是Boosting 的基本思想. 从偏…

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…

1.游戏简介 符号A为 AI Agent. 符号@为金币,AI Agent需要尽可能的接取. 符号* 为炸弹,AI Agent需要尽可能的躲避. 游戏下方一组数字含义如下: Bomb hit: 代表目前AI Agent所接取的炸弹数. Coin hit:   代表目前AI Agent所接取的金币数. Iteration:代表游戏已经进行的帧数,案例正常游玩视频,250ms一帧.高速状态下帧频未知. Game Play:每帧会随机产生一个炸弹和一个金币,或者只产生一个炸弹或金币.每帧AI agen…

http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/71699515 MyBatis框架的架构 MyBatis框架的架构如下图: 下面作简要概述: SqlMapConfig.xml,此文件作为mybatis的全局配置文件,配置了mybatis的运行环境等信息.mapper.xml文件即sql映射文件,文件中配置了操作数据库的sql语句,此文件需要在SqlMapConfig.xml中加载. 通过mybatis环境等配置信息构造SqlSessionF…

0 引言 本文主要在Spring Boot 基础项目的基础上,添加 Mysql .MyBatis(注解方式)与 分页控件 的配置,用于协助完成数据库操作. 1 创建数据表 这个过程就暂时省略了. 2 搭建 MyBatis 2.1 修改pom.xml,添加一下依赖 <!-- mybatis --> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-…

文章来源:嗨学网 敏而好学论坛www.piaodoo.com 欢迎大家相互学习 一.对象的标记 1.什么是标记?怎么标记? 第一个问题相信大家都知道,标记就是对一些已死的对象打上记号,方便垃圾收集器的清理. 至于怎么标记,一般有两种方法:引用计数和可达性分析. 引用计数实现起来比较简单,就是给对象添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时就加1,引用失效时就减1,当计数器为0的时候就标记为可回收.这种判断效率很高,但是很多主流的虚拟机并没有采用这种方法,主要是因为它很难解决几个对象之间循环引用的…