强化学习之一：从TensorFlow开始（Start from TensorFlow）

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谷歌重磅开源强化学习框架Dopamine吊打OpenAI

谷歌重磅开源强化学习框架Dopamine吊打OpenAI 近日OpenAI在Dota 2上的表现,让强化学习又火了一把,但是 OpenAI 的强化学习训练环境 OpenAI Gym 却屡遭抱怨,比如不太稳定.更新不够及时等.今日,谷歌推出了一款全新的开源强化学习框架 Dopamine,该框架基于 TensorFlow,主打灵活性.稳定性.复现性,能够提供快速的基准测试. 配套开源的还包括一个专用于视频游戏训练结果的平台,以及四种不同的机器学习模型:DQN.C51.简化版的 Rainbow 智能体…

学习笔记TF053:循环神经网络，TensorFlow Model Zoo，强化学习，深度森林，深度学习艺术

循环神经网络.https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py. 自然语言处理(natural language processing, NLP)应用网络模型.与前馈神经网络(feed-forward neural network,FNN)不同,循环网络引入定性循环,信号在神经元传递不消失继续存活.传统神经网络层间全连接,层…

Ubuntu中搭建强化学习平台（使用anaconda管理Python并安装tensorflow、opencv)

首先介绍一下anaconda,annoconda是一个开源的Python发行版本,里面集成了python.conda等多个科学包及其依赖项.安装完成之后,就可以使用conda版本管理器进行管理,可以让你的电脑运行多个版本的Python.tensorflow,conda通过创建不同的完全隔开的沙盒环境,使得不会出现版本不兼容的问题. 1.安装annoconda 到官网http://continuum.io/downloads下载anaconda Linux命令行中,可以通过一下命令直接下载 wge…

深度学习入门篇--手把手教你用 TensorFlow 训练模型

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:付越导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(https://github.com/tensorflow/models ),大大降低了开发难度,利用现成的网络结构,无论fine-tuning还是重新训练方便了不少.最近笔者终于跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型,这里记录下如何完整跑通数据准备到模型…

强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)

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(十一) Prioritized Replay DQN

在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础上,对经验回放部分的逻辑做优化.对应的算法是Prioritized Replay DQN. 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Prioritized Replay DQN的论文<Prioritized Experience Replay>(I…

【资料总结】| Deep Reinforcement Learning 深度强化学习

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…

[Reinforcement Learning] 强化学习介绍

随着AlphaGo和AlphaZero的出现,强化学习相关算法在这几年引起了学术界和工业界的重视.最近也翻了很多强化学习的资料,有时间了还是得自己动脑筋整理一下. 强化学习定义先借用维基百科上对强化学习的标准定义: 强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)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. 从本质上看,强化学习是一个通用的问题解决框架,其核心思想是 Trial & Error. 强化学习可以用一个闭环示意图来表示: 强化学习四元素…

【转载】强化学习(十一) Prioritized Replay DQN

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9797695.html ---------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础…

【转载】强化学习（十）Double DQN (DDQN)

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9778063.html ----------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性.但是还是有其他值得…

【转载】强化学习（九）Deep Q-Learning进阶之Nature DQN

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9756075.html ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中,我们讲到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代码,在这个算法基础上,有很多Deep Q-Le…

【转载】强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9714655.html ----------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习系列的前七篇里,我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法.今天开始我们步入深度强化学习.这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法. Deep Q-Learning这一篇对…

强化学习9-Deep Q Learning

之前讲到Sarsa和Q Learning都不太适合解决大规模问题,为什么呢? 因为传统的强化学习都有一张Q表,这张Q表记录了每个状态下,每个动作的q值,但是现实问题往往极其复杂,其状态非常多,甚至是连续的, 比如足球场上足球的位置,此时,内存将无力承受这张Q表. 价值函数近似既然Q表太大,那么怎么办呢? 假设我们可以找到一种方法来预测q值,那么在某个状态下,就可以估计其每个动作的q值,这样就不需要Q表了,这就是价值函数近似. 假设这个函数由参数w描述,那么状态价值函数就表示为 v(s)≍f(…

强化学习之Q-learning简介

https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 强化学习在alphago中大放异彩,本文将简要介绍强化学习的一种q-learning.先从最简单的q-table下手,然后针对state过多的问题引入q-network,最后通过两个例子加深对q-learning的理解. 强化学习 Q-learning Q-Table Bellman Equation 算法实例 Deep-Q-learning Experience replay Ex…

谷歌推出新型强化学习框架Dopamine

今日,谷歌发布博客介绍其最新推出的强化学习新框架 Dopamine,该框架基于 TensorFlow,可提供灵活性.稳定性.复现性,以及快速的基准测试. GitHub repo:https://github.com/google/dopamine 在过去几年里,强化学习研究取得了多方面的显著进展.这些进展使得智能体能够以超越人类的水平玩游戏,其中比较可圈可点的例子包括:DeepMind 的 DQN 在 Atari 游戏上的表现.AlphaGo.AlphaGo Zero 以及 Open AI Fi…

Ubuntu下常用强化学习实验环境搭建(MuJoCo, OpenAI Gym, rllab, DeepMind Lab, TORCS, PySC2)

http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113 原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的…

阅读AuTO利用深度强化学习自动优化数据中心流量工程(一)

目录问题解决方法模型选择框架构建 Sigcomm'18 AuTO: Scaling Deep Reinforcement Learning for Datacenter-Scale Automatic Traffic Optimization 问题主要问题:流量算法的配置周期长,人工配置难且繁复.人工配置的时间成本大,人为错误导致的性能降低. 要计算MLFQ的阈值参数是很麻烦的事情,先前有人构建了一个数学模型来优化这个阈值,在几个星期或者几个月更新一次阈值,更新周期过长. 可以使用DR…

强化学习使用pygame模块的安装

当你正想运行强化学习的游戏时,突然提示没有安装pygame模块怎么办呢? 其实很简单,通过下面的命令,就可以安装: D:\AI\sample\tensorforce>pip install pygameCollecting pygame Downloading pygame-1.9.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl (4.2MB) 100% |████████████████████████████████| 4.2MB 120kB/sInstalling colle…

深度强化学习资料（视频+PPT+PDF下载）

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…

DNN结构构建：NAS网络结构搜索和强化学习、迁移学习

前言谷歌推出的NASNet架构,用于大规模图像分类和识别.NASNet架构特点是由两个AutoML设计的Layer组成--Normal Layer and Reduction Layer,这样的效果是不再需要相关专家用human knowledge来搭建卷积网络架构,直接用RNN把Hyperparameter计算出来,这样就实现了网络结构自动学习. 论文:Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition 强化学…

【强化学习】DQN 算法改进

DQN 算法改进 (一)Dueling DQN Dueling DQN 是一种基于 DQN 的改进算法.主要突破点:利用模型结构将值函数表示成更加细致的形式,这使得模型能够拥有更好的表现.下面给出公式,并定义一个新的变量: \[ q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t) \] 也就是说,基于状态和行动的值函数 \(q\) 可以分解成基于状态的值函数 \(v\) 和优势函数(Advantage Function)\(A\) .由于存在: \[ E_{a_{t}}[q(s_t,…

深度强化学习（DQN-Deep Q Network）之应用-Flappy Bird

深度强化学习(DQN-Deep Q Network)之应用-Flappy Bird 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10811587.html 目录 1.达到的目的 2.思路 2.1.强化学习(RL Reinforcement Learing) 2.2.深度学习(卷积神经网络CNN) 3.踩过的坑 4.代码实现(python3.5) 5.运行结果与分析 1.达到的目的游戏场景:障碍物以一定速度往…

Deep Learning专栏--强化学习之从 Policy Gradient 到 A3C（3）

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…

（待续）【转载】 DeepMind发Nature子刊：通过元强化学习重新理解多巴胺

原文地址: http://www.dataguru.cn/article-13548-1.html ------------------------------------------------------------------------------- https://baijiahao.baidu.com/s?id=1625146459890383305&wfr=spider&for=pc https://link.springer.com/content/pdf/10.1023%…

DQN 强化学习

pytorch比tenserflow简单. 所以我们模仿用tensorflow写的强化学习. 学习资料: 本节的全部代码 Tensorflow 的 100行 DQN 代码我制作的 DQN 动画简介我的 DQN Tensorflow 教程我的强化学习教程 PyTorch 官网论文 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 要点 Torch 是神经网络库, 那么也可以拿来做强化学习, 之前我用另一个强大神经网络库 Tensorflow …