【增强学习Reinforcement Learning经典算法梳理3：TD方法】的更多相关文章

增强学习Reinforcement Learning经典算法梳理3：TD方法

转自:http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51382759 博客地址:http://blog.csdn.net/songrotek/article/category/5419801…

Reinforcement Learning Q-learning 算法学习-4

Q-learning 相关的资料 https://www.youtube.com/watch?v=V1eYniJ0Rnk google deepmind 的Q-learning 算法打游戏的一个很酷的视频.请观看 1.http://www.pysnap.com/reinforcement-learning-in-python/ 2.http://www.nervanasys.com/demystifying-deep-reinforcement-learning/ 3.http://wangha…

强化学习 reinforcement learning： An Introduction 第一章， tic-and-toc 代码示例 （结构重建版，注释版）

强化学习入门最经典的数据估计就是那个大名鼎鼎的  reinforcement learning: An Introduction 了,  最近在看这本书,第一章中给出了一个例子用来说明什么是强化学习,那就是tic-and-toc游戏, 感觉这个名很不Chinese,感觉要是用中文来说应该叫三子棋啥的才形象. 这个例子就是下面,在一个3*3的格子里面双方轮流各执一色棋进行对弈,哪一方先把自方的棋子连成一条线则算赢,包括横竖一线,两个对角线斜连一条线. 上图,则是  X 方赢,即: reinforc…

强化学习(Reinforcement Learning)中的Q-Learning、DQN，面试看这篇就够了！

1. 什么是强化学习 其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(Reinforcement Learning, RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报.在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards.RL最重要的3个特定在于: 基本是以一种闭环的形式: 不会直接指示选择哪种行动(actions): 一系列的actions和奖励信号(reward signals)都会影响之后较长的时间. 强化学习(…

【Supervised Learning】 集成学习Ensemble Learning & Boosting 算法（python实现）

零. Introduction 1.learn over a subset of data choose the subset uniformally randomly (均匀随机地选择子集) apply some learning algorithm 解决第一个问题 :Boosting 算法 不再随机选择样本,而是选择the samples we are not good at? 寻找算法解决我们当下不知道如何解决的问题--学习的意义 baic idea behind boosting : f…

Reinforcement Learning Q-learning 算法学习-2

在阅读了Q-learning 算法学习-1文章之后. 我分析了这个算法的本质. 算法本质个人分析. 1.算法的初始状态是随机的,所以每个初始状态都是随机的,所以每个初始状态出现的概率都一样的.如果训练的数量够多的 话,就每种路径都会走过.所以起始的Q(X,Y) 肯定是从目标的周围开始分散开来.也就是目标状态为中心的行为分数会最高. 如 Q(1,5)  Q(4,5)  Q(5,5)这样就可以得到第一级别的经验了.并且分数最高. Q(state, action) = R(state, action)…

Reinforcement Learning Q-learning 算法学习-3

//Q-learning 源码分析. import java.util.Random; public class QLearning1 { private static final int Q_SIZE = 6; private static final double GAMMA = 0.8; private static final int ITERATIONS = 10; private static final int INITIAL_STATES[] = new int[] {1, 3,…

Reinforcement Learning Q-learning 算法学习-1

…

人脸识别经典算法二：LBP方法

与第一篇博文特征脸方法不同,LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作为判别依据的.LBP方法显著的优点是对光照不敏感,但是依然没有解决姿态和表情的问题.不过相比于特征脸方法,LBP的识别率已经有了很大的提升.在[1]的文章里,有些人脸库的识别率已经达到了98%+. 1.LBP特征提取 最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的,以邻域中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,…

论文笔记之：Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning

Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning ICCV 2015 最近Deep Reinforcement Learning算是火了一把,在Google Deep Mind的主页上,更是许多关于此的paper,基本都发在ICML,AAAI,IJCAI等各种人工智能,机器学习的牛会顶刊,甚至是Nature,可以参考其官方publication page: https://www.deepmind.com/publicatio…