前言 2016年3月,Alpha Go 与围棋世界冠军.职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,以4比1的总比分获胜,在当时引起了轩然大波.2017年10月,谷歌公布了新版五子棋程序 AlphaGo Zero.与击败李世石的 Alpha Go 不同的是,AlphaGo Zero 在训练过程中没有使用任何人类棋谱,一切从零开始.训练了 72 小时后,它就以100比0的成绩完胜前辈 Alpha Go Lee.虽然 AlphaGo Zero 看起来十分强大,但是实现起来并不是很困难.下面从 AlphaGo…

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…

原文地址: https://yq.aliyun.com/articles/400366 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)     ------------------------------------------------------------------------------------------- 摘要: 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 地处加拿大埃德蒙顿的阿尔伯塔大学(UAlberta)可谓是强化学习重镇,这项技术的缔造者之一萨顿(Rich Sutton)在这里…

引言 最近实验室的项目需要用到强化学习的有关内容,就开始学习起强化学习了,这里准备将学习的一些内容记录下来,作为笔记,方便日后忘记了好再方便熟悉,也可供大家参考.该篇为强化学习开篇文章,主要概括一些有关强化学习的内容,以帮助了解什么是强化学习,以及学习方向,部分涉及到的内容将会在后面的篇章中展开详细的叙述.推荐课程(Utubu上的,需FQ),B站上也有. 基础概念和实际运用 定义 首先先看一段定义:Reinforcement learning is learning what to do—how…

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…

 原文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.07871.pdf ======================================================== 如何让AI依照人类的意图行事?这是将AI应用于现实世界复杂问题的最大障碍之一. DeepMind将这个问题定义为“智能体对齐问题”,并提出了新的解决方案. 概述了解决agent alignment问题的研究方向.所提出的方法依赖于奖励建模的递归应用,以符合用户意图的方式解决复杂的现实世界问题. 强…

今年8月,Demis Hassabis等人工智能技术先驱们将来到雷锋网“人工智能与机器人创新大会”.在此,我们为大家分享David Silver的论文<不完美信息游戏中的深度强化学习自我对战>.本篇论文主要以扑克进行实验,探讨深度强化学习与普通强化学习相比的优势.研究此类游戏不只是可以让程序打赢人类大师,还可以帮助开发算法,应用于更复杂的真实世界环境中,例如机场和网络安全.金融和能源贸易.交通管制和疏导,帮助人们在不完美的信息和高维度信息状态空间中进行决策.深度强化学习不需要依赖人类专家的原有…

这周,机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了,许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/ 朋友圈分享了论文被收录的喜讯.大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选,论文名为「ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games」.这篇论文介绍了他们构建的强化学习研究平台 ELF,为环…

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(…

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他…

目录: 1. 引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4. 无模型的强化学习方法 蒙特卡洛方法 时序差分学习 值函数近似 策略搜索 5. 实战强化学习算法 Q-learning 算法 Monte Carlo Policy Gradient 算法 Actor Critic 算法 6. 深度强化学习算法 Deep Q-Networks(DQN) Deep De…

摘要:学习玩游戏一直是当今AI研究的热门话题之一.使用博弈论/搜索算法来解决这些问题需要特别地进行周密的特性定义,使得其扩展性不强.使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型(CNN)自提出以来在图像处理领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩.本文是要开发一个一般的框架来学习特定游戏的特性并解决这个问题,其应用的项目是受欢迎的手机游戏Flappy Bird,控制游戏中的小鸟穿过一堆障碍物.本文目标是开发一个卷积神经网络模型,从游戏画面帧中学习特性,并训练模型在每一个游戏实例中采取正确的操作.…

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…

1.策略与环境模型 强化学习是继监督学习和无监督学习之后的第三种机器学习方法.强化学习的整个过程如下图所示: 具体的过程可以分解为三个步骤: 1)根据当前的状态 $s_t$ 选择要执行的动作 $ a_t $. 2)根据当前的状态 $s_t $ 和动作 $ a_t$ 选择转移后的状态 $s_{t+1} $. 3)根据在当前状态 $s_t$ 采取动作 $a_t$ 给出对应的奖励 $ r_{t+1} $. 因此我们可以得到强化学习中三个重要的要素:环境的状态 $S$,个体的动作 $A$,环境的奖励 $…

人工深度学习和神经网络已经为机器翻译带来了突破性的进展,强化学习也已经在游戏等领域取得了里程碑突破.中山大学数据科学与计算机学院和微软研究院的一项研究探索了强化学习在神经机器翻译领域的应用,相关论文已被 EMNLP 2018 接收,相关代码和数据集也已开源. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1808.08866 开源项目:https://github.com/apeterswu/RL4NMT 神经机器翻译(NMT)[Bahdanau et al., 2015; Hassan…

前言: 画图挺好:深度学习进阶之路-从迁移学习到强化学习 专家系统给出了知识节点和规则,使用粒度描述准确性,依靠分解粒度解决矛盾,并反馈知识和推理规则更新.专家系统与机器学习有本质区别,但从机器学习的角度看,专家系统是一个给出了规则/函数又给了函数参数的学习模型,其直接影响是泛化性能极差,容易导致矛盾.这样,每一个专家系统的更新都涉及到知识节点(规则参数)的分解重构,形式上等价于函数复合化. 机器学习系统设计也遵循了模式识别的一般构架与过程.一般在特定或者广泛的应用领域,先给出目标/评价函数,以…

2015年,DeepMind团队在Nature杂志上发表了一篇文章名为"Human-level control through deep reinforcement learning"的论文,在这篇论文中,他们提出了DQN算法的改进版本,他们将改进的算法应用到49种不同的Atari 2600游戏中,并且其中的一半实现了超过人类玩家的性能.现在,深度强化学习已经成为了人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)领域最前沿的研究方向,在各个应用领域也是备受推崇,如同…

强化学习使用的是bellmen方程,即当前奖励值 = max(当前位置的及时奖励 + discout_factor * 下一个方向的奖励值)   discount_factor表示奖励的衰减因子 使用的是预先制造好的九宫格的类 代码说明: env.nA,即每个位置的下一个方向的个数为4 env.nS 表示九宫格的大小为16 env.P[state][a] 表示九宫格对应位置的方向,返回的是prob概率, next_state下一个位置,reward及时奖励, done是够到达出口 env.sha…

  太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络.计算损失,以及更新网络权重.不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集 通常,当你需要处理图像.文本.音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将该数组转换成一个torch.*Tensor. 对于图像,Pillow.OpenCV这些包将有所帮助. 对于音频,可以使用scipy和librosa包. 对于文本,无论是基于原始的Python还是Cython的加载,或者NLTK和SpaCy都将…

最近在看强化学习方面的东西,突然想到了这么一个事情,那就是经典的CartPole游戏我们改变一下,或者说升级一下,那么使用强化学习是否能得到不错的效果呢? 原始游戏如图: 一点个人的想法: =================================================…

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T…

基于TORCS(C++)和Torch7(lua)实现自动驾驶端到端深度强化学习模型(A3C-连续动作)的训练 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练系统框架 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练系统核心模块解析 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 Torch7与TORCS通信机制(基于linux共享内存) 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 TORCS控制接口 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 Torch7实现A3C连续动作模型 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练流程 山西运煤车煤运西山 调参注意事项 上…

[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…

在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用.这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理. 本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文, AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet. 1. AlphaGo Zero模型基础 AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱,通过自我对弈完成棋力提高.主要使用了两个模型,第一个就是我们上一节介绍MC…

机器学习算法大致可以分为三种: 1. 监督学习(如回归,分类) 2. 非监督学习(如聚类,降维) 3. 增强学习 什么是增强学习呢? 增强学习(reinforcementlearning, RL)又叫做强化学习,是近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一. 定义: Reinforcement learning is learning what to do ----how to map situations to actions ---- so as to maximize a numerica…

深度强化学习 基本概念 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)是机器学习的一个重要的分支,主要用来解决连续决策的问题.强化学习可以在复杂的.不确定的环境中学习如何实现我们设定的目标. 深度学习 深度学习(Deep Learning)也是机器学习的一个重要分支,也就是多层神经网络,通过多层的非线性函数实现对数据分布及函数模型的拟合.(从统计学角度来看,就是在预测数据分布,从数据中学习到一个模型,然后通过这个模型去预测新的数据) 深度强化学习 深度强化学习(Deep Re…

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…

嗯,今天接着来搞五子棋,从五子棋开始给小伙伴们聊AI. 昨天晚上我们已经实现了一个五子棋的逻辑部分,其实讲道理,有个规则在,可以开始搞AI了,但是考虑到不够直观,我们还是顺带先把五子棋的UI也先搞出来.所以今天咱们搞UI. 逻辑部分在这里:[深度学习]实现一个博弈型的AI,从五子棋开始(1) 小伙伴:啥?再次省去吐槽一万字,说好的讲深度学习在哪儿,说好的强化学习在哪儿,今天又是五子棋…… 我:是五子棋,AI不能缺场景啊,没有场景谈AI就是空谈,是得先有个棋啊.再说了,虽说之前搞了个逻辑,至少搞个…

本文用于基本入门理解. 强化学习的基本理论 : R, S, A 这些就不说了. 先设想两个场景:  一. 1个 5x5 的 格子图, 里面有一个目标点,  2个死亡点二. 一个迷宫,   一个出发点,  3处 分叉点, 5个死角, 1条活路Q-learning 的概念 其实就是一个算法, 数学的,或者软件程序的算法而已.   对于这种 死的(固定的游戏), 我个人觉得其实就是个穷举算法而已.  Q-learning  步骤:场景一:假设前提:  成功的路  A1, A2, ..... An   …

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…