本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10134018.html 问题情境 -o---T# T 就是宝藏的位置, o 是探索者的位置 这一次我们会用 q-learning 的方法实现一个小例子,例子的环境是一个一维世界,在世界的右边有宝藏,探索者只要得到宝藏尝到了甜头,然后以后就记住了得到宝藏的方法,这就是他用强化学习所学习到的行为. Q-learning 是一种记录行为值 (Q value) 的方法,每种在一定状态的行为都会有一…

一个问题,加入我有一个工程文件,在main函数里面调用random模块,设置随机种子,主函数中的随机种子的设置是否会影响主函数所调用的函数中的随机值? 实际上这个问题非常重要,比如你在跑网络的时候,初始值的设置往往会影响实验结果,为了能够在让别人repeat自己的实验结果,设置同一个随机种子显得格外重要 如上图所示,我有两个函数,一个是tmp.py充当main函数,另外一个是tmp2.py作为调用的模块,随机种子在主函数中已经设置,在调用tmp2.py中的pring_function的时候,两次…

openAI 公司给出了一个集成较多环境的强化学习平台  gym , 本篇博客主要是讲它怎么安装. openAI公司的主页: https://www.openai.com/systems/ 从主页上我们可以看到openAI 公司其实给出了多个强化学习的平台,不过最主要的就是  Gym 和  Baselines , 这里我们讲解如何安装gym . gym平台集成的环境种类较多,如较有名的Atria2600  , Baselines平台则集成了一些最新的强化学习算法, 有兴趣研究具体算法的人或许会对…

random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式.当random_state取某一个值时,也就确定了一种规则. random_state可以用于很多函数,我比较熟悉的是用于以下三个地方:1.训练集测试集的划分 2.构建决策树 3.构建随机森林 1.划分训练集和测试集的类train_test_split 随机数种子控制每次划分训练集和测试集的模式,其取值不变时划分得到的结果一模一样,其值改变时,划分得到的结果不同.若不设置此参数,则函数会自动选择一种随机…

目录 1. 问题概述 2. 环境 2.1 Observation & state 2.2 Actions 2.3 Reward 2.4 初始状态 2.5 终止状态- Episode Termination 2.6 Solved Requirements 3. 代码 3.1 导入lib 3.2 定义Continuous_MountainCarEnv类 3.2.1 定义__init__(self)函数 3.2.2 定义随机种子函数seed(self, seed=None) 3.2.3 定义step(…

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归…

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…

1 . 概念 1.1 真.伪随机数 大部分的计算机语言都会提供 API 生成随机数,此类 API 称为随机数生成器. 计算机可以用随机数模拟现实世界中的各种随机概率问题,没有随机生成器的编程语言不是"好语言". 什么是真随机数? 现实世界中的随机数:比如掷钱币.骰子.转轮.使用电子元件的噪音.核裂变等等. 计算机通过硬件技术摸拟现实世界中这种物理现象所生成的随机数,我们称其为真随机数. 这样的随机数生成器叫做物理性随机数生成器.生成真随机数对计算机的硬件技术要求较高. 真正随机数的特点…

总结回顾一下近期学习的RL算法,并给部分实现算法整理了流程图.贴了代码. 1. value-based 基于价值的算法 基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分.对于已经训练好的模型,agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可:对于正在训练的模型,我们通常将目标值(真实行动带来的反馈)和价值函数的预测值的差距作为loss训练价值函数. 通常使用两种价值函数: 状态价值函数 V(s),策略为 π 的状态-值函数,即状态s下预计累计回报…

[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…