强化学习--Actor-Critic---tensorflow实现

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深度增强学习--Actor Critic

Actor Critic value-based和policy-based的结合实例代码 import sys import gym import pylab import numpy as np from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam EPISODES = 1000 # A2C(Advantage Actor-Critic) age…

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…

adaptive heuristic critic 自适应启发评价强化学习

https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/jair/pub/volume4/kaelbling96a-html/node24.html [旧知-新知强化学习:对新知.旧知的综合] The adaptive heuristic critic algorithm is an adaptive version of policy iteration [9] in which the value-function computation is no longer…

强化学习--Actor-Critic---tensorflow实现

完整代码:https://github.com/zle1992/Reinforcement_Learning_Game Policy Gradient 可以直接预测出动作,也可以预测连续动作,但是无法单步更新. QLearning 先预测出Q值,根据Q值选动作,无法预测连续动作.或者动作种类多的情况,但是可以单步更新. 一句话概括 Actor Critic 方法: 结合了 Policy Gradient (Actor) 和 Function Approximation (Critic) 的方…

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…

机器学习之强化学习概览（Machine Learning for Humans: Reinforcement Learning）

声明:本文翻译自Vishal Maini在Medium平台上发布的<Machine Learning for Humans>的教程的<Part 5: Reinforcement Learning>的英文原文(原文链接).该翻译都是本人(tomqianmaple@outlook.com)本着分享知识的目的自愿进行的,欢迎大家交流! 关键词:探索和利用.马尔科夫决策过程.Q-Learning.策略学习.深度增强学习. [Update 9/2/17] 现在本系列教程已经出了电子书了,可以…

深度强化学习：Policy-Based methods、Actor-Critic以及DDPG

Policy-Based methods 在上篇文章中介绍的Deep Q-Learning算法属于基于价值(Value-Based)的方法,即估计最优的action-value function $q_*(s,a)$,再从$q_*(s,a)$中导出最优的策略$\pi_*$(e.g., $\epsilon$-greedy).但是有没有方法能不经过中间过程,直接对最优策略进行估计呢?这样做又有什么好处呢?该部分要介绍的就是这类方法,即基于策略(Policy-Based)的方法.下面先介绍一下这类方法…

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Flink + 强化学习搭建实时推荐系统

强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)

强化学习(十五) A3C