理论部分参考 推导 数学上的分析 代码…

(一) 这个算法是基于一个概率来对探索和利用进行折中:每次尝试时,以概率进行探索,即以均匀概率随机选取一个摇臂,以的概率进行利用,即以这个概率选择当前平均奖赏最高的摇臂(如有多个,则随机选取). 其中:小k表示第k个摇臂.因为大K表示摇臂总数:n表示尝试的次数,vn表示第n次尝试的奖赏. Qn的直观意思为:为前n-1次的平均奖赏.当其与n-1相乘所得是前n-1次总奖赏.再加上第n次的奖赏,处于n,则为n次的平均奖赏. 其中:argmax为选取最优的Q(i).count是从0开始的,故count(…

Sarsa算法 实例代码 import numpy as np import random from collections import defaultdict from environment import Env # SARSA agent learns every time step from the sample <s, a, r, s', a'> class SARSAgent: def __init__(self, actions): self.actions = actions…

[TOC] 马里奥AI实现方式探索 --神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式,日本作为2020年东京奥运会的东道主,安倍最后也已经典的马里奥形象出现.平时我们都是人来玩马里奥游戏,能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢?OK,利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题,最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦.而在游戏的自动化测试当中,这种算法也是非常实用的,可以大量的减少测试人力成本. 首先,对于实现马里奥A…

大牛讲堂 | 算法工程师入门第二期-穆黎森讲增强学习 2017-07-13 HorizonRobotics…

原文链接:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/78508203 前段时间Nature上发表的升级版Alpha Go - AlphaGo Zero再一次成为热点话题.作为其核心技术之一的Deep reinforcement learning(深度增强学习,或深度强化学习)也再一次引发关注.Alpha Zero最有意义的地方之一是它去除了从人类经验(棋谱)中学习的过程,而是完全通过“左右互博”式的学习击败了自己的“前辈”.这也很能体现强化学…

上一篇我们已经说到了,增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略,使其在任意初始状态下,都能获得最大的Vπ值.(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的增强学习). 那么如何求解最优策略呢?基本的解法有三种: 动态规划法(dynamic programming methods) 蒙特卡罗方法(Monte Carlo methods) 时间差分法(temporal difference). 动态规划法是其中最基本的算法,也是理解后续算法的基础,因此本…

1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法,它使用随机数(或伪随机数)来解决计算的问题,是一类重要的数值计算方法.该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗,而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法. 一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法,假设我们需要计算一个不规则图形的面积,那么图形的不规则程度和分析性计算(比如积分)的复杂程度是成正比的.而采用蒙特卡罗方法是怎么计算的呢?首先你把图形放到一个已知面积的方框内,然后假想你有一些豆子,把豆子均匀地朝这个方框内撒,散好后数这个图形之中有多少…

探索与利用增强学习任务的最终奖赏是在多步动作之后才能观察到,于是我们先考虑最简单的情形:最大化单步奖赏,即仅考虑一步操作.不过,就算这样,强化学习仍与监督学习有显著不同,因为机器要通过尝试来发现各个动作产生的结果,而没有训练数据告诉机器应当做什么动作.简而言之:缺少标记: 想最大化单步奖赏要考虑两个方面:一是需要知道每个动作带来的奖赏,而是要执行奖赏最大的动作. 实际上,单步强化学习任务对应了一个理论模型,即“K-摇臂赌博机”.什么是摇臂赌博机,就是,如图所示,赌徒投入一个硬币后,选择一个摇杆,…

增强学习(Reinforcement Learning and Control)  [pdf版本]增强学习.pdf 在之前的讨论中,我们总是给定一个样本x,然后给或者不给label y.之后对样本进行拟合.分类.聚类或者降维等操作.然而对于很多序列决策或者控制问题,很难有这么规则的样本.比如,四足机器人的控制问题,刚开始都不知道应该让其动那条腿,在移动过程中,也不知道怎么让机器人自动找到合适的前进方向. 另外如要设计一个下象棋的AI,每走一步实际上也是一个决策过程,虽然对于简单的棋有A*的启发式…

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.所以大家论文中看到的场景虽然相似,但很多时候不完全一样.这样一方面重新造轮子,另一方面还有可能因为实验…

1.游戏简介 符号A为 AI Agent. 符号@为金币,AI Agent需要尽可能的接取. 符号* 为炸弹,AI Agent需要尽可能的躲避. 游戏下方一组数字含义如下: Bomb hit: 代表目前AI Agent所接取的炸弹数. Coin hit:   代表目前AI Agent所接取的金币数. Iteration:代表游戏已经进行的帧数,案例正常游玩视频,250ms一帧.高速状态下帧频未知. Game Play:每帧会随机产生一个炸弹和一个金币,或者只产生一个炸弹或金币.每帧AI agen…

本文为Thomas Simonini增强学习系列文章笔记或读后感,原文可以直接跳转到medium系列文章. 主要概念为: Q-Learning,探讨其概念以及用Numpy实现 我们可以将二维游戏想象成平面格子,每个格子代表一个状态,并且对应了不同的动作,例如下图: Q函数接收状态和动作两个参数并输出Q值,即在一个状态下各种动作各自未来的期望奖励.公式如下: 这里的未来期望奖励,就是当前状态下一直到结束状态(成功或失败)所获取的奖励. Q-learning算法伪代码: 其中,更新Q值为bellma…

1. 马尔可夫模型的几类子模型 大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关. 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作,即系统下个状态不仅和当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下 棋的例子,…

选自<Reinforcement Learning: An Introduction>, version 2, 2016, Chapter2 https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/bookdraft2016sep.pdf 引言中是这样引出Chapter2的: One of the challenges that arise in reinforcement learning, and not in other kinds of learning…

KM算法是基于匈牙利算法求最大或最小权值的完备匹配 关于KM不知道看了多久,每次都不能完全理解,今天花了很久的时间做个总结,归纳以及结合别人的总结给出自己的理解,希望自己以后来看能一目了然,也希望对刚学习KM算法的人有帮助,这里结合一个模板题,以及 图形解说,更加明了 对于这里给出 一:基本概念 二:算法原理和语言描述 三:结合图形理解KM算法过程 一. 首先给出一些摘要知识点以及算法的语言描述(如果前面看过前辈们的,只是对于算法过程不了解的可以直接看后面结合图形的算法详细解说,这里归纳个人觉得…

"敢于尝试,才有突破" 2017年5月27日,当今世界排名第一的中国棋手柯洁与AlphaGo 2.0的三局对战落败.该事件标志着最新的人工智能技术在围棋竞技领域超越了人类智能,借此机会,介绍一下AlphaGo背后的秘密--增强学习技术. 增强学习(Reinforcement Learning),也称强化学习,是一种在过程中学习提高机器智能的框架.该框架通常可用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process)概念来描述,即假设存在智能体(Agent)在约束环境下执行某动…

"价值不是由一次成功决定的,而是在长期的进取中体现" 上文介绍了描述能力更强的多臂赌博机模型,即通过多台机器的方式对环境变量建模,选择动作策略时考虑时序累积奖赏的影响.虽然多臂赌博机模型中引入了价值的概念,但方法在建模过程中本质上是以策略为优化目标,因此又常被归为基于策略的增强学习方法. 此外,增强学习方法还有基于价值以及基于模型两类主要方法.本文介绍第二类,先从描述价值目标的Q函数开始,它也常称之为Q-Learning方法. 最简单的Q函数可用"状态-动作"二维表…

最近学习cordic算法,并利用FPGA实现,在整个学习过程中,对cordic算法原理.FPGA中流水线设计.Verilog标准有了更加深刻的理解. 首先,cordic算法的基本思想是通过一系列固定的.与运算基数有关的角度的不断偏,摆以逼近所需的旋转角度. 为了避免复杂的乘法运算,用一系列微旋转来处理,第i次旋转可表示为: 由式(7)可知:xn,yn分别为输入角H的余弦和正弦值. 在Verilog实现上,主要体会到了流水线设计的重要性.流水线设计的本质是将一个时钟周期完成的较大的组合逻辑(也可理…

学习排序算法(一):单文档方法 Pointwise 1. 基本思想 这样的方法主要是将搜索结果的文档变为特征向量,然后将排序问题转化成了机器学习中的常规的分类问题,并且是个多类分类问题. 2. 方法流程 Pointwise方法的主要流程例如以下: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcHVxdXRvZ2V0aGVy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442 骆梁宸 paper插画师:poster设计师:oral slides制作人 445 人赞同了该文章 楔子 前些日在写计算数学课的期末读书报告,我选择的主题是「分析深度学习中的各个优化算法」.在此前的工作中,自己通常就是无脑「Adam 大法好」,而对算法本身的内涵不知所以然.一直希望能抽时间系统的过一遍优化算法的发展历程,直观了解各个算法的长处和短处.这次正好借着作业的机会,补一补课. 本文主要借鉴了 @Juliuszh…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

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

接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点,对于动态规划算法有如下特性: 需要环境模型,即状态转移概率\(P_{sa}\) 状态值函数的估计是自举的(bootstrapping),即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数. 相对的,蒙特卡罗方法的特点则有: 可以从经验中学习不需要环境模型 状态值函数的估计是相互独立的 只能用于episode tasks 而我们希望的算法是这样的: 不需要环境模型 它不局限于episode task,可以用于连续的任务 本文介绍的时…

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share [强化学习]Q-Learning详解1.算法思想QLearning是强化学习算法中值迭代的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈…

背景 在之前的文章中,我们已经提到过团队在UI自动化这方面的尝试,我们的目标是实现基于 单一图片到代码 的转换,在这个过程不可避免会遇到一个问题,就是为了从单一图片中提取出足够的有意义的结构信息,我们必须要拥有从图片中切割出想要区块(文字.按钮.商品图片等)的能力,而传统切割算法遇到复杂背景图片往往就捉襟见肘了(见下图),这个时候,我们就需要有能力把复杂前后景的图片划分为各个层级图层,再交给切割算法去处理,拿到我们期望的结构信息. 经过传统切割算法处理,会无法获取图片结构信息,最终只会当成一张图…

1. 前言 Q-Learning算法也是时序差分算法的一种,和我们前面介绍的SARAS不同的是,SARSA算法遵从了交互序列,根据当前的真实行动进行价值估计:Q-Learning算法没有遵循交互序列,而是在当前时刻选择了使价值最大的行动. 2. Q-Learning Q-Learning算法在计算当前时刻的行动-状态价值\(q_t(s_t,a_t)\)时选择了当前状态使价值最大的行动\(max_aq_{t-1}(s_{t})\). Q-Learning的迭代公式在SARAS的基础上进行了一些修改…

时间线: OpenAI 发表的 Trust Region Policy Optimization, Google DeepMind 看过 OpenAI 关于 TRPO后, 2017年7月7号,抢在 OpenAI 前面 把 Distributed PPO给先发布了. OpenAI 还是在 2017年7月20号 发表了一份拿得出手的 PPO 论文 .(ppo+ppo2) Proximal Policy Optimization PPO是off-policy的方法. 跟环境互动的agent与用来学习得…

好处: 1.归一化后有什么好处呢?原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低: 2.另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降),那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布,这样将会大大降低网络的训练速度,这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因. 原因: 我们把网络中间层在训练过程中,数据分布的改变称之为:“Internal  Covariate Shift”.Paper所提出的算法,…