课件:Lecture 3: Planning by Dynamic Programming 视频:David Silver强化学习第3课 - 动态规划(中文字幕) 动态规划 动态(Dynamic): 问题中的时序部分 规划(Planning): 对问题进行优化 动态规划将问题分解为子问题, 从子问题的解中得到原始问题的解. 动态规划的性质 最优子结构(Optimal substructure) 应用最优性原则(Principle of optimality) 最优解可以从子问题的最优解中得到 重…

1,Introduction 1.1 What is Dynamic Programming? Dynamic:某个问题是由序列化状态组成,状态step-by-step的改变,从而可以step-by-step的来解这个问题.     Programming:是在已知环境动力学的基础上进行评估和控制,具体来说就是在了解包括状态和行为空间.转移概率矩阵.奖励等信息的基础上判断一个给定策略的价值函数,或判断一个策略的优劣并最终找到最优的策略和最优价值函数.     动态规划算法把求解复杂问题分解为求解…

在强化学习(三)用动态规划(DP)求解中,我们讨论了用动态规划来求解强化学习预测问题和控制问题的方法.但是由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时,回溯到该状态的所有可能的后续状态.导致对于复杂问题计算量很大.同时很多时候,我们连环境的状态转化模型$P$都无法知道,这时动态规划法根本没法使用.这时候我们如何求解强化学习问题呢?本文要讨论的蒙特卡罗(Monte-Calo, MC)就是一种可行的方法. 蒙特卡罗法这一篇对应Sutton书的第五章和UCL强化学习课程的第四讲部分,第五讲部分…

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9492980.html --------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(三)用动态规划(DP)求解中,我们讨论了用动态规划来求解强化学习预测问题和控制问题的方法.但是由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时,回溯到该状态的所有可能的后续状态.导…

一.问题引入 回顾上篇强化学习 2 -- 用动态规划求解 MDP我们使用策略迭代和价值迭代来求解MDP问题 1.策略迭代过程: 1.评估价值 (Evaluate) \[v_{i}(s) = \sum_{a\in A} \pi(a|s) \left( {\color{red}R(s, a)} + \gamma \sum_{s' \in S} {\color{red}P(s'|s, a)} \cdot v_{i-1}(s') \right) \] 2.改进策略(Improve) \[q_i(s,a)…

原文地址:https://www.hhyz.me/2018/08/05/2018-08-05-RL/ 1. 前言 虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端就是DeepMind在NIPS 2013上发表的 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 一文,在该文中第一次提出Deep Reinforcement Learning 这个名称,并且提出DQN(Deep Q-Network)算法,实现从纯图像输入完全通过学习来…

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…

在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题. 动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL强化学习课程的第三讲. 1. 动态规划和强化学习问题的联系 对于动态规划,相信大家都很熟悉,很多使用算法的地方都会用到.就算是机器学习相关的算法,使用动态规划的也很多,比如之前讲到的隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法…

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9463815.html ----------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, D…

[学习笔记]动态规划-各种 DP 优化 [大前言] 个人认为贪心,\(dp\) 是最难的,每次遇到题完全不知道该怎么办,看了题解后又瞬间恍然大悟(TAT).这篇文章也是花了我差不多一个月时间才全部完成. [进入正题] 用动态规划解决问题具有空间耗费大.时间效率高的特点,但也会有时间效率不能满足要求的时候,如果算法有可以优化的余地,就可以考虑时间效率的优化. [DP 时间复杂度的分析] \(DP\) 高时间效率的关键在于它减少了"冗余",即不必要的计算或重复计算部分,算法的冗余程度是决定…