Deep Deterministic Policy Gradients in TensorFlow AUG 21, 2016 This blog from: http://pemami4911.github.io/blog/2016/08/21/ddpg-rl.html Introduction Deep Reinforcement Learning has recently gained a lot of traction in the machine learning commu…

强化学习与监督学习的区别在于,监督学习的每条样本都有一个独立的label,而强化学习的奖励(label)是有延后性,往往需要等这个回合结束才知道输赢 Policy Gradients(PG)计算某个状态下所有策略的分布概率,类似于经典分类问题给每个类别预测一个概率,好的PG应该给优良的策略分配较高的概率 PG基于以下假定: 如果只在游戏终结时才有奖励和惩罚,该回合赢了,这个回合的所有样本都是有""偏正的",反之则该回合所有样本都是“偏负的” 距离赢的那刻越近,贡献越大,越远贡…

Policy Gradient Algorithms 2019-10-02 17:37:47 This blog is from: https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms.html Abstract: In this post, we are going to look deep into policy gradient, why it works, and many new polic…

RL — Policy Gradient Explained 2019-05-02 21:12:57 This blog is copied from: https://medium.com/@jonathan_hui/rl-policy-gradients-explained-9b13b688b146 Photo by Alex Read Policy Gradient Methods (PG) are frequently used algorithms in reinforcement l…

How to Train a GAN? Tips and tricks to make GANs work 转自:https://github.com/soumith/ganhacks While research in Generative Adversarial Networks (GANs) continues to improve the fundamental stability of these models, we use a bunch of tricks to train th…

  Deep Learning Research Review Week 2: Reinforcement Learning 转载自: https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/Deep-Learning-Research-Review-Week-2-Reinforcement-Learning This is the 2nd installment of a new series called Deep Learning Resea…

Andrej Karpathy blog About Hacker's guide to Neural Networks Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels May 31, 2016 This is a long overdue blog post on Reinforcement Learning (RL). RL is hot! You may have noticed that computers can now automatica…

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…

花十分钟,让你变成AI产品经理 https://www.jianshu.com/p/eba6a1ca98a4 先说一下你阅读本文可以得到什么.你能得到AI的理论知识框架:你能学习到如何成为一个AI产品经理并且了解到AI产品经理如何在工作中发挥作用,以及AI产品经理需要从哪些方面锻炼能力.最重要的是,通过本文,一切都特别快(手打滑稽). PS:目前只针对弱人工智能(我喜欢简称,此处我们简称为“弱智”)进行学习. 首先我们必须要掌握的是AI的专业知识框架,然后了解AI的市场情况,最后要明白AI产品经…

强化学习(Reinforcement Learing),机器学习重要分支,解决连续决策问题.强化学习问题三概念,环境状态(Environment State).行动(Action).奖励(Reward),目标获得最多累计奖励.强化学习模型根据环境状态.行动和奖励,学习出最佳策略,以最终结果为目标,不能只看某个行动当下带来的利益,还要看行动未来带来的价值. AutoEncoder属于无监督学习,MLP.CNN.RNN属于监督学习,强化学习目标变化.不明确,或不存绝对正确标签. Google Dee…