使用  mujoco环境  运行代码,报错 ERROR: GLEW initalization error: Missing GL version 一直无法解决,发现网址: https://blog.csdn.net/gsww404/article/details/80636676 上面的解决方法很不错,于是照着修改. 运行成功: 参考博客: https://blog.csdn.net/gsww404/article/details/80636676…

强化学习概况 正如在前面所提到的,强化学习是指一种计算机以“试错”的方式进行学习,通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为,目标是使程序获得最大的奖赏,强化学习不同于连督学习,区别主要表现在强化信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号),而不是告诉强化学习系统如何去产生正确的动作.唯一的目的是最大化效率和/或性能.算法对正确的决策给予奖励,对错误的决策给予惩罚,如下图所示: 持续的训练是为了不断提高效率.这里的重点是性能,这意味着我们需要,在看不见的数据和算…

https://blog.csdn.net/Mbx8X9u/article/details/80780459 课程主页:http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIznC9CDbVTjAF2oyt8_VAe3 由于文章较长,且有较多外链接,建议下载PDF版进行阅读 方式一 点击阅读原文即可下载 方式二 返回菜单栏,回复“20180622” 知识背景…

引言: 最近和实验室的老师做项目要用到强化学习的有关内容,就开始学习强化学习的相关内容了.也不想让自己学习的内容荒废掉,所以想在博客里面记载下来,方便后面复习,也方便和大家交流. 一.强化学习是什么? 定义 首先先看一段定义:Reinforcement learning is learning what to do—how to map situations to actions—so as to maximize a numerical reward signal.感觉看英文的定义很容易可以了…

1.强化学习 @ 目录 1.强化学习 1.1 强化学习原理 1.2 强化学习与监督学习 2.无监督学习 3.半监督学习 4.对抗学习 强化学习(英语:Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法. 强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益[1]. 与监督学习不同的是,强化学习不需要带标签的输入输出对,同时也无需对非最优解的精确地纠正. 1.1 强化学习原理 强化学习是从动物学习.参数扰动自适应控制等…

在强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架中,我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路,以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna.本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法:基于模拟的搜索(Simulation Based Search). 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第八讲,第九讲部分. 1. 基于模拟的搜索概述 什么是基于模拟的搜索呢?当然主要是两个点:一个是模拟,一个是搜索.模拟我们在上一篇也讨论过,就是基于强化学习模型进行采样,得到样…

课件:Lecture 2: Markov Decision Processes 视频:David Silver深度强化学习第2课 - 简介 (中文字幕) 马尔可夫过程 马尔可夫决策过程简介 马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)形式上用来描述强化学习中的环境. 其中,环境是完全可观测的(fully observable),即当前状态可以完全表征过程. 几乎所有的强化学习问题都能用MDPs来描述: 最优控制问题可以描述成连续MDPs; 部分观测环境可以转…

1. 什么是强化学习 其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(Reinforcement Learning, RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报.在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards.RL最重要的3个特定在于: 基本是以一种闭环的形式: 不会直接指示选择哪种行动(actions): 一系列的actions和奖励信号(reward signals)都会影响之后较长的时间. 强化学习(…

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,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com. And my work is completely based on aim of sharing knowledges and welco…

开始之前 先考虑几个问题: Q1:如何展开无雷区? Q2:如何计算格子的提示数? Q3:如何表示扫雷游戏的状态? A1:可以使用递归函数,或是堆栈. A2:一般的做法是,需要打开某格子时,再去统计周围的雷数.如果有方便的二维卷积函数可以调用,这会是个更简洁的方法: $$\begin{bmatrix}1 & 0 & 0 & 1 & 0\\ 0 & 1 & 0 & 0 & 1\\ 1 & 0 & 1 & 0 & 0…