1 概述 在该系列上一篇中介绍的基于价值的深度强化学习方法有它自身的缺点,主要有以下三点: 1)基于价值的强化学习无法很好的处理连续空间的动作问题,或者时高维度的离散动作空间,因为通过价值更新策略时是需要对每个动作下的价值函数的大小进行比较的,因此在高维或连续的动作空间下是很难处理的. 2)在基于价值的强化学习中我们用特征来描述状态空间中的某一状态时,有可能因为个体观测的限制或者建模的局限,导致真实环境下本来不同的两个状态却再我们建模后拥有相同的特征描述,进而很有可能导致我们的value Bas

在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL),本篇我们讨论最后一种强化学习流派,基于模型的强化学习(Model Based RL),以及基于模型的强化学习算法框架Dyna. 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第8讲和Dyna-2的论文. 1. 基于模型的强化学习简介 基于价值的强化学习模型和基于策略的强化学习模型都不是基于模型的,它们从价值函数,策略函数中直接去学习,不用学习环境的状态转化概率模型,即在状态$s$下采

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

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

在强化学习(四)用蒙特卡罗法(MC)求解中,我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法,虽然蒙特卡罗法很灵活,不需要环境的状态转化概率模型,但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列.如果我们没有完整的状态序列,那么就无法使用蒙特卡罗法求解了.本文我们就来讨论可以不使用完整状态序列求解强化学习问题的方法:时序差分(Temporal-Difference, TD). 时序差分这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第四讲部分,第五讲部分. 1. 时序差分TD简介 时序差

在强化学习(六)时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA,而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论,因此本文我们关注于时序差分离线控制算法,主要是经典的Q-Learning算法. Q-Learning这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第五讲部分. 1. Q-Learning算法的引入 Q-Learning算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A

在强化学习(五)用时序差分法(TD)求解中,我们讨论了用时序差分来求解强化学习预测问题的方法,但是对控制算法的求解过程没有深入,本文我们就对时序差分的在线控制算法SARSA做详细的讨论. SARSA这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第五讲部分. 1. SARSA算法的引入 SARSA算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A$, 即时奖励$R$,衰减因子$\gamma$, 探索率

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

之前讲到强化学习在不基于模型时可以用蒙特卡罗方法求解,但是蒙特卡罗方法需要在每次采样时生产完整序列,而在现实中,我们很可能无法生成完整序列,那么又该如何解决这类强化学习问题呢? 由贝尔曼方程 vπ(s)=Eπ(Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+...|St=s) 推导可得 vπ(s)=Eπ(Rt+1+γvπ(st+1)|st=s),由此给我们的启发是,可以拿下一个状态的价值函数来表示当前状态的价值函数,即t+1时刻表示t时刻,这就引入了时序差分. 这样只需要两个连续的状态,就可以尝试解决强化问

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9669263.html ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(六)时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA,而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论,因此本文我们关注于时序差分离线控制算法,主要是经典的Q-L

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9614290.html ------------------------------------------------------------------------------------------------ 在强化学习(五)用时序差分法(TD)求解中,我们讨论了用时序差分来求解强化学习预测问题的方法,但是对控制算法的求解过程没有深入,本文我们就对时序差分的在线控制算法SARSA做详细的讨论. SARSA这一

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9529828.html -------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(四)用蒙特卡罗法(MC)求解中,我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法,虽然蒙特卡罗法很灵活,不需要环境的状态转化概率模型,但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列.如果

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

今年8月,Demis Hassabis等人工智能技术先驱们将来到雷锋网“人工智能与机器人创新大会”.在此,我们为大家分享David Silver的论文<不完美信息游戏中的深度强化学习自我对战>.本篇论文主要以扑克进行实验,探讨深度强化学习与普通强化学习相比的优势.研究此类游戏不只是可以让程序打赢人类大师,还可以帮助开发算法,应用于更复杂的真实世界环境中,例如机场和网络安全.金融和能源贸易.交通管制和疏导,帮助人们在不完美的信息和高维度信息状态空间中进行决策.深度强化学习不需要依赖人类专家的原有

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

这周,机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了,许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/ 朋友圈分享了论文被收录的喜讯.大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选,论文名为「ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games」.这篇论文介绍了他们构建的强化学习研究平台 ELF,为环

原文地址: http://www.dataguru.cn/article-13548-1.html ------------------------------------------------------------------------------- https://baijiahao.baidu.com/s?id=1625146459890383305&wfr=spider&for=pc https://link.springer.com/content/pdf/10.1023%

强化学习 课程:Q-Learning强化学习(李宏毅).深度强化学习 强化学习是一种允许你创造能从环境中交互学习的AI Agent的机器学习算法,其通过试错来学习.如上图所示,大脑代表AI Agent并在环境中活动.当每次行动过后,Agent接收到环境反馈.反馈包括回报Reward和环境的下个状态State,回报由模型设计者定义.如果类比人类学习自行车,可以将车从起始点到当前位置的距离定义为回报. 分类: 1)基于价值Value的强化学习算法 - Q-learning 基本思想:根据当前的状态,

基于模型的强化学习方法数据效率高,前景可观.本文提出了一种基于模型的元策略强化学习方法,实践证明,该方法比以前基于模型的方法更能够应对模型缺陷,还能取得与无模型方法相近的性能. 引言 强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的.无模型(MF)算法倾向于实现最佳性能,通常可应用且易于实现. 然而,这是以数据密集为代价实现的,当与诸如神经网络的大容量函数近似器结合时,情况会恶化.它们的高样本复杂性阻碍其应用于机器人控制任务,在这些任务上收集数据代价高昂. 相比之

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