http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113 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

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

在强化学习(一)模型基础中,我们讲到了强化学习模型的8个基本要素.但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前,模型的简化也很重要,这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,以下简称MDP)来简化强化学习的建模. MDP这一篇对应Sutton书的第三章和UCL强化学习课程的第二讲. 1. 强化学习引入MDP的原因 强化学习的8个要素我们在第一节已经讲了.其中的第七个是环境的状态转化模型,它可以表示为一个概率模型,即在

谷歌重磅开源强化学习框架Dopamine吊打OpenAI 近日OpenAI在Dota 2上的表现,让强化学习又火了一把,但是 OpenAI 的强化学习训练环境 OpenAI Gym 却屡遭抱怨,比如不太稳定.更新不够及时等.今日,谷歌推出了一款全新的开源强化学习框架 Dopamine,该框架基于 TensorFlow,主打灵活性.稳定性.复现性,能够提供快速的基准测试. 配套开源的还包括一个专用于视频游戏训练结果的平台,以及四种不同的机器学习模型:DQN.C51.简化版的 Rainbow 智能体

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

声明:本文翻译自Vishal Maini在Medium平台上发布的<Machine Learning for Humans>的教程的<Part 5: Reinforcement Learning>的英文原文(原文链接).该翻译都是本人(tomqianmaple@outlook.com)本着分享知识的目的自愿进行的,欢迎大家交流! 关键词:探索和利用.马尔科夫决策过程.Q-Learning.策略学习.深度增强学习. [Update 9/2/17] 现在本系列教程已经出了电子书了,可以

目录: 1. 引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4. 无模型的强化学习方法 蒙特卡洛方法 时序差分学习 值函数近似 策略搜索 5. 实战强化学习算法 Q-learning 算法 Monte Carlo Policy Gradient 算法 Actor Critic 算法 6. 深度强化学习算法 Deep Q-Networks(DQN) Deep De

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

目录 1. 问题概述 2. 环境 2.1 Observation & state 2.2 Actions 2.3 Reward 2.4 初始状态 2.5 终止状态- Episode Termination 2.6 Solved Requirements 3. 代码 3.1 导入lib 3.2 定义Continuous_MountainCarEnv类 3.2.1 定义__init__(self)函数 3.2.2 定义随机种子函数seed(self, seed=None) 3.2.3 定义step(

openAI 公司给出了一个集成较多环境的强化学习平台  gym , 本篇博客主要是讲它怎么安装. openAI公司的主页: https://www.openai.com/systems/ 从主页上我们可以看到openAI 公司其实给出了多个强化学习的平台,不过最主要的就是  Gym 和  Baselines , 这里我们讲解如何安装gym . gym平台集成的环境种类较多,如较有名的Atria2600  , Baselines平台则集成了一些最新的强化学习算法, 有兴趣研究具体算法的人或许会对

基于TORCS(C++)和Torch7(lua)实现自动驾驶端到端深度强化学习模型(A3C-连续动作)的训练 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练系统框架 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练系统核心模块解析 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 Torch7与TORCS通信机制(基于linux共享内存) 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 TORCS控制接口 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 Torch7实现A3C连续动作模型 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练流程 山西运煤车煤运西山 调参注意事项 上

平时不怎么写博客,这次是因为环境的配置花费了我大概一个星期的时间.所以简单的记录一下搭建的整个过程,其中有些部分我直接推荐别人的博客的基本教程,都是我亲自尝试过成功的.同时,也希望这篇博客可以帮到您. (一)VMware Wokestation Pro15安装CENTOS7和Ubuntu版本Linux系统 (1)Ubuntu16.04LTS的安装(强烈推荐) 这里我使用的是Ubuntu16.4版本,基本步骤按照这个教程来就可以https://blog.csdn.net/wang_624/arti

新手的第一个强化学习示例一般都从Open Gym开始.在这些示例中,我们不断地向环境施加动作,并得到观测和奖励,这也是Gym Env的基本用法: state, reward, done, info = env.step(action) 其中state是agent的观测状态,reward是采取了action之后环境返回的奖励,done是判断后继状态是否是终止状态的flag,info是一些自定义的消息. 当后继状态是终止状态时,需要重置环境,使之回到初始状态: env.reset() 接下来,我们就

在文章 强化学习实战 | 自定义Gym环境 中 ,我们了解了一个简单的环境应该如何定义,并使用 print 简单地呈现了环境.在本文中,我们将学习自定义一个稍微复杂一点的环境--井字棋.回想一下井字棋游戏: 这是一个双人回合制博弈游戏,双方玩家使用的占位符是不一样的(圈/叉),动作编写需要区分玩家 双方玩家获得的终局奖励是不一样的,胜方+1,败方-1(除非平局+0),奖励编写需要区分玩家 终局的条件是:任意行 / 列 / 对角 占满了相同的占位符 or 场上没有空位可以占位 从单个玩家的视角看,

如果想用强化学习去实现扫雷.2048这种带有数字提示信息的游戏,自然是希望自定义 gym 环境时能把字符显示出来.上网查了很久,没有找到gym自带的图形工具Viewer可以显示字符串的信息,反而是通过pyglet: import pyglet from gym.envs.classic_control import rendering class DrawText: def __init__(self, label:pyglet.text.Label): self.label=label def

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

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

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心 选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀   摘要 本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的

摘要:第五代无线通信(5G)支持大幅增加流量和数据速率,并提高语音呼叫的可靠性.在5G无线网络中共同优化波束成形,功率控制和干扰协调以增强最终用户的通信性能是一项重大挑战.在本文中,我们制定波束形成,功率控制和干扰协调的联合设计,以最大化信号干扰加噪声比(SINR),并使用深度强化学习解决非凸问题.通过利用深度Q学习的贪婪性质来估计行动的未来收益,我们提出了一种用于6 GHz以下频段的语音承载和毫米波(mmWave)频段的数据承载的算法.该算法利用来自连接用户的报告SINR,基站的发射功率以及所