作者:YJLAugus 博客: https://www.cnblogs.com/yjlaugus 项目地址:https://github.com/YJLAugus/Reinforcement-Learning-Notes,如果感觉对您有所帮助,烦请点个Star. MDP背景介绍 Random Variable 随机变量(Random Variable),通常用大写字母来表示一个随机事件.比如看下面的例子: \(X\): 河水是咸的 \(Y\): 井水是甜的 很显然,\(X\), \(Y\)两个随

[入门,来自wiki] 强化学习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.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为.这个方法具有普适性,因此在其他许多领域都有研究,例如博弈论.控制论.运筹学.信息论.模拟优化方法.多主体系统学习.群体智能.统计学以及遗传算法.在运筹学和控制理论研究的语境下,强化学习被称作“近似动态规划”(approximate dynamic program

推荐阅读顺序: Reinforcement Learning: An Introduction (Drfit)  有限马尔可夫决策过程 动态编程笔记 Dynamic programming in Python 本篇 马尔可夫决策过程 马尔可夫决策(MDP)过程为强化学习(RL)提供了理论基础,而动态编程(DP)为马尔可夫决策过程提供了一种实现的方法.所以将这两个部分结合在一起去学习,我认为是非常合适的. 在之前的Multi-Armed Bandit(MAB)问题中,RL作为一种方法被用来估计一种

MDP概述   马尔科夫决策过程(Markov Decision Process)是强化学习(reinforcement learning)最基本的模型框架.它对序列化的决策过程做了很多限制.比如状态\(S_t\)和动作\(a_t\)只有有限个.\((S_t,a_t)\)对应的回报\(R_t\)是给定的.状态转移只依赖于当前状态\(S_t\)而与之前的状态\(S_{t-1},S_{t-2},...\)无关等等.  当给定一个MDP具体问题,常常需要计算在当前策略\(\pi\)之下,每个状态的值函

1. 马尔可夫模型的几类子模型 马尔科夫链(Markov Chain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关. 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作,即系统下个状态不仅和当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下棋的例子,当我们在某个局面

本文主要介绍强化学习的一些基本概念:包括MDP.Bellman方程等, 并且讲述了如何从 MDP 过渡到 Reinforcement Learning. 1. 强化学习基本概念 这里还是放上David Silver的课程的图,可以很清楚的看到整个交互过程.这就是人与环境交互的一种模型化表示,在每个时间点,大脑agent会从可以选择的动作集合A中选择一个动作$a_t$执行.环境则根据agent的动作给agent反馈一个reward $r_t$,同时agent进入一个新的状态. 根据上图的流程,任务

本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接触过RL(Reinforcement Learning) 并且在组会学习轮讲里讲过一次Policy Gradient,但是由于基础概念不清,虽然当时懂了 但随后很快就忘..虽然现在写这个系列有些晚(没有好好跟上知识潮流o(╥﹏╥)o),但希望能够系统的重新学一遍RL,达到遇到问题能够自动想RL的解决方法的程

一.MDP  / NFA    :马尔可夫模型和不确定型有限状态机的不同 状态自动机:https://www.cnblogs.com/AndyEvans/p/10240790.html MDP和NFA唯一相似的地方就是它们都有状态转移,抛掉这一点两者就八竿子打不着了. 二.MP  -> MRP -> MDP 三.计算给定策略下的价值函数 / 贝尔曼期望方程 我们用贝尔曼期望方程求解在某个给定策略π和环境ENV下的价值函数: 具体解法是:(下面是对于V(s)的解法) 从而对于每一个特定的π,都能

强化学习 --- 马尔科夫决策过程(MDP) 1.强化学习介绍 ​ 强化学习任务通常使用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,简称MDP)来描述,具体而言:机器处在一个环境中,每个状态为机器对当前环境的感知:机器只能通过动作来影响环境,当机器执行一个动作后,会使得环境按某种概率转移到另一个状态:同时,环境会根据潜在的奖赏函数反馈给机器一个奖赏.综合而言,强化学习主要包含四个要素:状态.动作.转移概率以及奖赏函数. ​ 根据上图,agent(智能体)在进行某个任务时,首

1. 马尔可夫模型的几类子模型 大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关. 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作,即系统下个状态不仅和当前的状态有关,也和当前采取的动作有关.还是举下棋的例子,当

上一篇我们已经说到了,增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略,使其在任意初始状态下,都能获得最大的Vπ值.(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的增强学习). 那么如何求解最优策略呢?基本的解法有三种: 动态规划法(dynamic programming methods) 蒙特卡罗方法(Monte Carlo methods) 时间差分法(temporal difference). 动态规划法是其中最基本的算法,也是理解后续算法的基础,因此本

hdu 2647 Reward Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Description Dandelion's uncle is a boss of a factory. As the spring festival is coming , he wants to distribute rewards to his workers. Now he has a trouble

Best Reward Problem's Link:   http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3613 Mean: 给你一个字符串,每个字符都有一个权值(可能为负),你需要将这个字符串分成两个子串,使得这两个子串的价值之和最大.一个子串价值的计算方法:如果这个子串是回文串,那么价值就是这个子串所有字符权值之和:否则价值为0. analyse: 扩展KMP算法运用.总体思路:找出所有包含第一个字母的回文串和包含最后一个字母的回文串,然后O(n)扫一

HDU   3613 Description After an uphill battle, General Li won a great victory. Now the head of state decide to reward him with honor and treasures for his great exploit. One of these treasures is a necklace made up of 26 different kinds of gemstones,

简要记录了Qualcom MSM8xxx MDP Framebuffer驱动中的一些点. Framebuffer设备的sysfs 330static int msm_fb_create_sysfs(struct platform_device *pdev) 331{ 332         int rc; 333         struct msm_fb_data_type *mfd = platform_get_drvdata(pdev); 334 335         rc = sysf

题目连接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2647 Reward Description Dandelion's uncle is a boss of a factory. As the spring festival is coming , he wants to distribute rewards to his workers. Now he has a trouble about how to distribute the reward

Reward Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 3015    Accepted Submission(s): 907 Problem Description Dandelion's uncle is a boss of a factory. As the spring festival is coming , he wan

Reward Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5617    Accepted Submission(s): 1707 Problem Description Dandelion's uncle is a boss of a factory. As the spring festival is coming , he wa

Reward                                    Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)                                    Total Submission(s): 2647    Accepted Submission(s): 768 Problem Description       Dandel

Reward Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 32768/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 7   Accepted Submission(s) : 3 Problem Description Dandelion's uncle is a boss of a factory. As the spring festival is coming , he wants to