这个是平时在实验室讲reinforcement learning 的时候用到PPT, 交期末作业、汇报都是一直用的这个,觉得比较不错,保存一下,也为分享,最早该PPT源于师弟汇报所做。 ...
转自https: zhuanlan.zhihu.com p 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题。子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点。本文集中在DRL的model free方法的Value based和Policy base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value based DQN,Policy based D ...
2017-04-29 23:36 0 5193 推荐指数:
这个是平时在实验室讲reinforcement learning 的时候用到PPT, 交期末作业、汇报都是一直用的这个,觉得比较不错,保存一下,也为分享,最早该PPT源于师弟汇报所做。 ...
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 ...
在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习。有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准。如果说监督学习的目标是预测,那么强化学习就是决策,它通过对周围的环境不断的更新状态,给出奖励或者惩罚的措施,来不断调整并给出 ...
在上一篇文章中介绍了MDP与Bellman方程,MDP可以对强化学习的问题进行建模,Bellman提供了计算价值函数的迭代公式。但在实际问题中,我们往往无法准确获知MDP过程中的转移概率$P$,因此无法直接将解决 MDP 问题的经典思路 value iteration 和 policy ...
上篇文章强化学习——状态价值函数逼近介绍了价值函数逼近(Value Function Approximation,VFA)的理论,本篇文章介绍大名鼎鼎的DQN算法。DQN算法是 DeepMind 团队在2015年提出的算法,对于强化学习训练苦难问题,其开创性的提出了两个解决办法,在atari游戏 ...
在强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中,我们讲到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代码,在这个算法基础上,有很多Deep Q-Learning(以下简称DQN)的改进版,今天我们来讨论DQN的第一个改进版Nature DQN ...
Deep Q Learning 使用gym的CartPole作为环境,使用QDN解决离散动作空间的问题。 一、导入需要的包和定义超参数 二、DQN构造函数 1、初始化经验重放buffer; 2、设置问题的状态空间维度,动作空间维度; 3、设置e-greedy ...