都留到到了课后题,所以本篇文章主要侧重与对Multi-Armed Bandit问题解决算法的实现以及对实 ...
本篇主要是为了记录UCB策略与Gradient策略在解决Multi Armed Bandit问题时的实现方法,涉及理论部分较少,所以请先阅读Reinforcement Learning: An Introduction Drfit 的 . , . 的内容。为了更深入一点了解UCB策略,可以随后阅读下面这篇文章: RL系列 Multi Armed Bandit笔记补充 二 UCB策略 UCB策略需要 ...
2018-07-04 10:21 0 1109 推荐指数:
都留到到了课后题,所以本篇文章主要侧重与对Multi-Armed Bandit问题解决算法的实现以及对实 ...
选自《Reinforcement Learning: An Introduction》, version 2, 2016, Chapter2 https://webdocs.cs.ualberta. ...
强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015 ...
DRL 教材 Chpater 11 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 前面介绍了很多关于 state or state-action pairs 方面的知识,为了将其用于控制,我们学习 state-action pairs 的值 ...
本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记,从一个对统计学和机器学习理论基础薄弱的初学者角度出发,在小组学习资料的基础上,由浅入深地对知识进行总结和整理,今后有了新的理解可能还会不断完善。由于水平实在有限,不免产生谬误,欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联系,谢谢 策略梯度相关概念 ...
参考《Keras中文文档》http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 相关概念:神经网络优化器(优化策略)、梯度下降、随机梯度下降、小批的梯度下降(mini-batch gradient decent)、batch_size batch ...
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 《disruptor笔记》系列链接 快速入门 Disruptor类分析 ...
在前面讲到的DQN系列强化学习算法中,我们主要对价值函数进行了近似表示,基于价值来学习。这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用,但是Value Based强化学习方法也有很多局限性,因此在另一些场景下我们需要其他的方法,比如本篇讨论的策略梯度(Policy ...