在强化学习 十四 Actor Critic中，我们讨论了Actor Critic的算法流程，但是由于普通的Actor Critic算法难以收敛，需要一些其他的优化。而Asynchronous Advantage Actor critic 以下简称A C 就是其中比较好的优化算法。本文我们讨论A C的算法原理和算法流程。 本文主要参考了A C的论文，以及ICML 的deep RL tutorial ...
2019-01-29 18:09 46 20611 推荐指数：
在之前的强化学习文章里，我们讲到了经典的MDP模型来描述强化学习，其解法包括value iteration和policy iteration，这类经典解法基于已知的转移概率矩阵P，而在实际应用中，我们很难具体知道转移概率P。伴随着这类问题的产生，Q-Learning通过迭代来更新Q表拟合实际 ...
一文读懂 深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm） 2017-12-25 16:29:19 对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解，现将其梳理一下，记录在此，也给想学习的小伙伴一个参考。 想要认识清楚这个算法，需要对 DRL 的算法 ...
读论文《Asynchronous methods for deep reinforcement learning》有感 --------------------------------- ...
强化学习总结 强化学习的故事 强化学习是学习一个最优策略(policy)，可以让本体(agent)在特定环境(environment)中，根据当前的状态(state)，做出行动(action)，从而获得最大回报(G or return)。 有限马尔卡夫决策过程 马尔卡夫决策过程理论 ...
强化学习： 强化学习作为一门灵感来源于心理学中的行为主义理论的学科，其内容涉及 概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论、运筹学 等多学科知识，难度之大，门槛之高，导致其发展速度特别缓慢。 一种解释： 人的一生其实都是不断在强化学习，当你有个动作（action）在某个状态 ...
1. 定义 机器学习算法可以分为3种：有监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）。强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习 ...
Reinforcement learning 是机器学习里面的一个分支，特别善於控制一只能够在某个环境下 自主行动 的个体 (autonomous agent)，透过和 环境 之间的互动，例如 sensory perception 和 rewards，而不断改进它的 行为 。 听到强化学习 ...
强化学习从入门到放弃 目录 强化学习从入门到放弃 杂谈 MDP MP MRP Bellman Equation MDP ...
