這個是平時在實驗室講reinforcement learning 的時候用到PPT, 交期末作業、匯報都是一直用的這個,覺得比較不錯,保存一下,也為分享,最早該PPT源於師弟匯報所做。 ...
轉自https: zhuanlan.zhihu.com p 過去的一段時間在深度強化學習領域投入了不少精力,工作中也在應用DRL解決業務問題。子曰:溫故而知新,在進一步深入研究和應用DRL前,階段性的整理下相關知識點。本文集中在DRL的model free方法的Value based和Policy base方法,詳細介紹下RL的基本概念和Value based DQN,Policy based D ...
2017-04-29 23:36 0 5193 推薦指數:
這個是平時在實驗室講reinforcement learning 的時候用到PPT, 交期末作業、匯報都是一直用的這個,覺得比較不錯,保存一下,也為分享,最早該PPT源於師弟匯報所做。 ...
引言: 最近和實驗室的老師做項目要用到強化學習的有關內容,就開始學習強化學習的相關內容了。也不想讓自己學習的內容荒廢掉,所以想在博客里面記載下來,方便后面復習,也方便和大家交流。 一、強化學習是什么? 定義 首先先看一段定義:Reinforcement learning ...
在機器學習中,我們經常會分類為有監督學習和無監督學習,但是嘗嘗會忽略一個重要的分支,強化學習。有監督學習和無監督學習非常好去區分,學習的目標,有無標簽等都是區分標准。如果說監督學習的目標是預測,那么強化學習就是決策,它通過對周圍的環境不斷的更新狀態,給出獎勵或者懲罰的措施,來不斷調整並給出 ...
在上一篇文章中介紹了MDP與Bellman方程,MDP可以對強化學習的問題進行建模,Bellman提供了計算價值函數的迭代公式。但在實際問題中,我們往往無法准確獲知MDP過程中的轉移概率$P$,因此無法直接將解決 MDP 問題的經典思路 value iteration 和 policy ...
上篇文章強化學習——狀態價值函數逼近介紹了價值函數逼近(Value Function Approximation,VFA)的理論,本篇文章介紹大名鼎鼎的DQN算法。DQN算法是 DeepMind 團隊在2015年提出的算法,對於強化學習訓練苦難問題,其開創性的提出了兩個解決辦法,在atari游戲 ...
在強化學習(八)價值函數的近似表示與Deep Q-Learning中,我們講到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代碼,在這個算法基礎上,有很多Deep Q-Learning(以下簡稱DQN)的改進版,今天我們來討論DQN的第一個改進版Nature DQN ...
Deep Q Learning 使用gym的CartPole作為環境,使用QDN解決離散動作空間的問題。 一、導入需要的包和定義超參數 二、DQN構造函數 1、初始化經驗重放buffer; 2、設置問題的狀態空間維度,動作空間維度; 3、設置e-greedy ...