都留到到了課后題,所以本篇文章主要側重與對Multi-Armed Bandit問題解決算法的實現以及對實 ...
本篇主要是為了記錄UCB策略與Gradient策略在解決Multi Armed Bandit問題時的實現方法,涉及理論部分較少,所以請先閱讀Reinforcement Learning: An Introduction Drfit 的 . , . 的內容。為了更深入一點了解UCB策略,可以隨后閱讀下面這篇文章: RL系列 Multi Armed Bandit筆記補充 二 UCB策略 UCB策略需要 ...
2018-07-04 10:21 0 1109 推薦指數:
都留到到了課后題,所以本篇文章主要側重與對Multi-Armed Bandit問題解決算法的實現以及對實 ...
選自《Reinforcement Learning: An Introduction》, version 2, 2016, Chapter2 https://webdocs.cs.ualberta. ...
強化學習讀書筆記 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 學習筆記: 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) 前面介紹了很多關於 state or state-action pairs 方面的知識,為了將其用於控制,我們學習 state-action pairs 的值 ...
本系列是針對於DataWhale學習小組的筆記,從一個對統計學和機器學習理論基礎薄弱的初學者角度出發,在小組學習資料的基礎上,由淺入深地對知識進行總結和整理,今后有了新的理解可能還會不斷完善。由於水平實在有限,不免產生謬誤,歡迎讀者多多批評指正。如需要轉載請與博主聯系,謝謝 策略梯度相關概念 ...
參考《Keras中文文檔》http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 相關概念:神經網絡優化器(優化策略)、梯度下降、隨機梯度下降、小批的梯度下降(mini-batch gradient decent)、batch_size batch ...
歡迎訪問我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 內容:所有原創文章分類匯總及配套源碼,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 《disruptor筆記》系列鏈接 快速入門 Disruptor類分析 ...
在前面講到的DQN系列強化學習算法中,我們主要對價值函數進行了近似表示,基於價值來學習。這種Value Based強化學習方法在很多領域都得到比較好的應用,但是Value Based強化學習方法也有很多局限性,因此在另一些場景下我們需要其他的方法,比如本篇討論的策略梯度(Policy ...