強化學習入門之智能走迷宮-價值迭代算法
0x01 價值迭代算法基礎概念 0x01.1 獎勵 若要實現價值迭代，首先要定義價值，在迷宮任務中，到達目標將獲得獎勵。 特定時間t給出獎勵Rt稱為即時獎勵 未來獲得的獎勵總和Gt被稱為總獎勵 Gt=R(t+1)+R(t+2)+R(t+3) 考慮時間因素，需要引入折扣率 ...
原文：強化學習-價值迭代
. 前言 在策略迭代最后我們發現策略迭代的收斂過程比較慢，那我們就會想有沒更好更快的迭代方法，今天我們介紹的價值迭代就是另一種尋找最優策略的解決方案。 . 動態規划 價值迭代需要用到動態規划的思想，那我們簡單的回顧下動態規划的特點。 最優子結構：是指一個子問題的最優解是可以得到的。對應蛇棋的問題，可以理解為是 從某個位置出發行走一步能夠獲得的最大獎勵 的問題，由於只走一步，這個問題很容易計算。 ...
2019-02-16 09:12 0 1938 推薦指數：
相關推薦
強化學習-價值迭代代碼實現
1. 前言 上一篇博客我們介紹了價值迭代的原理。這一節我們實現強化學習里面的價值迭代的部分代碼(完整代碼GitHub)。 2. 價值迭代回顧 我們把注意點放在值函數上，等值函數收斂了，我們的策略也會收斂到最優值。 \[v^{T+1}(s) =max_{a} \sum_{s_{t+1 ...
強化學習-策略迭代
1. 前言 在強化學習-MDP(馬爾可夫決策過程)算法原理中我們已經介紹了強化學習中的基石--MDP，本文的任務是介紹如何通過價值函數，去尋找到最優策略，使得最后得到的獎勵盡可能的多。 2. 回顧MDP 通過學習MDP我們得到了2個Bellman公式： 狀態值函數 ...
強化學習——值迭代和策略迭代
【強化學習】值迭代和策略迭代 在強化學習中我們經常會遇到策略迭代與值迭代，但是很多人都搞不清楚他們兩個之間的區別，他們其實都是強化學習中的動態規划方法（DP）。 ——《Reinforcement Learning:An Introduction》 （一）值迭代 對每一個當前狀態 ...
強化學習 6 ——價值函數逼近
上篇文章強化學習——時序差分 (TD) 控制算法 Sarsa 和 Q-Learning我們主要介紹了 Sarsa 和 Q-Learning 兩種時序差分控制算法，在這兩種算法內部都要維護一張 Q 表格，對於小型的強化學習問題是非常靈活高效的。但是在狀態和可選動作非常多的問題中，這張Q表格就變得異常 ...
深度強化學習方法 策略迭代 & 值迭代
RL是一個序列化決策過程，核心思想是通過與環境的不斷交互學習獲得最大回報； 大部分RL方法都是基於MDP的；MDP的本質是獲得一個可以使累計收益最大化的策略，並使用該策略選擇最佳動作； 動態規划是RL中的一個關鍵技術，適用於RL中已知模型求解最優策略的特殊情況，主要有 策略迭代 和 值 ...
強化學習-策略迭代代碼實現
1. 前言 今天要重代碼的角度給大家詳細介紹下策略迭代的原理和實現方式。本節完整代碼GitHub。 我們開始介紹策略迭代前，先介紹一個蛇棋的游戲 它是我們后面學習的環境，介紹下它的規則： 玩家每人擁有一個棋子，出發點在圖中標為“1”的格子處。 依次擲骰子，根據骰子的點數將自 ...
強化學習入門之智能走迷宮-策略迭代算法
0x00 機器學習基礎 機器學習可分為三類 監督學習 無監督學習 強化學習 三種學習類別的關鍵點 監督學習需要人為設置參數，設置好標簽，然后將數據集分配到不同標簽。 無監督學習同樣需要設定參數，對無標簽的數據集進行分組。 強化學習需要人為設置初始參數 ...