在前面我們討論了基於價值的強化學習(Value Based RL)和基於策略的強化學習模型(Policy Based RL)，本篇我們討論最后一種強化學習流派，基於模型的強化學習(Model Based RL)，以及基於模型的強化學習算法框架Dyna。 　　　　本篇主要參考了UCL強化學習 ...

本文介紹強化學習的基本概念及建模方法 什么是強化學習 強化學習主要解決貫續決策問題，強調一個智能體在不斷的跟環境交互的過程中通過優化策略從而在整個交互過程中獲得最多的回報。 圖中的大腦代表智能體agent，智能體根據當前環境\(s_t\) 選擇一個動作\(a_t\)執行，這個\(a_t ...

　　　　從今天開始整理強化學習領域的知識，主要參考的資料是Sutton的強化學習書和UCL強化學習的課程。這個系列大概准備寫10到20篇，希望寫完后自己的強化學習碎片化知識可以得到融會貫通，也希望可以幫到更多的人，畢竟目前系統的講解強化學習的中文資料不太多。 　　　　第一篇會從強化學習的基本概念 ...

強化學習傳說：第五章 基於模型的強化學習 無模型的方法是通過agent不斷探索環境，不斷試錯，不斷學習，因此導致了無模型的方法數據效率不高。而基於模型的方法則相反，它能夠充分利用已有的模型，高效地利用數據。 簡單的思路： 先訓練得到環境模型，再利用規划求解。但是本來專家算法就是這么做 ...

本文是對Arthur Juliani在Medium平台發布的強化學習系列教程的個人中文翻譯，該翻譯是基於個人分享知識的目的進行的，歡迎交流！（This article is my personal translation for the tutorial written and posted ...

【導語】：在深度強化學習第四篇中，講了Policy Gradient的理論。通過最終推導得到的公式，本文用PyTorch簡單實現以下，並且盡可能搞清楚torch.distribution的使用方法。代碼參考了LeeDeepRl-Notes中的實現。 1. 復習 \[\theta ...

機器學習分類: 強化學習是機器學習中的一個領域，強調如何基於環境而行動，以取得最大化的預期利益 強化學習基礎概念:Agent :主體,與環境交互的對象,動作的行使者Environment : 環境, 通常被規范為馬爾科夫決策過程（MDP）State : 環境狀態的集合Action ...

源代碼：https://github.com/higgsfield/RL-Adventure 在Pytorch1.4.0上解決bug后的復現版本：https://github.com/lucifer ...