一.概述 　　強化學習是根據獎勵信號以改進策略的機器學習方法。策略和獎勵是強化學習的核心元素。強化學習試圖找到最大化總獎勵的策略。強化學習不是監督學習，因為強化學習的學習過程中沒有參考答案；強化學習也不是非監督學習，因為強化學習需要利用獎勵信號來學習。 　　強化學習任務常用“智能體/環境”接口 ...

一、前述 本文通過一個案例來講解Q-Learning 二、具體 1、案例 假設我們需要走到5房間。 轉變為如下圖：先構造獎勵，達到5，即能夠走得5的action則說明獎勵比較高設置成100，沒有達到5說明獎勵比較低，設置成0。 Q-learning實現步驟 ...

前言 實例參考MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow, 更改為PyTorch實現，並增加了幾處優化。實現效果如下。 其中,紅色方塊作為探索的智能體,到達黃色圓形塊reward=1,到達黑色方塊區域reward=-1. 代碼 ...

強化學習正在改變人類社會的方方面面:基於強化學習的游戲AI 已經在圍棋、星際爭霸等游戲上戰勝人類頂尖選手，基於強化學習的控制算法已經運用於機器人、無人機等設備，基於強化學習的交易算法已經部署在金融平台上並取得超額收益。由於同一套強化學習代碼在使用同一套參數的情況下能解決多個看起來毫無關聯的問題 ...

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 ...

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 ...

本文首發於：行者AI 2016年Google DeepMind提出了Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learnin ...

的強化學習求解方法都是基於TD的。這篇文章會使用就用代碼實現 SARSA 和 Q-Learning 這 ...