強化學習 - 機器人走迷宮 通過這篇文章,分享基於Udacity的機器人走迷宮項目,使用強化學習實現; 問題描述 規則、需求如下: 智能機器人顯示在右上角,在迷宮中,有陷阱(紅色炸彈)及終點(藍色的目標點)兩種情景,機器人要盡量避開陷阱、盡快到達目的地; 機器人可執行的動作 ...
如下圖所示: 初始點在 S , 終點在S , 其中紅線的部分是牆,不能通過,綠色的圓圈是此刻所在位置。 在任一的狀態時可以選的動作其概率都是均等的,如果三個動作可以選就各為 . ,如果是兩個動作可以選就各是 . 。 原書中已經提供代碼,但是感覺看起來不是很明晰,於是修改了一下: https: gitee.com devilmaycry maze random 在修改代碼的時候發現下面的一個有意思的 ...
2020-07-14 16:01 0 562 推薦指數:
強化學習 - 機器人走迷宮 通過這篇文章,分享基於Udacity的機器人走迷宮項目,使用強化學習實現; 問題描述 規則、需求如下: 智能機器人顯示在右上角,在迷宮中,有陷阱(紅色炸彈)及終點(藍色的目標點)兩種情景,機器人要盡量避開陷阱、盡快到達目的地; 機器人可執行的動作 ...
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 ...
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 ...
TRPO 1.算法推導 由於我們希望每次在更新策略之后,新策略\(\tilde\pi\)能必當前策略\(\pi\)更優。因此我們希望能夠將\(\eta(\tilde\pi)\)寫為\(\eta ...
Sparse Reward 推薦資料 《深度強化學習中稀疏獎勵問題研究綜述》1 李宏毅深度強化學習Sparse Reward4 強化學習算法在被引入深度神經網絡后,對大量樣本的需求更加明顯。如果智能體在與環境的交互過程中沒有獲得獎勵,那么該樣本在基於值函數和基於策略梯度 ...
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 ...
強化學習是一個連續決策的過程,傳統的機器學習中的有監督學習是給定一些標注數據,學習一個好的函數,對未知數據做出很好的決策。但有時候,並不知道標注是什么,即一開始不知道什么是“好”的結果,所以RL不是給定標注,而是給一個回報函數,這個回報函數決定當前狀態得到什么樣的結果(“好”還是“壞 ...