能否介绍一下强化学习(Reinforcement Learning),及其和监督学习的不同?、 114 人赞同了该回答 #2015-03-28 强化学习(RL)的基本组件: 环境(标准的为静态stationary,对应的…
分类:强化学习
推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索
强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索,包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目,背后也是基于强化学习算法。本文,我们先来看一下强化学习是如何在京东推荐中进行探索的。 本文来自于paper:《Deep R…
深度强化学习(理论篇)—— 从 Critic-only、Actor-only 到 Actor-Critic
来源于 Tangowl 的系列文章 https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/81253033 自己第一篇 paper 就是用 MDP 解决资源优化问题,想来那时写个东…
Keras深度强化学习--Double DQN实现
Double DQN原理 DQN本质上仍然是Q-learning,只是利用了神经网络表示动作值函数,并利用了经验回放和单独设立目标网络这两个技巧。DQN无法克服Q-learning 本身所固有的缺点——过估计。过估计是指…
深度强化学习入门
1、概述 机器学习领域目前可以分为有监督学习,无监督学习,强化学习,迁移学习四个方向。本文将尽可能以通俗的语言带你入门深度强化学习DQN。 2、强化学习的定义 首先我们来了解一下什么是强化学习。目前来讲,机器学习领域可以…
《深入浅出机器学习》之强化学习
机器学习中的强化学习:Q-learning学习指南 所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号),那么Agent以后产生这个…
关于强化学习(1)
来源于Simple statistical gradient-following algorithms for connectionist reinforcement learning 0. 概述 该文章提出了一个关于联…
强化学习:训练智能出租车学会驾驶
一、强化学习背景知识介绍 强烈建议入门的同学可以先看一下这篇机器之心写的入门文章,以下介绍也会主要参照这篇文章进行介绍。 强化学习的目的 强化学习的目的是希望训练一个智能的实体,使其能够在规定的时间内选择根据不同的情景最…
Keras深度强化学习--Dueling DQN实现
从DQN到Nature DQN再到Double DQN,这些Deep Q-learning算法的改进点在于TD-error的计算和Q值的计算,而在网络结构上并没有变化,其Deep与RL结合的程度只是使用了基本的DNN网络…
Rainbow:整合DQN六种改进的深度强化学习方法!
在2013年DQN首次被提出后,学者们对其进行了多方面的改进,其中最主要的有六个,分别是: Double-DQN:将动作选择和价值估计分开,避免价值过高估计 Dueling-DQN:将Q值分解为状态价值和优势函数,得到更…
David Silver深度强化学习-1-学习笔记
刚开始学习强化学习,有些地方也不是很明白,但是基本都记了下来,这是第一课的学习笔记,放上来与大家分享,如果有错误希望大家指出。 1. 增强学习的本质:理解最佳的方式来制定决策 不同于监督学习或无监督学习,不存在监督者,但…
AutoML总结
前言 AutoML是指尽量不通过人来设定超参数,而是使用某种学习机制,来调节这些超参数。这些学习机制包括传统的贝叶斯优化,多臂老虎机(multi-armed bandit),进化算法,还有比较新的强化学习。 我将Auto…