承上,首先是Policy Based经典算法,基础的Policy Gradient以及它的进化版PPO等,下面内容主要参考李宏毅老湿的讲义与口述: Policy Gradient 算法动机 在深度强化学习中,Policy…
分类:强化学习
OpenAI gym 强化学习环境库安装以及使用
Abstract 这篇博客大概会记录OpenAI gym的安装以及使用的简要说明。 在强化学习里面我们需要让agent运行在一个环境里面,然鹅手动编环境是一件很耗时间的事情, 所以如果有能力使用别人已经编好的环境, 可以…
基于tensorflow的最简单的强化学习入门-part0:Q-learning和神经网络
基于tensorflow的最简单的强化学习入门-part0:Q学习和神经网络 本文翻译自 Simple Reinforcement Learning with Tensorflow Part 0: Q-Learning …
白话强化学习之Sarsa与Sarsa-lambda
Sarsa Sarsa的学习过程和Q-Learning基本一样,不同的地方是Q-Learning在走下一步的时候是先看下一步应该走哪,但是最后不一定走,而Sarsa是决定完要走的步之后一定会去走那一步。换句话说,Q-Le…
免费新书《强化学习:简介》
最近又买了两本新书,希望以后能有读后感,说起来,还得感谢首都经济贸易大学投资系副主任余颖丰教授,真心感谢!之前, 我们推荐过免费好书“免费: 大赏新书CASI”, 这里我们再推荐一本好书!Richard 和 Andre…
学习笔记TF037:实现强化学习策略网络
强化学习(Reinforcement Learing),机器学习重要分支,解决连续决策问题。强化学习问题三概念,环境状态(Environment State)、行动(Action)、奖励(Reward),目标获得最多累计…
AI学习笔记——强化学习之值函数近似(Value Function Approximation)(1)
在前面的文章介绍了什么是MDP,以及如何求解最优MDP解决MDP问题。接着又介绍了用MD和TD的方法在未知环境下预测MDP。在这些方法中的最优策略π就是为了获得最大值函数(V函数)Vπ(s)或者加入了行动a的Q函数Qπ(…
《强化学习导论》:Temporal-Difference Learning
毫无疑问TD是强化学习中一个最新奇的算法,它结合了MC和DP的思想 constant a-MC可以表示为 那么简单的TD可以表示为 可以看出TD仅需要一步动作就能更新价值函数 他们的区别在于MC以6.3式为目标,而TD以…
对抗思想与强化学习的碰撞-SeqGAN模型原理和代码解析
1、背景 GAN作为生成模型的一种新型训练方法,通过discriminative model来指导generative model的训练,并在真实数据中取得了很好的效果。尽管如此,当目标是一个待生成的非连续性序列时,该方…
机器学习 监督学习、非监督学习及强化学习
如果我的分享对您有用,可以点击下面链接支持一下我的劳动成果 我分享了300元学费红包给你,快来学Google、亚马逊、Facebook官方的机器学习、数据分析、前端开发课程。在这领取: https://cn.udacit…
基于tensorflow的最简单的强化学习入门-part1:多臂老虎机问题
题图 本文翻译自 Simple Reinforcement Learning in Tensorflow: Part 1 – Two-armed Bandit, 作者是 Arthur Juliani, 原文链…
深度强化学习之股指期货预测-1-思路整理
这也是最近一个星期我一直在跟学姐搞的一个项目了,很多金融方面的知识丢掉不提,主要是运用深度强化学习的方法来预测股指期货. 最近一个星期我主要是负责了部分的代码开发, CNN,RNN学习以及tensorflow使用. 代码…