马尔科夫决策过程(Markov Decision Process) 马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)是时序决策(Sequential Decision Making, SDM)…
分类:强化学习
第二章 马尔科夫决策过程和贝尔曼等式-强化学习理论学习与代码实现(强化学习导论第二版)
获取更多资讯,赶快关注上面的公众号吧! 本章目录 第二章 马尔科夫决策过程和贝尔曼等式 2.1 学习目标 2.2 代理-环境接口 2.3 目标和奖励 2.4 回报和片段 2.5 片段任务和连续任务的统一表示法 2.6 策…
强化学习Openai Gym基础环境搭建
Gym提供了一些基础的强化学习环境,并且集成了许多有意思的环境,下面我们来一起看下如何在你的电脑上搭建Gym的开发环境吧。 Gym的Github地址。 1. ReadMe解读 Gym 是一个开源 Python…
马尔可夫决策过程
马尔可夫决策过程 马尔科夫决策过程 马尔可夫决策过程是一个离散时间的随机过程,有六元组 { S,A,D,P,r,J} 组成,六元组中: 1. S 有限维的环境状态空间 2. A 是有限维的动作空间, D 为初始状态的概率…
神经网络架构搜索(Neural Architecture Search)杂谈
一、背景 机器学习从业者被戏称为“调参工”已经不是一天两天了。我们知道,机器学习算法的效果好坏不仅取决于参数,而且很大程度上取决于各种超参数。有些paper的结果很难重现原因之一就是获得最优超参值往往需要花很大的力气。超…
深度强化学习-DDPG算法原理和实现
在之前的几篇文章中,我们介绍了基于价值Value的强化学习算法Deep Q Network。有关DQN算法以及各种改进算法的原理和实现,可以参考之前的文章: 实战深度强化学习DQN-理论和实践:https://www.j…
强化学习——Q-learning
一、什么是Q_learning Q_learning是强化学习中的一个决策算法,如果你还不知道什么是强化学习,可以参看强化学习这篇文章。 二、Q-Learning 决策 假设我们的行为准则已经学习好了,现在我们处于状态 …
强化学习AC、A2C、A3C算法原理与实现!
跟着李宏毅老师的视频,复习了下AC算法,新学习了下A2C算法和A3C算法,本文就跟大家一起分享下这三个算法的原理及tensorflow的简单实现。 视频地址:https://www.bilibili.com/video/…
揭秘深度强化学习神经网络(DQN)
文中使用的词汇及含义 agent: 在人工智能领域,一般用 Agent 来表示一个具备行为能力的物体,比如机器人,无人车,人等等。 reward: 反馈值,做出一个动作得到相应的回报,比如超级马里奥,跳一下吃到 doll…
强化学习——Deep Q Network
一、什么是Deep Q Network 这次我们来说说强化学习中的 Deep Q Network 简称为 DQN。Google Deep mind 团队就是靠着这 DQN 使计算机玩电动玩得比我们还厉害。 DQN 是一种…
强化学习基础
1、背景介绍 学习和推理是人类智能最重要的体现,为了使计算机也能够像人一样学习和决策,机器学习技术应运而生。机器学习利用计算机来模拟和实现人类学习和解决问题的过程,计算机系统通过不断自我改进和学习,自动获取知识并作出相应…
[强化学习-1] gym安装以及简单案例
首先, 安装python, 我为了方便管理python版本,选择了Anaconda来管理我的python 下载 Anaconda 安装包 安装很简单,请参考官网教程或其他教程 用 Anaconda 建一个虚拟环境 con…