Soft Actor-Critic 目前来说，关于连续动作的强化学习算法，经常使用到的就是PPO、DDPG和SAC以及在此基础上的改进算法，这里主要说一下SAC算法。介绍 首先SAC算法是基于Off-Policy的，因此会用到Replay Buffer，使用过去的样本经验进行学习，这会使得算法的稳定性和收敛性有一定的困难，特别是在连续的状态和动作空间下。然后是基于Actor-Critic的，同
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2024-03-15 20:09:14
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强化学习笔记（1）——概述1. 强化学习2. 序列决策过程简介3. Agents的类型 1. 强化学习
强化学习的两大主体：agent和environment强化学习讨论的问题是一个智能体(agent) 怎么在一个复杂不确定的环境(environment)里面去极大化它能获得的奖励。当前的 agent 去跟环境交互，你就会得到一堆观测。你可以把每一个观测看成一个轨迹(trajectory).一场
普通的Q-learning比policy gradient比较容易实现，但是在处理连续动作（比如方向盘要转动多少度）的时候就会显得比较吃力。因为如果action是离散的几个动作，那就可以把这几个动作都代到Q-function去算Q-value。但是如果action是连续的，此时action就是一个vector，vector里面又都有对应的value，那就没办法穷举所有的action去算Q-valu
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2024-07-08 20:14:17
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第二章 老虎机问题多臂老虎机问题单臂老虎机在拉下游戏臂后，有一定的概率获得奖励。而多臂老虎机需要选择到底拉哪个游戏臂，每个臂的中奖概率是不一样的。多臂老虎机正好适合用来讨论探索与利用的平衡问题。如果每次都采取贪婪算法，选择奖励概率的游戏臂，则完全是在利用行为的价值；如果选择的是非已知最佳的游戏臂，那就是在探索。一般来讲，利用可以使得单次回报最大，而探索则从长期来看可能产生更好的长期回报。本章会介绍
尽管如今游戏类型多种多样，各种玩法层出不穷，各种平台不断延伸，从游戏后台程序的角度来看，还是可以发现很多相通的地方。从数学模型上讲，任何程序都是一个状态机，准确的说是一个图灵机，总是在一边读写纸带一边机械地改变自身状态。
驱动游戏Server这台“机器”不断运转的因素，主要有两个方面，一个是消息，一个是时间。消息主要体现于客户端侧的玩家操作，同时也有
KEYDDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)： 在连续控制领域经典的RL算法，是DQN在处理连续动作空间的一个扩充。具体地，从命名就可以看出，Deep是使用了神经网络；Deterministic 表示 DDPG 输出的是一个确定性的动作，可以用于连续动作的一个环境；Policy Gradient 代表的是它用到的是策略网络，并且每个 step 都会更新一次
介绍-------任务与奖赏我们如果要种西瓜，那要经过很多步骤后，才有可能种出一田好瓜，当然也有可能种出的瓜很差，或者直接给种死了。那么将种瓜的过程抽象出来，总结出一系列好的操作，归为种瓜策略，那么，这个过程，就是“增强学习”。这是一个简单的图示，其中：机器处于环境中，状态空间为X，比如此例，状态空间可以是健康，缺水，凋亡等等，小x为状态空间X中单个状态。机器所能采取的动作为a，比如：
ADVANCES IN NEURAL INFORMATION PROCESSING SYSTEMS 14, VOLS 1 AND 2, (2002): 1475.0-1482.0 Abstract 本文介绍了使用长短期记忆循环神经网络的强化学习：RL-LSTM。使用Advantage(λ)学习和定向探索的无模型RL-LSTM可以解决相关事件之间存在长期依赖关系的非马尔可夫任务。这在T型
强化学习笔记目录强化学习基本概念马尔可夫决策过程动态规划⽆模型预测⽅法⽆模型控制⽅法基于逼近器实现的强化学习算法策略梯度⽅法基于博弈理论的强化学习强化学习基线算法逆强化学习深度强化学习什么是强化学习强化学习是一类基于最大化奖励的决策算法。面临的主要困难动作集不好定义奖励不好设定奖励可能非常稀疏只适用于可以进行大量实验的场景序贯决策过程智能体在特定环境中产生一系列的动作，而这些动作会改变智能体的状态
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2024-07-15 13:26:35
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首先，要了解的一个大概念，增强学习是并列监督学习和非监督学习的一种学习方法，不同于这两种判断是否有标签的学习模式，增强学习是为了学习一种策略（Policy），使得智能体（Agent）能够得到最大累积回报。其中，策略是一系列动作的总和，而智能体每一个动作结束之后，都会产生一个状态，并且整个系统大环境会给智能体传播一个回报，回报的高低决定了这个state与最终所期望的state的远近，同时也是对到达此
基于强化学习的五指灵巧手操作1. 引言2. 论文解读2.1 背景2.2 论文中所用到的强化学习方法2.3 实验任务和系统2.4 仿真到实物的迁移2.5 分布式RL训练——从状态中学到控制策略2.6 ResNet——从视觉中得到状态估计2.7 实验结果3. 总结 1. 引言本文介绍一篇OpenAI团队出品，2018年挂在arXiv上，2020年被机器人领域顶刊 The International
强化学习基本要素
马尔科夫决策过程
策略学习(Policy Learning)
时序差分方法（TD method）
Q-Learning算法
Actor-Critic方法
DQN
DDPG
推荐系统强化学习建模
附录
目录强化学习基本要素马尔科夫决策过程策略学习(Policy Learning)时序差分方法（TD method）Q-Learning算法A
文章目录一、离散动作与连续动作的区别二、深度确定性策略梯度三、双延迟深度确定性策略梯度四、关键词总结五、习题六、面试题 一、离散动作与连续动作的区别离散动作与连续动作是相对的概念，一个是可数的，一个是不可数的。如下图所示，离散动作和连续动作有几个例子。在 CartPole环境中，可 以有向左推小车、向右推小车两个动作。在 Frozen Lake 环境中，小乌龟可以有上、下、左、右 4 个动作。在
HAZOP分析方法简介1.定义危险性和可操作性研究(Hazard and Operability Study，简称HAZOP)是针对设计中的装置或现有装置的一种结构化和系统化的审查，其目的在于辨识和评估可能造成人员伤害或财产损失的风险。HAZOP是一种基于引导词的定性评价技术，通过一个多专业小组组织一系列会议完成。HAZOP研究技术是1963年由英国帝国化学公司首先开发的，1970年首次公布，其间
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2024-07-14 20:59:15
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AI 科技评论按：不管你让小孩还是大人整理物品，他们很大可能都不会乖乖听你的话，如果想要让 AI 智能体进行整理收拾，那就更难了。如果想成功，需要掌握如下几个核心视觉运动技能：接近物体，抓住并举起它，打开盒子，把物体放进去。而更复杂的是，执行这些技能时，必须按照正确的顺序。对于一些控制类的任务，比如整理桌面或堆叠物体，智能体需要在协调它的模拟手臂和手指的九个关节时，做到三个 W，即如何（how），
1. 离散动作空间的策略网络 在离散空间中，动作是可数的，例如：{左， 右， 上， 下} 或 {加速， 刹车}。 网络架构与处理方式 输出层：Softmax 策略网络的最后一层是一个 Softmax 层。 假设有 N 个可选动作，网络会输出一个长度为 N 的向量。 Softmax 函数确保这个向量的 ...
动态规划动态规划是解决多阶段决策过程最优化的一种方法，其基本思想是从终点逐段向始点方向寻找最短路线。生活中平常的事例，即可深刻揭示最短路线的重要特性：如果最短路线在第 \(K\) 站通过点 \(P_k\) , 则该路线中由点 \(P_k\) 出发到达终点 \(P_n\) 的这部分路线，对于从点 \(P_k\) 出发到达终点 \(P_n\) 动态规划的分类按照决策过程的时间参量是离散/连续区分：离散
确定的数值用小写字母表示，还不知道的就是大写字母state：当前的状态state transition：状态转移，做出动作后state（状态）变了的过程。有状态转移函数：p（s’|s，a）=p（S'=s’|S=s，A=a）表示原本状态为s，做出a的动作，得到为s'的新状态的概率。action：动作agent：做动作的个体reward：奖励，做完一个动作就会有一个奖励，会影响强化学习的好坏。eg：打
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2024-04-28 15:57:39
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16.1 任务与奖赏此小节介绍强化学习的基本概念，并且说明了强化学习与机器学习的区别。- 基本概念 强化学习（英语：Reinforcement learning，简称RL），是机器学习的一个领域，通常使用马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP）来描述，具体定义课本有。其强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。强化学习主要包含四个要素：状态、动作、转移概
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2024-05-30 16:02:41
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文章目录DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)离散动作 v.s. 连续动作随机策略 v.s. 确定性策略DDPGTrick: target network + Replay MemoryExploration v.s. ExploitationTwin Delayed DDPG(TD3) “双”“延迟”深度确定性策略网络 DDPG(Deep Determ
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2024-05-25 14:53:43
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