本文介绍强化学习的基本概念及建模方法什么是强化学习强化学习主要解决贯续决策问题，强调一个智能体在不断的跟环境交互的过程中通过优化策略从而在整个交互过程中获得最多的回报。图中的大脑代表智能体agent，智能体根据当前环境\(s_t\)
选择一个动作\(a_t\)执行，这个\(a_t\)作用于当前环境后，环境产生变化转换到\(s_{t+1}\),同时环境给出一个针对当前动作的即时奖励\(r_t\)，然
一、蒙特卡洛方法动态规划方法是建立在模型已知的情况下，但是往往大多数情况下模型是未知的，实际应用中我们不可能完全了解一个环境的所有知识，比如说得出它的状态转移矩阵。这个时候蒙特卡洛算法就派上用场了，它只需要从经验（experience）中去学习，这个经验包括样本序列的状态（state）、动作（action）和奖励（reward）。得到若干样本的经验后，通过平均所有样本的回报（return）来解决强
Gym是一个开发和比较强化学习算法的工具包。它对代理的结构不做任何假设，并且与任何数值计算库(如TensorFlow或Theano)兼容。1.安装好Gym和baselines2.这个任务是在[Dietterich2000]中介绍的，以说明分层强化学习中的一些问题。有4个地点(用不同的字母标注)，你的工作是在一个地点接乘客，在另一个地点下车。如果你成功的停留了，你会得到+20分，并且在每次停留的时候
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2018-11-15 16:24:58
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本文大篇幅来源于：https://blog.csdn.net/qq_37112826/article/details/109326195和：https://github.com/analoganddigital/DQN_play_sekirorl老年交流：883276807环境安装以下生产环境为win10+GTX1080。
原创
2021-08-20 15:50:02
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基于蒙特卡洛的强化学习方法蒙特卡洛方法（Monte-Carlo methods）也被称为统计模拟方法，是一种基于概率统计的数值计算方法。运用蒙特卡洛方法时，我们通常使用重复随机抽样，然后运用概率统计方法来从抽样结果中归纳出我们想求的目标的数值估计。一个简单的例子是用蒙特卡洛方法来计算圆的面积。例如，在下图所示的正方形内部随机产生若干个点，细数落在圆中点的个数，圆的面积与正方形面积之比就等于圆中点的
全文2216字，预计阅读时间4分钟原创| 汪治堃编辑 | 吕嘉玲背景介绍Isaac Gym是一款
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2023-07-05 16:30:26
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游戏环境OpenAIGymRetroOpenAI发布的增强的游戏强化学习研究平台，GymRetro。其中包括对任天堂Gameboy，NES，世嘉游戏等各种模拟器的支持。通过附带的IntegrationUI程序可以加载nes，md，snes等格式并抽取游戏的reward和state。https://github.com/openai/retro/经典魂斗罗F1赛车沙罗曼蛇SonicStreetFig
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2021-05-03 11:45:32
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游戏环境OpenAIGymRetroOpenAI发布的增强的游戏强化学习研究平台，GymRetro。其中包括对任天堂Gameboy，NES，世嘉游戏等各种模拟器的支持。通过附带的IntegrationUI程序可以加载nes，md，snes等格式并抽取游戏的reward和state。https://github.com/openai/retro/经典魂斗罗F1赛车沙罗曼蛇SonicStreetFig
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2021-02-03 20:43:48
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首先激活系统,右键个性化设置,颜色我是深色模式,主题桌面图标设置,锁屏3分钟恢复时需密码登录,装好驱动,先做好以下配置后再安装其它软件一.关闭自动更新,关闭windows search不关闭每隔一段时间会自动下载并安装更新导致系统不稳定第一步:关闭服务第二步:组策略(gpedit.msc)->计算机配置->管理模板->windows组件->windows更新->配置自
在基于模型的强化学习与Dyna算法框架中，我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路，以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna。本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法：基于模拟的搜索(Simulation Based Search)。本篇主要参考了UCL强化学习课程的第八讲，第九讲部分。1. 基于模拟的搜索概述什么是基于模拟的搜索呢？当然主要是两个点：一个是模拟
强化学习是一种机器学习方法，目标是让智能体（Agent）通过与环境的交互学习到一个最优策略，使得累积奖励最大化。强化学习算法可以分为两大类：无模型（Model-Free）强化学习和有模型（Model-Based）强化学习。这两类算法在学习方式、应用场景以及优缺点上都有明显的区别。在本文中，我们将详细介绍无模型和有模型强化学习的原理、区别、实现方法以及实际应用，并通过Python代码和LaTeX公式
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
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虽然当前的基准强化学习（RL）任务对于推动这一领域的进展大有裨益，但在许多方面还不能很好地替代真实数据的学习。在低复杂度的仿真环境中测试日益复杂的RL算法，获得的RL策略难以推广。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.06032.pdf
为解决此问题，本文提出了3个新的基准RL域体系，包含自然世界复杂性的同时仍然支持快速广泛的数据采集，还允许通过公平的训练/
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2020-05-11 08:43:01
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背景 最近在做基于FPGA的CT图像重建算法仿真方面的工作，需要用Modelsim对算法部分的RTL代码进行功能仿真测试。在用modelsim进行仿真时，发现仿真速度较慢，modelsim仿真1.2us的RTL代码逻辑，就消耗了物理时间约1S。我的一帧图像数据大概需要3S的代码逻辑，那么算下来对应的物理时间就是N天（没细算），顿时心凉凉了！于是，在网上查了半天，发现现成的
虽然当前的基准强化学习（RL）任务对于推动这一领域的进展大有裨益，但在许多方面还不能很好地替代真实数据的学习。在低复杂度的仿真环境中测试日益复杂的RL算法，获得的RL策略难以推广。
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2021-07-02 11:51:00
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强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
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2021-08-02 15:00:43
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强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。**
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2019-04-09 12:52:33
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深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（R
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2022-07-29 09:09:25
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强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
原创
2021-08-02 14:21:53
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目录一.强化学习1.1定义1.2组成二.应用2.1初出茅庐2.2无人驾驶2.3游戏示意图如下所示： 强化学习的各个组成元素的
