在机器学习中，有很多的问题并没有解析形式的解，或者有解析形式的解但是计算量很大（譬如，超定问题的最小二乘解），对于此类问题，通常我们会选择采用一种迭代的优化方式进行求解。 梯度下降法（Gradient Descent），共轭梯度法（Conjugate Gradient），Momentum算法及其变体，牛顿法和拟牛顿法（包括L-BFGS），AdaGrad，Adadelta，RMSpr
梯度下降优化算法 大多数学习算法都涉及到优化，优化是指改变 x 以最小化或者最大化某个函数 f(x) 的过程。通常我们所说的优化算法都是指最小化的过程，因此，最大化的过程可以通过最小化 -f(x) 来实现。导数是指某个函数 f(x) 在某一点上的斜率，它可以表明如何缩放输入的小变化才能在输出上获得相应的变化： 。 因此，导数对于最优化的过程非常有用。例如，如果对于足够小的 来说， 比 f(x) 小
强化学习策略梯度公式推导
原创
2022-11-01 18:04:58
113阅读
之前介绍的 Q-learning、DQN 及 DQN 改进算法都是基于价值（value-based）的方法，其中 Q-le
转载
2023-07-12 15:11:50
170阅读
[toc] 《基于策略梯度的强化学习算法》 引言 强化学习是一种通过不断地试错和调整策略来最大化长期奖励的学习技术。在强化学习中，智能体通过与环境交互来学习最优策略，并通过执行这些策略来获得奖励。本文将介绍一种基于策略梯度的强化学习算法，该算法将策略梯度用于优化智能体的动作选择。 技术原理及概念 1
原创
2023-06-24 06:37:46
138阅读
现在我们来看Open AI Gym中无法用标准列表法解决的车杆问题（cart pole）和新的深度强化学习方法——策略梯度（policy gradients）。“车杆”游戏如图6.8所示，在一维轨道上有一
原创
2022-05-01 17:49:33
735阅读
强化学习笔记（一）：策略梯度Policy Gradient 一.先说几句 强化学习通过学习任务可以分为模型学习、值函数学习和策略学习。模型学习，也称基于模型的方法（Model-based Method），是指在和环境的交互过程中会对环境进行建模，可以将学习任务转化成规划任务，也就是说在学习的过程中， ...
转载
2021-11-04 10:46:00
483阅读
2评论
如有错误，欢迎指正。说明策略梯度 ∇θEx[f(x)]=∇θ ∑xp(x) f(x)=∑x ∇θp(x) f(x)=∑xp(x)【∇θp(x)/p(x)】f(x)=∑xp(x) ∇θlogp(x) f(x)=Ex[f(x) ∇θlogp(x)]策略梯度的损失函数是neg_log_prob =tf.reduce_sum(-tf.log(self.all_act_pr
文章目录概念Value-Based and Policy-Based RLValue-BasedPolicy -BasedActor-Critic目标函数的确定梯度下降解决问题Likelihood ratios 自然对数Softmax PolicyGaussian Policy 连续动作空间一步MDP过程为例：利用score function推导梯度。One Step MDPs的推广：策略梯度下
蒙特卡洛方法的理解、推导和应用1. 简介2. 基本思想3. 蒙特卡洛法求定积分3.1. 随机投点法3.2. 平均值法4. 理解平均值法5. 应用5.1 蒙特卡洛方法求 π 值5.2 蒙特卡洛方法求定积分 1. 简介蒙特卡罗方法也称 统计模拟 方法 1940年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明 而提出的一种以概率统计理论为指导的数值计算方法 是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计
基于策略的强化学习基于策略的强化学习解决的问题策略目标函数 基于策略的强化学习解决的问题解决行为空间连续、观测受限、随机策略的强化学习等问题。策略目标函数在基于策略的强化学习中，策略 可以被描述为一个包含参数 的函数： 该函数确定了在给定的状态和一定的参数设置下，采取任何可能行为的概率，是一个概率密度函数。在实际应用这个策略时，选择最大概率对应的行为或者以此为基础进行一定程度的采样探索。参数
贪婪算法又叫登山法，它的根本思想是逐步到大山顶，即逐步获得最优解，是解决最优化问题时的一种简单但适用范围有限的策略。
"贪婪"可以理解为以逐步的局部最优，达到最终的全局最优。
贪婪算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪婪策略的选择。一定要注意，选择的贪婪策略要具有无后向性。即某阶段状态一旦
确定后，不受这个状态以后的决策影响。也就是说，某状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前
终于学完了前13章！第13章在我看来有些突兀：其利用了3-12章我们讨论的思想，但却抛弃了我们讨论了整整长达10章的q(s,a)相关方法。不管怎么说，我终于可以进入工程部分，开始领教 DRL 了。小小白同学要变成小白同学了。
原创
2021-06-22 15:45:37
1499阅读
终于学完了前13章！第13章在我看来有些突兀：其利用了3-12章我们讨论的思想，但却抛弃了我们讨论了整整长达10章的q(s,a)相关方法。不管怎么说，我终于可以进入工程部分，开始领教 DRL 了。小小白同学要变成小白同学了。
原创
2022-03-21 14:11:46
10000+阅读
一、策略估计方法 行为控制到目前为止，几乎所有的方法都是基于动作-价值函数的方法，它们都是先学习动作价值函数，然后再根据估计的动作价值函数选择动作，如果没有动作价值函数的估计，那么策略也将不再存在。下面会讲直接学习参数化的策略，这里给出一个例子：如果在上述游戏中，游戏者在灰色格子中难以分辨自己的位置，那么如果基于价值函数的方法会得到如下的策略：在灰色的格子上要么都是左，要么都是右，这很显然不能拿到
原创
2022-09-19 10:23:25
60阅读
#概念贪婪法（greedy algorithm）,又称为贪心算法，是寻找最优解问题的常用方法。这种方法模式一般将求解过程分成若干个步骤，在每个步骤都应用贪心原则，选取当前状态下最好的或者最优的选择，并以此希望最后堆叠出的结果也是最好的或者最优的解。贪婪法每次决策都以当前情况为基础并根据某个最后原则进行选择，不从整体上考虑其他各种可的情况。贪婪法和动态规划法以及分治法一样，都需要对问题进行分解，定义
一、 贪心策略的定义 【定义1】 贪心策略是指从问题的初始状态出发，通过若干次的贪心选择而得出最优值(或较优解)的一种解题方法。 其实，从"贪心策略"一词我们便可以看出，贪心策略总是做出在当前看来是最优的选择，也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解，而许多问题自身的特性决定了该题运用贪心策略可以得到最优解或较优解。 二、
前面几篇文章价值函数近似、DQN算法、DQN改进算法DDQN和Dueling DQN我
原创
2023-01-12 07:08:46
937阅读
数字化技术的发展，让网络攻击手段变得更加复杂、隐藏和狡猾，过去的防御方法和方案难以阻挡愈演愈烈的网络攻击，企业对网络安全的需求也越来越高。但想要避免高级的网络攻击，企业的IT团队需要对网络攻击有深刻的了解，并清楚企业目前面临的风险。想要降低企业在负责网络环境中遇到的风险，企业可以使用这个4个有助于加强网络安全策略的方法。清楚企业面临的风险过去，网络攻击常常是个人、团体行为，并且攻击对象是单一的且具
