定义：策略模式定义了一系列的算法，并将每一个算法封装起来，而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化；策略模式在LZ第一次接触到的时候，LZ是这么理解的，就是如果我们想往一个方法当中插入随便一段代码的话，就是策略模式。即如下形式。public class MyClass {
public void myMethod(){
System.out.p
本文将围绕一个实际的问题进行介绍：应用强化学习的社区可以如何从对脚本和单个案例的收集更进一步，实现一个强化学习 API——一个用于强化学习的 tf-learn 或 skikit-learn？在讨论 TensorForce 框架之前，我们将谈一谈启发了这个项目的观察和思想。如果你只想了解这个 API，你可以跳过这一部分。我们要强调
1.背景介绍强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能技术，它旨在让智能体(如机器人、游戏角色等)通过与环境的互动学习，以达到最大化累积奖励的目标。在强化学习中，奖励是指智能体在执行某一行为时接收的反馈信号，它是智能体学习过程中的关键因素。奖励设计与优化是强化学习的关键技术之一，它直接影响了智能体的学习效果。一个好的奖励设计可以引导智能体更快地学习，而一个不合适
第一章 介绍
强化学习的基本思想：从与环境的互动中学习1.1 强化学习强化学习的重要特征：➀、反复试验（trial-and-error search）➁、推迟奖励（delayed reward）➀、已知状态，需要做一个动作，得到一个奖励信号以及接下来的状态。 目标是：通过调整，使得最大。 ➁、推迟奖励的定义：当前动作不仅决定了即时奖励，还决定了下一个状态，所以对下一个奖励也会
转载
2024-06-19 08:48:36
471阅读
一、定义1、定义强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏。注：强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物，它的本质是解决 decision making 问题，即自动进行决策，并且可以做连续决策。2、与监督学习，无监督学习的区别（1）与监督学习的区别监督学习可以描述为你在学习过程中，有个
一、预备知识1、什么是强化学习？定义：强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 。强化学习的特点：没有监督数据、只有奖励信号。奖励信号不一定是实时的，而很可能是延后的，有时甚至延后很多。时间（序列）是一个重要
转载
2024-07-14 09:45:49
663阅读
文章目录1. 介绍2. Quick View3. Reward Shaping4. Intrinsically motivated reinforcement learning5. Optimal Rewards and Reward Design6. Conclusion 1. 介绍在强化学习中，智能体的目标被形式化表征为一种特殊信号，称为奖励/reward，它通过环境传递给智能体。在每个时刻
文章目录1. 本章内容概要2. 预测和控制3. classical conditioning3.1 阻塞和高阶的条件反射3.2 Rescorla–Wagner模型3.3 TD模型3.4 TD模型仿真4. 工具条件反射5. 延迟的强化6. 认知映射7. 习惯和目标引导的行为8. 总结参考文献 1. 本章内容概要在之前的章节中，我们研究了仅仅基于计算的各种算法思想，这一章，我们则从另一个角度看待这些
1. Q-learning 介绍1.1 Criticreward的作用其实就是一个critic，其本身并没有办法决定要采取哪一个action，其主要用来完成：衡量一个action到底好不好。只能基于当前的state，输出采取这个action，预期到整个游戏结束时候的累积得分。简单的说，critic并不能衡量一个state(记为)的好坏，只能衡量在give某个state，接下来使用action(记为
转载
2024-09-01 21:50:51
217阅读
什么是强化学习举一个很简单的例子，如果你养了一只宠物—旺财，旺财是一只刚出生的宠物（不一定是狗），啥也不知道，纯洁的像一张白纸。现在你想训练它达到一个目的，例如你想让旺财学猫叫。那么如果旺财“喵”了一声，你就给它最喜欢吃的骨头。如果它“旺”了一声，不仅没有骨头吃，还要严厉的惩罚。久而久之，旺财知道了，喵=骨头，汪=惩罚。我们作为主人来模仿环境，例如以命令的形式给我们的旺财一个状态St。我们的旺财是
文章目录1.背景知识2.V值和Q值的理解3.V值介绍4.Q值介绍5.根据Q值计算V值6.根据V值计算Q值7.根据V值计算V值 1.背景知识在马尔可夫链中：当智能体从一个状态 ，选择动作 ，会进入另外一个状态 其中，是指在状态时，采取动作跳转到新状态得到的奖励；是折扣因子；的状态转移概率；的值。7.根据V值计算V值更多的时候，我们需要根据值来计算值。准确的说，是根据后面状态参考文献： [1] 张斯
转载
2024-08-15 15:06:11
427阅读
新智元报道 作者：Nikolay Savinov, Timothy Lillicrap,编译：大明【导读】Google、Deepmind和苏黎世联邦理工学院的研究人员提出“好奇心学习”新方法，改变了智能体“好奇心”的生成方式和奖励机制，奖励机制不再基于智能体的“意外”，而是其记忆和所在情景。研究人员称，新方法可以有效降低智能体“原地兜圈子”、“拖延”
强化学习（Reinforcement Learning，RL）正成为当下机器学习中最热门的研究领域之一。与常见的监督学习和非监督学习不同，强化学习强调智能体（agent）与环境（environment）的交互，交互过程中智能体需要根据自身所处的状态（state）选择接下来采取的动作（action），执行动作后，智能体会进入下一个状态，同时从环境中得到这次状态转移的奖励（reward）。强化学习的目
基于表示分解的奖励分解强化学习算法可以由更细粒度的奖励函数大幅提升样本效率，但自主学习该细粒度奖励函数的方法目前还很不成熟。在此前的工作中，尚未有广泛通用的学习细粒度奖励函数的工作。Hybrid Reward Structure (HRA) 中，细粒度奖励函数是手动给出的，并且验证了细粒度奖励函数对样本效率的提升。而 Independently-Obtainable Reward Function
作为一个新手，写这个教程也是想和大家分享一下自己学习强化学习的心路历程，希望对大家能有所帮助。这个系列后面会不断更新，希望自己能保证起码平均一天一更的速度，先是介绍强化学习的一些基础知识，后面介绍强化学习的相关论文。本来是想每一篇多更新一点内容的，后面想着大家看CSDN的话可能还是喜欢短一点的文章，就把很多拆分开来了，目录我单独放在一篇单独的博客里面了。完整的我整理好了会放在github上，大家一
一、任务与奖赏我们执行某个操作a时，仅能得到一个当前的反馈r（可以假设服从某种分布），这个过程抽象出来就是“强化学习”。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程MDP来描述：强化学习任务的四要素E = <X, A, P, R>E：机器处于的环境X：状态空间A：动作空间P：状态转移概率R：奖赏函数 学习目的：“策略”：机器要做的是不断尝试学得一个“策略” π，根据状态x就能得到要执行
转载
2024-07-29 13:17:40
201阅读
强化学习模型强化学习的任务目标最大化长期奖励最小化长期惩罚强化学习能够实现很多的任务，这些任务目标往往可以归纳化为最大化长期奖励、最小化长期惩罚。比如在写论文，写完论文过审了，得到最佳论文凭证的奖学金，获得很高的引用，这些都算正强化。如果论文被拒了或是查重被查出问题了，毕不了业，这些都是负强化。强化学习目标就是要趋利避害。JackMichael在1975年证明了正强化和负强化的等效性。也就是说，正
转载
2024-04-22 11:27:49
197阅读
什么是强化学习参考：
视频：David Silver强化学习公开课中文讲解及实践研究智能体(Agent) 如何从与环境的交互中，通过获得成功与失败、奖励与惩罚的反馈信息来进行学习有一个非常重要的前提条件，即智能体在与环境交互时，需要环境时时提供反馈信息——强化 (Reinforcement) 信息或奖励 (Reward) 信息，以便让智能体知道哪些行为能够获得正奖励，而哪些行为获得负奖励，并据此调
转载
2024-04-03 22:47:30
799阅读
强化学习概述强化学习基本原理强化学习如何解决问题强化学习算法分类强化学习算法基于值函数的强化学习算法基于直接策略搜索的强化学习算法强化学习主要研究方向深度强化学习元强化学习逆向强化学习强化学习的应用典型深度强化学习AIphaGo服务链网元部署自主驾驶强化学习发展方向 强化学习基本原理强化学习称为增强学习或再励学习(Reinforcement learning),是AlphaGo、AlphaGo
一个组织要在激烈的市场竞争环境中立于不败之地，就应充分调动员工的积极性和创造性，促进组织活力，提高组织的效率与效益。而管理人员调动员工积极性和创造性的一个强有力的手段就是激励。激励，是指人们朝向某一特定目标行动的倾向，它将影响员工们怎样适应一个组织，员工们在特定地点和岗位上怀有的特定动机，会影响生产率[1]。资料表明，正常人在未受到任何激励的情况下，能力仅能发
