文章目录前言一、强化学习是什么？二、基本模型1.基本框架2.学习过程三.马尔科夫决策过程（Markov Decision Process. MDP）1.马尔科夫性质2.MDP的基本组成部分3.MDP的基本流程四、基于模型和免模型的强化学习1.模型2.基于模型的强化学习（Model-Based）3.免模型的强化学习（Model-Free）总结 前言B站学习龙强老师强化学习相关视频后的总结笔记，视频
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
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2024-07-01 04:57:52
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1. 强化学习简介本节介绍在课程中我认为对于理解强化学习框架有用的一些概念。更为详细的可以参照我的其他博客。1.1 强化学习框架中的术语用于描述强化学习问题的核心术语有：状态state，观测observation, 动作action，策略policy, 状态转移概率state transitions (or environment dynamics)。这里需要区分状态和观测这两个概念，可以把状态理
前文是一些针对IRL，IL综述性的解释，后文是针对《Generative adversarial imitation learning》文章的理解及公式的推导。通过深度强化学习，我们能够让机器人针对一个任务实现从0到1的学习，但是需要我们定义出reward函数，在很多复杂任务，例如无人驾驶中，很难根据状态特征来建立一个科学合理的reward。人类学习新东西有一个重要的方法就是模仿学习，
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2024-05-13 20:59:22
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郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！30th Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2016), Barcelona, Spain. Abstract 考虑从示例专家行为中学习策略，而不与专家交互或访问强化信号。一种方法是通过逆强化学习恢复专家的成本函数，然后通过强化学习从该成本函数中
什么是模拟学习有很多开发者都咨询过这个问题，甚至还会追问“模仿学习与强化学习的区别是什么？”Alexandre Attia和Sharone Dayan在今年1月发表的《模仿学习全面概述》中，做出了定义：模仿学习是学习者尝试模仿专家行为，从而获取最佳性能的一系列任务。这里的“学习者”相应在Unity ML-Agents中就是Agent（代理）。这篇论文中，对于现今比较流行的一些模仿学习算法进行了回
随着配音行业的快速发展，很多配音爱好者更青睐于模仿配音，这也是初学者最好的练习方式，那么模仿别人配音有什么技巧呢，下面老师就为大家分享一些。 其实在配音界有不少能人，他们可以模仿很多人物的配音，比如模仿赵本山配音、模仿明星配音等。其实一个配音员本身说话的声音与配音时发出的声音是不一样的，每一个配音员在配音的时候都是需要变音的，尤其是成人模仿儿童配音或者是卡通人物配音，他们
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2024-05-27 16:32:42
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文章目录参考资料1. 模仿学习概述2. 行为克隆2.1 行为克隆缺点缺点1：观测非常有限缺点2：机器会完全模仿专家的行为缺点3：训练数据跟测试数据不匹配2.2 数据集聚合2.3 Variational Dropout3. 逆强化学习3.1 概述3.2 逆向强化学习方法的挑战4. 第三人称视角模仿学习5. 练习5.1 keywords 参考资料https://datawhalechina.gith
简介模仿学习是强化学习的好伙伴，使用模仿学习可以让智能体在比强化学习短得多的时间内得到与人类操作相近的结果，但是这种做法并不能超越人类，而强化学习能够得到远超人类的智能体，但训练时间往往非常漫长。因此我们希望让智能体并不是从零开始学，我们给予智能体人类的演示，在学习人类演示的基础上，再进行强化学习。这样往往能大大减少强化学习的训练时间。在金字塔环境中，只需要四轮人类的游戏数据，就能使训练步数减少四
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2024-05-17 14:49:33
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## 强化学习和深度学习的区别
强化学习（Reinforcement Learning）和深度学习（Deep Learning）是两个在人工智能领域中非常热门的概念。尽管它们都属于机器学习的范畴，但是它们在目标、方法和应用等方面存在显著的区别。
### 强化学习
强化学习是一种通过智能体（Agent）与环境的交互来学习最佳行为策略的方法。智能体在环境中观察当前状态，采取行动并获得奖励或惩罚，
原创
2023-08-03 06:46:54
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逆向强化学习什么是逆向强化学习强化学习时求累计回报期望最大时的最优策略，在求解过程中的奖励函数是人为指定的，而奖励函数的设置与最后获得最优的策略有很大关联，而在很多复杂任务中，回报函数是很难定下来的 指定回报函数的方法：从人的示例中学到隐形的回报函数 而逆向强化学习就是从专家示例中学到回报函数逆向强化学习的分类 主要分为两类：最大边际形式化：包括学徒学习（AL）、MMP方法、结构化分类、神经逆向强
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2024-04-08 21:36:10
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深度学习是一种典型的监督学习方式，基于大量带有标签的数据进行预测（回归问题） 分类（分类问题）强化学习则是通过与环境不断地交互获得奖励，并基于这些奖励调整学习过程以获得全局最优的行为策略。...
原创
2022-06-04 01:14:53
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## 深度学习和强化学习的区别
深度学习和强化学习是当今人工智能领域最热门的两个分支。尽管它们都是机器学习的子领域，但在方法和应用方面存在着明显的区别。本文将介绍深度学习和强化学习的区别，并通过代码示例来解释。
### 深度学习
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。它通过学习大量数据来提取特征和模式，并用于分类、回归和生成等任务。深度学习模型通常由多个层次组成，每个层次都包含多个神经元
原创
2023-09-13 05:05:03
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作为生成模型两座大山之一，生成式对抗网络（Generative Adversial Networks）自从问世以来就颇受瞩目。相对于变分自编码器，生成式对抗网络也可以学习图像的潜在空间表征，它可以生成与真实图像再统计上几乎无法区分的合成图像。本节就介绍一下 GAN 的基本原理。 追本溯源，开创 GAN 的必读论文是 Ian
1.强化学习强化学习是智能体（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，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在强化信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。由于外部环境
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2024-07-30 10:29:51
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人工智能现在越来越火，很多非行业内的人对深度学习，强化学习，迁移学习等概念会感到很陌生，同时各种偏理论性和学术性的解释也会显得很晦涩难懂。 其实这类机器学习的机制和人类的学习机制其实很相似，因此本文会列举一些日常中人们是如何学习的例子来说明深度学习，强化学习和迁移学习等概念。 &n
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2024-08-21 11:16:53
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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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在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？工业界中很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征，这样做的优点可以归纳为以下几点：1. 特征鲁棒性更强离散化后的特征对异常值有很强的鲁棒性。
比如对于一个连续特征：年龄，如果直接将其作为特征，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；如果离散为年龄>30为1，否则0。离散化后年龄300岁
目录预备知识基本概念目标和约束条件MDP马尔可夫决策过程假设基本概念计算价值函数Action-Value Function动作价值函数Optimal value function最优价值函数策略迭代和值迭代Q-LearningQ-Learning算法EE问题DQNQ-Learning神经网络化DQN算法及其改进NIPS DQNNatural DQNDouble DQNPrioritised rep
