https://www.toutiao.com/a6652493457161978376/2019-01-31 11:12:13深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输入的图像进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。简介 深度强化学习的框架深度学习具有较强的感知能力，但是缺乏一定的决策能力;而强化学习具有决策能力，对感知问题束...
转载
2019-02-04 11:18:35
349阅读
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
转载
2022-07-29 09:09:25
1192阅读
value-based，价值学习：DQN。构建一个神经网络，输入是state，有多个输出对应采取每个action到最后所能获得的累加奖励Q-value。一开始这个网络估计出来的Q-value很差，我们使用TD算法，让 \[ target = r(a_t|s_t) + \lambda Q(s_{t+1 ...
转载
2021-07-14 16:08:00
381阅读
2评论
一文了解强化学习，Q-learning,DQN，DDPG等。
原创
2022-10-17 12:14:15
776阅读
强化学习的理论框架——马科夫决策过程（MDP）强化学习，本质上是让计算机学会自主决策的方法论。而马可夫决策过程（Markovdecisionprocess,MDP）则是强化学习中，对现实问题进行建模的数学模型，它把所有的现实问题都抽象为：智能体与环境的互动过程；在互动过程中的每个时间步，智能体都收到环境的状态（环境向智能体呈现一种情况），智能体必须选择相应的响应动作，然后在下一个时间步，智能体获得
转载
2018-05-02 10:57:54
5078阅读
从离散空间到连续空间在之前提到的强化学习任务中，都是有限的MDP框架，即动作空间及状态空间的个数都是有限个。然而，现实生活中的很多问题动作空间与状态空间并非离散的，而是连续的。那么如何用强化学习的理论基础去解决问题呢？主要有两种思路：离散化处理、函数逼近。离散化处理：指的是把连续空间用区域o化的方式划分成有限的个数。具体的处理手法有Tilecoding及Coarsecoding。函数逼近：指的是把
转载
2018-05-02 11:08:53
10000+阅读
点赞
深度强化学习算法ACTOR-CRITIC复习一下经典的Policy-Gradient：先让agent和环境互动一下，最后一项某时刻t，做出动作at，可以计算出这个状态st，再看出奖励r多大。把这些奖励从t到T加起来。r前面的系数γ可以抛弃一些时间轴上久远的值，可以设0.9到1之间。b是基线，这项的目的是括号中的值有正有负。如果正数，要增加在这个状态采取这个动作的几率。这就是策略梯度（Policy-
深度强化学习简述 0 写在前面 主要参考《A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning》 1 引言 如今广泛意义上的机器学习既包括传统的偏向数理统计方面的机器学习，也包含基于神经网络的深度学习，也有基于奖励机制的半监督式机器学习，即强化学习，它是一类特殊
转载
2019-12-29 22:34:00
736阅读
2评论
文章目录 0 写在前面 1 推荐书籍 2 入门简介 2.1 机器学习 2.1 RL的特点 2.3 实例 3 rewards 3.1 奖励假设 3.2 举例 4 Sequential Decision Making(序列决策制定) 4.1 两个基本问题 4.1.1 强化学习 4.1.2 规划 5 智能
转载
2020-03-04 12:26:00
532阅读
2评论
上期我们聊了两个小问题，第一是为什么需要深度Q学习，第二则是MatLab神经网络工具箱的使用。那么本期，我们就尝试将DQN移植到第二期我们完成的Q-Learning网格迷宫程序中，尝试深度Q学习的算例实现。一、Deep-Q-Network算法核心总的来说，DQN的核心思想就是使用一个深度神经网络模型代替Q表来实现智能体对状态的估计。那么，这种替代就需要实现以下几个核心的功能：在Q-Learning
1. Q-Learning回顾 上一期我们讲了Q-Learning以及Sarsa的算法流程，同时我们还手写了基于Q-Learning以及Sarsa来解决OpenAI gym中的FrozenLake问题。今天，我们将借助神经网络来重新解决这个问题。（FrozenLake问题简单来说就是走迷宫，走错了将不会有任何奖励，走到了目标位置就会获得1的奖励。关于FrozenLake问题的更多描述，请参阅ht
深度强化学习将深度学习的感知（预测能力）与强化学习的决策能力相结合，利用深度神经网络具有有效识别高维数据的能力，使得强化学习算法在处理高纬度状态空间任务中更加有效一、DQN算法简介1：核心思想深度Q网络算法（DQN）是一种经典的基于值函数的深度强化学习算法，它将卷积神经网络与Q-Learning算法相结合，利用CNN对图像的强大表征能力，将视频帧视为强化学习中的状态输入网络，然后由网络输出离散的动
DQN直接训练一个Q Network 去估计每个离散动作的Q值，使用时选择Q值大的动作去执行（贪婪策略）DQN可以处理每个离散的动作，对于连续动作空间上，虽然可以细分步长转化为更多的离散动作来做，但效果不好且训练成本倍增，由此学者们想到了Policy Gradient 确定策略梯度。一、PG Policy Gradient策略梯度算法是一种更为直接的方法，它让神经网络直接输出策略函数
1. 深度学习：基于卷积神经网络的深度学习（包括CNN、RNN），主要解决的领域是图像
原创
2023-07-05 12:10:37
425阅读
Shadow Mapping阴影映射(Shadow Mapping)：我们以光的位置为视角进行渲染，能看到的东西都将被点亮，看不见的一定是在阴影之中了。在深度缓冲里的一个值是摄像机视角下，对应于一个片段的一个0到1之间的深度值。如果我们从光源的透视图来渲染场景，并把深度值的结果储存到纹理中，就能对光源的透视图所见的最近的深度值进行采样。最终，深度值就会显示从光源的透视图下见到的第一个片段了。我们管
文章目录前言什么是强化学习以直观的方式理解AI的含义和内容监督学习非监督学习强化学习强化学
原创
2022-06-27 16:02:52
315阅读
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是一种结合深度学习和强化学习的算法，用于解决具有高维状态空间和动作空间的复杂任务。它通过将神经网络作为值函数近似器来实现强化学习。
在传统的强化学习中，值函数可以是一个表格，每个状态和动作对应一个值。然而，对于具有大量状态和动作的问题，表格方法的存储和更新变得非常困难。深度强化学习通过使用神经网络来近似值函数，解决了这个问题。
原创
2023-08-30 09:04:52
359阅读
网上搜寻到的代码，亲测比较好用，分享如下。 import gym import time env = gym.make('CartPole-v0') # 获得游戏环境 observation = env.reset() # 复位游戏环境,新一局游戏开始 print ('新一局游戏 初始观测 = {}
原创
2022-05-18 16:43:50
717阅读
点赞
今天在学习过程中碰到一个自己不懂的常识：Reinforcement Learing（强化
原创
2022-07-18 21:36:44
779阅读
