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
309阅读
2评论
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
301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
9974阅读
点赞
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
5006阅读
一文了解强化学习，Q-learning,DQN，DDPG等。
原创
2022-10-17 12:14:15
628阅读
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
567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
374阅读
2评论
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
547阅读
点赞
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
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
266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。
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
407阅读
ction）和查看结果（Reward）来学习如何在环境中采取最佳的动作或策略。自 2013 年Deep Q...
转载
2022-11-15 16:50:14
233阅读
1.软件版本MATLAB2019a2.本算法理论知识具体参考如下的文献：我们的强化学习控制结构如下
原创
2022-10-10 15:21:20
1025阅读
从理论上讲，深度学习只不过是一个数学模型并没有任何的智能 和经典物理一样的固定 而智能是量子物理一样的神奇，也就是说一个人调整了自己的位置 同时也改变了自己相对空间的位置同理反论 一个深度学习模型参数固定了，还怎么有相对参数，所以 深度学习不是智能 所以深度学习无法解决所有的问题，但是人们忽略了，位置的测量方法是不变的，只要我们掌握了测量方法，就不用理解世界的本质，一样可以很好的解决问题 就如同卡
原创
2021-04-22 23:08:50
120阅读
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
2885阅读
点赞
1评论
## 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，
GAE abstract 策略梯度算法可以直接优化累计奖励，并且可以直接用于神经网络等非线性函数逼近器。但是存在两个挑战： 需要大量的样本 很难让算法在变化的数据中获得稳定的上升。 而在本章中，使用价值函数，通过类似于的优势函数的指数加权估计值，来答复减少策略梯度估计值的偏差。通过对策略和值函数使用 ...
转载
2021-10-07 17:38:00
781阅读
2评论
