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原创
2022-09-19 10:09:30
32阅读
MatLab是一个快速开发程序的集成环境，意味着它关注于开发的舒适性，便捷性，而不是像C，Fortran语言关注于计算性能。于是MatLab具有了灵活的语法，并能交互调试。虽然MatLab并不能像C一样快，但是也许有一些方法，能够让它缩小与C语言的差距。备注：这并不是matlab初学者教程，而是关于提高matlab代码运行性能的教程。一般而言，本文阐述的方法都能加速matlab代码的运行效率。但是
2024年图灵奖得主、“强化学习之父”理查德·萨顿（Richard Sutton）在2025 Inclusion·外滩大会
上一期MyEncyclopedia公众号文章SARSA、Q-Learning和ExpectedSARSA时序差分算法训练CartPole中，我们通过CartPole的OpenAIGym环境实现了Q-learning算法，这一期，我们将会分析Q-learning算法面临的maximizationbias问题和提出doublelearning算法来改进。接着，我们将tabularQ-learning算
原创
2021-02-03 20:52:09
741阅读
几十年来，在人工智能领域，计算机科学家设计并开发了各种复杂的机制和技术，以复现视觉、语言、推理、运动技能等智能能力。尽管这些努力使人工智能系统在有限的环境中能够有效地解决特定的问题，但却尚未开发出与人类和动物一般的智能系统。人们把具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能称为通用人工智
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2021-06-11 17:54:27
242阅读
经典教材Reinforcement Learning: An Introduction 第二版由强化领域权威Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 完成编写，内容深入浅出，非常适合初学者。在本篇中，引入Grid World示例，结合强化学习核心概念，并用python代码实现OpenAI Gym的模拟环境，进一步实现策略评价算法。 Grid World 问题 第四章例
原创
2021-02-03 22:05:45
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上一期MyEncyclopedia公众号文章SARSA、Q-Learning和ExpectedSARSA时序差分算法训练CartPole中，我们通过CartPole的OpenAIGym环境实现了Q-learning算法，这一期，我们将会分析Q-learning算法面临的maximizationbias问题和提出doublelearning算法来改进。接着，我们将tabularQ-learning算
原创
2021-02-03 20:52:13
823阅读
2024 年 ACM A.M. 图灵奖揭晓，授予 Andrew G. Barto 和 Richard S. Sutton，以表彰他们在强化学习领域奠定的概念
回顾 Grid World 问题 Grid World 问题在Grid World 中，Agent初始可以出现在编号1-14的网格中，Agent 每往四周走一步得到 -1 reward，因此需要尽快走到两个出口。当然最佳策略是以最小步数往出口逃离，如下所示。 Grid World 最佳策略最佳策略对应的状态V值和3D heatmap如下[[ 0. -1. -2. -3.] [-1. -2. -3.
原创
2021-02-03 22:05:18
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这一期我们进入第六章：时序差分学习（Temporal-DifferenceLearning）。TDLearning本质上是加了bootstrapping的蒙特卡洛（MC），也是model-free的方法，但实践中往往比蒙特卡洛收敛更快。我们选取OpenAIGym中经典的CartPole环境来讲解TD。更多相关内容，欢迎关注本公众号MyEncyclopedia。CartPoleOpenAI环境如图所
原创
2021-02-03 20:54:45
874阅读
经典教材ReinforcementLearning:AnIntroduction第二版由强化领域权威RichardS.Sutton和AndrewG.Barto完成编写，内容深入浅出，非常适合初学者。本篇详细讲解第四章动态规划算法，我们会通过GridWorld示例来结合强化学习核心概念，用python代码实现在OpenAIGym的模拟环境中第四章基于动态规划的算法：策略评价（PolicyEvalua
原创
2021-02-03 20:57:41
441阅读
强化学习（第二版）Sutton - 习题答案和解析第二章2.1 在$\第二章2.1 在$\
原创
2022-09-19 10:30:33
381阅读
https://www.toutiao.com/a6671080472157618702/来源：文/Rodney Brooks 新智元肖琴编辑【导读】强化学习之父Richard Sutton总结AI研究“苦涩教训”，认为利用算力才是王道，不应依靠人类知识。对此，著名机器人专家Rodney Brooks 撰文反驳，阐述了Sutton观点错误的六大原因。The Bitter Lesson还...
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2019-03-25 09:18:19
112阅读
这期我们进入Sutton强化学习第二版，第五章蒙特卡洛方法。蒙特卡洛方法是一种在工程各领域都存在的基本方法，在强化领域中，其特点是无需知道环境的dynamics，只需不断模拟记录并分析数据即可逼近理论真实值。本篇将会用21点游戏作为示例来具体讲解其原理和代码实现，实现算法包括：策略的蒙特卡洛值预测（MCPolicyPrediction）用于预估给定策略的值，MCControlwith/withou
原创
2021-02-03 20:57:32
1389阅读
从这期开始我们进入Sutton强化学习第二版，第五章蒙特卡洛方法。蒙特卡洛方法是一种在工程各领域都存在的基本方法，在强化领域中，其特点是无需知道环境的dynamics，只需不断模拟记录并分析数据即可逼近理论真实值。蒙特卡洛方法本篇将会用21点游戏作为示例来具体讲解其原理和代码实现。21点游戏问题21点游戏是一个经典的赌博游戏。大致规则是玩家和庄家各发两张牌，一张明牌，一张暗牌。玩家和庄家可以决定加
原创
2021-02-03 21:00:05
788阅读
这期继续Sutton强化学习第二版，第五章蒙特卡洛方法。在上期通过代码学Sutton强化学习3：21点游戏的策略蒙特卡洛值预测学习了如何用MonteCarlo来预估给定策略的值之后，这一期我们用MonteCarlo方法来解得21点游戏最佳策略。蒙特卡洛策略提升回顾在Sutton强化学习之用代码学习2：GridWorld策略迭代和值迭代中由于存在PolicyImprovementTheorem，我们
原创
2021-02-03 20:59:57
1894阅读
2024 年 ACM A.M. 图灵奖揭晓，授予 Andrew G. Barto 和 Richard S. Sutton，以表彰他们在强化学习领域奠定的概念与算法
Richard S. Sutton 教授被认为是现代计算的强化学习创立者之一。他为该领域做出了许多重大贡献，包括：时间差分学习（temporal difference learning）、策略梯度方法（policy gradient methods）、Dyna 架构。但惊人的是，Sutton 博士进入的第一个领域甚至与计算机科学无关。他先是获得了心理学学士学位，然后才转向计算机科学。但是，他并不认
原创
2021-04-09 12:24:30
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有趣的是，使用选项模型进行规划，其数学形式与传统的基于单步动作的价值迭代惊人地相似，只是将“动作”替换为了“选项”，将“单步奖励”替换为了“选项执行期间的累积奖励”。这无疑是一个意义深远的智力里程碑，其影响将是革命性的。
强化学习之父：Richard S. Sutton
原创
2021-06-21 15:33:33
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