强化学习由浅入深第25页

强化学习之策略迭代求解冰冻湖

理论回顾[1].Bellman方程求解[2].3.12ValueIteration-FrozenLakeProblem.ipynb[3].强化学习中马尔科夫决策过程和贝尔曼方程[4].强化学习之值迭代求解冰冻湖

北木.·2023-11-06 08:30

强化学习——值迭代和策略迭代

【强化学习】值迭代和策略迭代在强化学习中我们经常会遇到策略迭代与值迭代，但是很多人都搞不清楚他们两个之间的区别，他们其实都是强化学习中的动态规划方法（DP）。

weixin_30819163·2023-11-06 08:00

强化学习：值迭代和策略迭代

值迭代通过上一章的学习，我们知道了贝尔曼最优方程的求解实际上分两部分，一是给定一个初始值vkv_kvk找到最优策略πk+1π_{k+1}πk+1，二是更新vk+1v_{k+1}vk+1 下面，我们将详细剖析这个算法，以及其编程实现。首先，我们来看一下他的第一步：策略更新通过给定的vkv_kvk可以求得每个状态对应的qkq_kqk再根据概率设计得到最优策略下对应的行为ak∗(s)a_k^*

~hello world~·2023-11-06 08:59

强化学习12——动态规划与策略迭代和值迭代

上一节我们说了马尔可夫决策过程，它是对完全可观测的环境进行描述的，也就是观测到的内容完整决定了决策所需要的特征。马尔可夫决策过程可以用方程组求解简单问题，但是对于复杂一点的问题，一般通过迭代的思想对其进行求解。动态规划是非常有效的求解马尔可夫决策过程的方法。动态规划初步理解动态规划求解的大体思想可分为两种：1.在已知模型的基础之上判断策略的价值函数，并在此基础上寻找最优的策略和最优的价值函数。

路漫求索_CUMT·2023-11-06 08:27

强化学习之策略迭代和价值迭代(gym)

前言——基于动态规划的强化学习一、策略迭代1.1伪代码1.2基于冰湖环境的代码实验环境及介绍：FrozenLake8x8-v0importgymimporttimeimportnumpyasnpdefpolicy_evaluation

SL_World·2023-11-06 08:25

强化学习中策略的迭代

一、策略迭代一旦使用vπ改善了策略π，产生了更好的策略π0，我们就可以计算vπ0并再次对其进行改进，产生更好的π00。因此，我们可以获得一系列单调改善的策略和值函数：其中E−→表示策略评估，I−→表示策略改进。每个策略都保证比前一个策略有严格改进（除非它已经是最佳的）。因为有限MDP只有有限数量的策略，所以这个过程必须在有限次迭代中收敛到最优策略和最优值函数。这种方法称为策略迭代。完整的算法如图1

Older司机渣渣威·2023-11-06 08:24

高中阶段：学生世界观，人生观，价值观形成的重要阶段

现在读高中的孩子表现出一种成熟前的动荡，虽然知道学习的重要性，但是越是不断的强化学习的重要性，会让他们表现出困惑，焦虑，苦闷。在情感上有些人还会表现出较强的依赖感，无论是同学还是老师都会有这种依赖感。

杨小溪_lmxx·2023-11-06 02:43

由浅入深聊聊Golang的sync.Pool

今天在思考优化GC的套路，看到了sync.Pool，那就来总结下，希望可以有个了断。用最通俗的话，讲明白知识。以下知识点10s后即将到来。1.pool是什么？2.为什么需要sync.Pool？3.如何使用sync.Pool？4.走一波源码5.源码关键点解析正文1.sync.Pool是什么？Golang在1.3版本的时候，在sync包中加入一个新特性：Pool。简单的说：就是一个临时对象池。2.为什

dz45693·2023-11-06 01:14

利用深度强化学习求解车辆调度问题时的框架该怎么样设计？

设计一个深度强化学习框架来解决车辆调度问题是一个复杂而有挑战性的任务。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-06 01:06

RL 实践（1）—— 多臂赌博机

参考：《动手学强化学习》多臂赌博机是一种简化版的强化学习问题，这种设定下只有动作和奖励，不存在状态信息（或者说全局只有一个状态，不存在状态转移）。

云端FFF·2023-11-05 22:03

强化学习笔记（2）—— 多臂赌博机

参考：RichardS.Sutton《ReinforceLearning》第2章本节，我们在只有一个状态的简化情况下讨论强化学习中评估与反馈的诸多性质，在RL研究早期，很多关于评估性反馈的研究都是在这种

云端FFF·2023-11-05 22:33

浅谈强化学习的方法及学习路线

AI深入浅出关注一、介绍目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。虽然，对于上述问题，我们目前还没有一个完整的答案去解释，但是有一些事情是可以理解的。先不考虑技能的学习，我们首先需

AI深入浅出·2023-11-05 22:30

干货｜浅谈强化学习的方法及学习路线

一、介绍目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。虽然，对于上述问题，我们目前还没有一个完整的答案去解释，但是有一些事情是可以理解的。先不考虑技能的学习，我们首先需要与环境进行交互

机器学习算法与Python学习·2023-11-05 22:58

深入理解强化学习——多臂赌博机：动作一价值方法

分类目录：《深入理解强化学习》总目录本文我们来详细分析估计动作的价值的算法。我们使用这些价值的估计来进行动作的选择，这一类方法被统称为“动作一价值方法"。

von Neumann·2023-11-05 22:56

Google DeepMind研究员杨梦娇：基础模型与顺序决策的问题、方法、及应用

她的研究兴趣包括模仿学习、深度强化学习(RL)、顺序决策、和基础模型。她的工作涵盖了离线强化学习、顺序决策的表示学习，以及控制、规划和RL的生成建模。

智源社区·2023-11-05 22:21

强化学习——动态规划法

状态值函数与动作值函数的关系5.贝尔曼方程（动态规划法核心）三、策略评估1.基于状态值函数评估策略2.基于动作值函数评估策略四、策略改进（策略求解）1.基于状态值函数的策略改进2.基于动作值函数的策略改进五、动态规划法与强化学习的联系总结前言关于动态规划法的详

认真听讲的学渣·2023-11-05 20:23

应用于真实世界机器人的强化学习

https://www.toutiao.com/a6687548418732065283/机器人在整个现代工业中都很普遍。与上个世纪的大多数科幻作品不同，类人机器人仍然没有收拾我们的脏盘子和垃圾，也没有施瓦辛格的终结者在战场上作战（至少现在......）。但是，几乎在每个制造工厂中，机器人都在做几十年前人类工作人员过去所做的繁琐和艰巨的工作。机器人的重复而精确的工作能力任何需要在可以仔细控制和监控

喜欢打酱油的老鸟·2023-11-05 20:21

强化学习（二）——动态规划

文章目录Reference1.预测（Prediction）1.1策略评估（IterativePolicyEvaluation）2.控制（Control）2.1策略迭代（PolicyIteration）2.2价值迭代（ValueIteration）2.3比较（Compare）Reference[1]https://github.com/datawhalechina/easy-rl[2]David_S

冠long馨·2023-11-05 20:47

强化学习基础三大优化方法：（一）动态规划

DynamicPlanning）方法（一）策略评估（二）策略迭代1.策略改进2.策略迭代3.迭代算法三、编程实践（一）环境介绍（二）策略编写1.初始化2.价值评估3.策略改进4.其他大佬的冰湖环境动态规划一、简介强化学习是一类解决马尔可夫决策过程的方法

山隆木对·2023-11-05 20:47

强化学习：基于模型的动态规划

强化学习：基于模型的动态规划方法1、最优价值函数2、动态规划方法2.1、策略迭代2.2、值迭代2.2.1、值迭代示例2.3、策略迭代和值迭代的异同1、最优价值函数最优状态价值函数：考虑到这个状态下，可能发生的所有后续动作

weixin_mm975247003·2023-11-05 20:17

强化学习路线规划之深度强化学习代码

虽然说很多代码都有问题，但是不管它们，我不是为了去debug，紧盯住自己的目标，目标是整理出一条通常的强化学习之路，让自己以及看到这些博客的大家在学习的时候能够少走一些弯路。

eyexin2018·2023-11-05 20:16

强化学习的动态规划二

一、典型示例考虑如下所示的4×4网格。图1非终端状态为S={1,2,...,14}。在每个状态下有四种可能的行为，A={up,down,right,left}，这些行为除了会将代理从网格上移走外，其他都会确定性地引起相应的状态转换。因此，例如，p(6|5,right)=1，p(10|5,right)=0，p(7|7,right)=1。这是一个无折扣的、分段的（episodic）任务。在到达终端状态

Older司机渣渣威·2023-11-05 20:15

强化学习的动态规划

经典的DP算法在强化学习中具有有限的实用性，既因为其对完美模型的假设，也因为其巨大的计算费用，但它们在理论上仍然很重要。DP为理解其余部分所介绍的方法提供了必不可少的理论基础。

Older司机渣渣威·2023-11-05 20:14

强化学习的动态规划三

一、策略的改进假设新的贪婪策略π0与旧的策略π效果相当，但并不优于π。由此得出vπ=vπ0，且根据之前的推导可以得出：对于所有的s∈S这与贝尔曼最优方程相同，因此，vπ0是v∗，π和π0是最佳策略。因此，策略改进给我们一个更好的策略，除非原始策略已经是最佳的。迄今为止考虑的是确定性策略的特殊情况。在一般情况下，随机策略π规定了每个状态s下采取每个行动a的概率，即π(a|s)。这些思想都很容易扩展到

Older司机渣渣威·2023-11-05 20:39

蒙特卡洛树搜索算法实现_蒙特卡洛树搜索实现实时学习中的强化学习

wecoveredthefundamentalconceptsofreinforcementlearningandclosedthearticlewiththesetwokeyquestions:在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念

weixin_26630173·2023-11-05 20:29

强化学习笔记（七）：蒙特卡洛树搜索（MonteCarlo Tree Search）

目录选择扩展模拟反向传播课外资料如果说多臂赌博机问题被看做单步强化学习任务（只用一步决策玩哪个老虎机，然后就收到回报），那么蒙特卡洛树搜索可以看做是解决多步强化学习任务的工具。

唠叨小主·2023-11-05 20:27

【伤寒强化学习训练】打卡第四十二天一期90天

葛根汤概述【7.1】太阳病，项背强几几，无汗、恶风者，葛根汤主之。“太阳病”：脉浮，怕风，头项可能会有点不舒服；怕风、怕冷、脉比较浮，那在太阳病的框架下“项背强几几，无汗恶风”，先把无汗去掉，“太阳病，项背强几几，又恶风”，是桂枝加葛根汤；桂枝汤结构里面再加上四两葛根，可以解掉风寒，又可以把后脑勺僵解掉。桂枝加葛根汤的结构里面再加一味麻黄，麻黄是用来发汗的桂枝加葛根汤：桂枝跟芍药都有减量成2两；葛

A卐炏澬焚·2023-11-05 19:12

如何读懂波尔多酒标和勃艮第酒标？

看酒标是个由浅入深的过程，给大家梳理一个简单的流程，便于记忆：1.先看法国的AOC/AOP体系法国葡萄酒分级体系在酒标找找看，有没有“Appellation某某某protegee”或者“Appellation

曾几光阴·2023-11-05 18:56

【强化学习】16 ——PPO（Proximal Policy Optimization）

文章目录前言TRPO的不足PPO特点PPO-惩罚PPO-截断优势函数估计算法伪代码PPO代码实践参考前言TRPO算法在很多场景上的应用都很成功，但是我们也发现它的计算过程非常复杂，每一步更新的运算量非常大。于是，TRPO算法的改进版——PPO算法在2017年被提出，PPO基于TRPO的思想，但是其算法实现更加简单。并且大量的实验结果表明，与TRPO相比，PPO能学习得一样好（甚至更快），这使得PP

yuan〇·2023-11-05 13:25

【强化学习】17 ——DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）

文章目录前言DDPG特点随机策略与确定性策略DDPG：深度确定性策略梯度伪代码代码实践前言之前的章节介绍了基于策略梯度的算法REINFORCE、Actor-Critic以及两个改进算法——TRPO和PPO。这类算法有一个共同的特点：它们都是在线策略算法，这意味着它们的样本效率（sampleefficiency）比较低。本章将要介绍的深度确定性策略梯度（deepdeterministicpolicy

yuan〇·2023-11-05 13:46

论文浅尝 | KGQR: 用于交互式推荐的知识图谱增强Q-learning框架

为了处理动态用户偏好，研究人员将强化学习(reinforcementlearning，RL)引入到IRS中。然而，RL方法有一个普遍的样本效率问题，即训练有效的推荐策略需要大量的交互数据，

开放知识图谱·2023-11-05 11:07

强化学习基础

资料理论资料：《强化学习》邹伟鬲玲刘昱杓《强化学习原理与python实现》肖智清https://blog.csdn.net/qq_33302004/article/details/115027798代码资料

田彼南山·2023-11-05 02:22

动手学机器学习——数据预处理&线性代数

动手学机器学习1.监督学习2.无监督学习3.强化学习4.入门知识5.数据预处理6.线性代数5.1非降维求和6.2点积6.3矩阵乘法6.3范数1.监督学习判断回归问题的一个很好的经验法则是，任何有关“多少

Philo`·2023-11-05 02:02

4 Tensorflow图像识别模型——数据预处理

机器学习基于学习方式的分类，可分为：监督学习无监督学习强化学习百度百科对监督学习的定义是使用标记数据集来训练算法，以

要开朗的spookypop·2023-11-05 02:01

暴力递归转动态规划（十一）

题目1：这篇帖子中有多道题，由浅入深。arr是货币数组，其中的值都是正数。再给定一个正数aim。每个值都认为是一张货币，即便是值相同的货币也认为每一张都是不同的，返回组成aim的方法数。

善良的Leexx·2023-11-05 00:08

113由浅入深学网络--网络基础

Jachin111·2023-11-05 00:02

AI：51-基于深度学习的电影评价

本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长

一见已难忘·2023-11-04 22:24

python基础数据类型实验体会_python基础篇数据类型概述

应该脚踏实地，由浅入深。所以按照这个原则，我想还是回过头来看看我给大家介绍的数据类型的分类开始。大致分为两类——基本型和复合型。

weixin_39800112·2023-11-04 20:25

LLM系列 | 26：阿里千问Qwen模型解读、本地部署

引言简介预训练数据来源预处理分词模型设计外推能力模型训练实验结果部署实测对齐监督微调(SFT)RM模型强化学习对齐结果(自动和人工评估)自动评估人工评估部署实测总结引言人生自是有情痴，此恨不关风与月。

JasonLiu1919·2023-11-04 18:44

《X86汇编语言从实模式到保护模式》

这本书做到了由浅入深，循序渐进，预备知识和实模式比较好理解，32

redkowl·2023-11-04 13:26

前端面试必考知识点梳理-变量

这一系列将从面试题开始，由浅入深，剖析面试过程中必考的JS基础知识。

阿文儿在北京·2023-11-04 10:19

c语言入门经典的作用,C语言入门经典

《C语言入门经典》面向C语言初学者，详细且全面地讲解了C语言的各种知识，从基础知识到高级应用，由浅入深，循序渐进地引领读者掌握C语言中的各种编程技术，体会C语言的灵活与强大。

懒惰de枕头·2023-11-04 06:50

Java从入门到升仙的书单推荐，附带读书笔记

Silently9527·2023-11-04 06:16

AI：53-基于机器学习的字母识别