强化学习阅读笔记

[强化学习总结6] actor-critic算法

actor：策略critic：评估价值Actor-Critic是囊括一系列算法的整体架构，目前很多高效的前沿算法都属于Actor-Critic算法，本章接下来将会介绍一种最简单的Actor-Critic算法。需要明确的是，Actor-Critic算法本质上是基于策略的算法，因为这一系列算法的目标都是优化一个带参数的策略，只是会额外学习价值函数，从而帮助策略函数更好地学习。1核心在REINFORCE
风可。·2024-01-14 22:04

强化学习DRL--策略学习（Actor-Critic）

策略学习的意思是通过求解一个优化问题，学出最优策略函数π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)或它的近似函数（比如策略网络）。一、策略网络在Atari游戏、围棋等应用中，状态是张量（比如图片），那么应该如图7.1所示用卷积网络处理输入。在机器人控制等应用中，状态s是向量，它的元素是多个传感器的数值，那么应该把卷积网络换成全连接网络。二、策略学习的目标函数状态价值既依赖于当前状态st，也依赖于策略网
还有你Y·2024-01-14 22:03

【强化学习】Actor-Critic

目录Actor-Critic算法概述可选形式算法流程小结强化学习笔记，内容来自刘建平老师的博客Actor-Critic算法概述Actor-Critic包括两部分：演员(Actor)、评价者(Critic
最忆是江南.·2024-01-14 22:02

强化学习- Actor-Critic 算法

提出理由：：REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励G，方差大，学习效率低。G随机变量，给同样的状态s，给同样的动作a，G可能有一个固定的分布，但是采取采样的方式，本身就有随机性。解决方案：单步更新TD。直接估测G这个随机变量的期望值，拿期望值代替采样的值基于价值的(value-based)的方法Q-learning。Actor-Critic算法，结合策略梯度+时序差分的方
下一个拐角%·2024-01-14 22:02

深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记

深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记文章目录深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记前言：Actor-Critic架构简介：critic的更新逻辑actor的更新逻辑：前言
hehedadaq·2024-01-14 22:32

深度强化学习——actor-critic算法(4)

一、本文概要：actor是策略网络，用来控制agent运动，你可以把他看作是运动员，critic是价值网络，用来给动作打分，你可以把critic看作是裁判，这节课的内容就是构造这两个神经网络，然后通过环境给的奖励来学习这两个网络1、首先看一下如何构造价值网络valuenetwork：Π和QΠ这两个函数我们都不知道，应该怎么办呢？》可以用两个神经网络分别近似这两个函数，然后用actor-critic
Tandy12356_·2024-01-14 22:01

NO.31阅读笔记《这样写出好故事》，好情节的重要原则“LOCK系统”

今日阅读页数第1页－第23页金句及要点摘抄：只要把有趣的元素依照特定顺序编排，就能写出更动人的故事。p3找出哪些活动能让你文思泉涌。不要浪费机会，每次都要把涌现的灵感转换成稿本上的文字。p5“自由又任性”地写作就好。p6（BrendaUeland)把自己变成棱镜，让世界烧穿你，将炽热白光投射到纸上。p6(RayBradbury)我只在灵感来的时候写作，而我确保每天早上九点钟我都有灵感。p7(Pet
笑眼潇潇·2024-01-14 19:39

阅读笔记：爱情是生命开出的美丽花朵

学校给奈特安排了四门会计课，虽然没有他预期的时间和蓝带公司需要的时间，但有了更多时间，感觉自己走在正确的路上不过呢，也有一些新的挑战，穿正装站上讲台，学生慢吞吞的走进教室，他们被迫坐在下面听枯燥的理论，而奈特似乎成了“罪魁祸首”大多时候都可以镇定自若，有时候也会神经紧张［在手腕戴一些橡皮筋，紧张的时候就玩橡皮筋，用橡皮筋弹自己的皮肤］而看着像苦囚一般的学生走进教室，就弹的特别用力，特别快最近偶尔会
施吉涛·2024-01-14 19:04

18 .蒙特卡洛强化学习之增量式策略评估

文章目录1.批量式策略评估方法的缺陷2.什么是增量式方法3.增量式策略评估算法流程3.1输入3.2处理过程3.3输出1.批量式策略评估方法的缺陷上一篇讨论的批量式策略评估方法表明，只有当全部K个完整轨迹存储后才能对Q(s,a)进行一次估计。这在实际中存在如下缺陷：存储空间消耗大：所存储的轨迹数K越大，每个轨迹的步长LkL_kLk越大，存储空间消耗就越大；CPU消耗过于集中：在多个轨迹收集完后，才集
中年阿甘·2024-01-14 17:08

蒙特卡洛强化学习之策略控制

文章目录1.MC学习中的策略控制是什么2.基于贪心算法的策略改进的基本描述3.MC学习中完全使用贪心算法可行否4.如何改进完全贪心算法5.何谓ε−\varepsilon-ε−贪心算法5.1基本思想5.2基于ϵ−贪心算法\epsilon-贪心算法ϵ−贪心算法的策略控制的形式化描述5.3ϵ−贪心法\epsilon-贪心法ϵ−贪心法能保证策略收敛到最优否1.MC学习中的策略控制是什么根据策略评估阶段得到
中年阿甘·2024-01-14 17:08

完整的蒙特卡洛强化学习算法

文章目录1.回顾2.约定3.MC强化学习环境对象的表示4.MC强化学习算法的表示5.MC方法的进一步分类1.回顾第16篇给出了强化学习算法框架，随后的第17、18篇给出了该框架下如何进行策略评估以估计出
中年阿甘·2024-01-14 17:08

21.在线与离线MC强化学习简介

文章目录1.什么是在线MC强化学习2.什么是离线MC强化学习3.在线MC强化学习有何缺点1.什么是在线MC强化学习在线强化学习（on-policyMCRL），是指：智能体在策略评估时为获取完整轨迹所采用的采样策略
中年阿甘·2024-01-14 17:36

MARL——多智能体强化学习特点与架构总结

2.3种框架完全分布式这种算法框架和单智能体强化学习一样，每个个体都根据自身观测进行训练学习。个体之间没有交流。这种效果通常不好，因为没有考虑智能体动作选择互相影响的关系。
LENG_Lingliang·2024-01-14 16:36

强化学习应用（三）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:31

强化学习应用（一）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

强化学习应用（二）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

强化学习求解TSP（八）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

TSP（Python）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:00

强化学习求解TSP：Qlearning求解旅行商问题（Traveling salesman problem, TSP）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:00

强化学习求解TSP（七）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:59

出生顺序会影响孩子的性格

阅读笔记第355/365天今日阅读《正面管教》——如何不惩罚、不娇纵地有效管教孩子［美］简·尼尔森著玉冰译第3章：出生顺序的重要性。一、出生顺序是个性发展的一个重要因素。
蓝色多莉·2024-01-14 15:26

毫米波 + Bob发送干扰信号 + 隐蔽通信

AbstractintroductionCSI的已知性及其原因JointAnalogBeamformingandJammingOptimizationforCovertMillimeterWaveCommunications阅读笔记
快把我骂醒·2024-01-14 13:19

Qlib RL framework 强化学习在量化交易中的应用

资源文档：https://qlib.readthedocs.io/en/latest/component/rl/toctree.html
时间里的河·2024-01-14 13:09

Android 进阶解密阅读笔记22

内存优化相比绘制优化，内存优化的价值我觉得相对更高些。内存泄漏又是内存优化中比较重点的一块，并且也是日常开发中最容易接触到的。内存泄漏造成内存泄漏的情况说白了就是该销毁的对象（没有用了）没有被GC回收掉，这就造成了这些对象就像是孤魂野鬼一样，越积越多的话还会造成OOM问题。常见的几种造成内存泄漏的场景有，非静态内部类或匿名内部类引起首先明确一点就是非静态内部类或者匿名内部类会隐式持有外部类的对象引
jkwen·2024-01-14 13:51

强化学习中的迁移学习

强化学习中迁移学习描述强化学习中的迁移问题强化学习中迁移学习的分类强化学习中的迁移应用最新进展描述强化学习中的迁移问题强化学习是一种根据环境反馈进行学习的技术。
沐念丶·2024-01-14 11:29

基于强化学习的航线规划算法

基于Q-learning的无人机三维路径规划（含完整C++代码）_q-learning无人机路径规划代码-CSDN博客基于Q-Learing的路径规划MATLAB仿真系统_强化学习MATLAB资源-CSDN
aspiretop·2024-01-14 10:45

【论文阅读笔记】MobileSal: Extremely Efficient RGB-D Salient Object Detection

1.介绍MobileSal:ExtremelyEfficientRGB-DSalientObjectDetectionMobileSal：极其高效的RGB-D显著对象检测2021年发表在IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence。PaperCode2.摘要神经网络的高计算成本阻碍了RGB-D显着对象检测（SOD）的最新成功，使其无
咔叽布吉·2024-01-14 08:09

强化学习应用（八）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:05

强化学习应用（七）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:05

强化学习应用（五）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:35

强化学习应用（六）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:28

阅读笔记lv.1

阅读笔记sql中各种count结论不同存储引擎计算方式区别count()类型责任链模式常见场景例子（闯关游戏）sql中各种count结论innodbcount(*)≈count(1)>count(主键id
chen_179·2024-01-14 05:40

Bion）阅读笔记（第1册-03-比昂夫人Francesca Bion-我们那些年的日子-Ⅵ）

1972年，Bion在罗马Rome的精神分析学会做了三次讲话（threetalks）。我犹豫使用“演讲（lecture）”这个词，因为他总是即兴发言，没有任何形式的笔记，声称他事先不知道自己要说什么。通过这种方式，他实现了直接的接触，他威严的仪态和锐利的目光使这种联系变得更加有效。1973年访问圣保罗SroPaulo两周的邀请是由FrankPhilips提出的，他也于1968年离开伦敦，现在仍在圣
若宁Rena·2024-01-14 04:14

生活态度取向决定着家长的行为影响着孩子

阅读笔记第363/365天今日阅读《正面管教》——如何不惩罚、不娇纵地有效管教孩子［美］简·尼尔森著玉冰译第10章：你的性格对孩子性格的影响。前面我们了解了孩子的错误目的，成人也有错误的目的。
蓝色多莉·2024-01-14 03:20

整理过去的自己，却发现诸多不完美

（好吧，其实是找简历，找作品，梳理自己），却发现过去的自己一团乱麻，有着诸多的人生计划，却一个都没有实现，有写日记，有写随笔，有些阅读笔记，却也是零零散散。
学姐生涯·2024-01-13 19:08

大模型日报-20240113

击败8名人类规划师：清华团队提出强化学习的城市空间规划模型https://mp.weixin.qq.com/s/GkL5peKCOJLh4pLjiTeIFw近年来，以更加宜居为导向，「15分钟城市」概念得到了更多关注
程序无涯海·2024-01-13 17:35

强化学习笔记持续更新......

文章目录强化学习强化学习解决的是什么样的问题？举出强化学习与有监督学习的异同点。有监督学习靠样本标签训练模型，强化学习靠的是什么？强化学习的损失函数（lossfunction）是什么？
搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

《开关电源设计指南》阅读笔记 第二章 线性电源介绍

1）工作开始，运算放大器负输入端为0，正输入端Vref，于是输出端导通三极管。2）基尔霍夫电压定律：Uce+Uout=Uin。Vin变化，和负载变化，Vout不变。具体分析：Uin↓➠Ib↓➠Uce↓➠Uout不变；Uin↑➠Ib↑➠Uce↑➠Uout不变。负载电阻↓➠运放负输入端电压↓➠运放输出端↑➠Ib↓➠Uce↓➠Uout不变；负载电阻↑➠Ic*R负载↑➠运放负输入端电压↑➠运放输出端↓➠I
光电仪器设计者·2024-01-13 15:23

计算卸载论文阅读01-理论梳理

模型：针对上述问题，我们提出了一种创新的强化学习（RL）方法来解决比例计算问题。我们考虑了一种常见的卸载场景，该场景具有
梦灯·2024-01-13 13:06

薛兆丰经济学讲义第一章的阅读笔记

初一上班到昨天，我一直上班，元宵节难得休息，选择在家看书在这个疫情特殊时候显得特别合适，看纸质书，拍图做记录，挺好的！这个春节平安就好！
伊尘卿·2024-01-13 11:23

小狗钱钱阅读笔记

小狗钱钱1十个最想愿望选三个做梦想相册（视觉化）梦想储蓄罐永远是说做或者不做做用尽全力直到成功小狗钱钱2只差方法赚钱自信写成功日记商人点播1.为别人解决事情2.把精力放在自己擅长的事情上小狗钱钱3遇到困难要坚持自己每天都要坚持做重要不紧急的事立即去做，72小时内完成它小狗钱钱41、永远不要杀死你的鹅；（资产和利息）2、负债的人应该扔掉所有信用卡；现金支付。3、尽可能少的偿还贷款：通货膨胀。4、对于
小灯ing·2024-01-13 09:29

《LIO-SAM阅读笔记》-为何要引入增量式里程计？

前言：LIO-SAM在后端中同时维护着两个里程计，一个是增量式里程计，一个是优化后的里程计，其中优化后的里程计是经过imu、回环、gps因子图联合优化后的结果，是整个系统中最准确的位姿估计，那么为什么还需要维护增量式里程计呢？以下是我的理解，不一定正确，如有错误，或者不一样的见解欢迎在评论区留言讨论。我认为最主要的原因（或者是最大的用途）是需要用增量式里程计信息结合imu预积分信息进行联合的因子图
Jiqiang_z·2024-01-13 06:36

【机器学习300问】5、什么是强化学习？

我将从三个方面为大家简明阐述什么是强化学习，首先从强化学习的定义大家的了解强化学习的特点，其次学习强化学习里特殊的术语加深对强化学习的理解，最后通过和监督学习与无监督学习的比较，通过对比学习来了解强化学习
小oo呆·2024-01-13 05:14

《图解http阅读笔记一》

摘要:关于TCP/IP协议的大致划分协议族的分层管理各层在一个网络请求当中充当的作用TCP/IP协议族:与互联网相关联的所有的协议集合称为TCP/IP协议族TCP/IP协议族的特点:分层管理,这里即是通常将计算机系统分为的四层:应用层,传输层,网络层和数据链路层;这样的设计思路是为了方便修改,不会因为某一个活某一层协议修改,导致大多数协议不能使用,只需要单独修改某个活某层协议即可各层的作用:a.应
洋洋袁·2024-01-13 05:02

第一章 绪论2

1.4强化学习算法分类及发展趋势一分类1.根据强化学习算法是否依赖模型可分为：基于模型的强化学习算法、⽆模型的强化学习算法共同点：通过与环境交互获得数据不同点：利⽤数据的⽅式不同。
食蓼少年·2024-01-13 04:54

实战解析朝生暮死的Redis拓展应用—过期策略和LRU，继续强化学习

今天，我们继续Redis的拓展应用，继续深化了解、强化学习效果。拓展4：朝生暮死——过期策略Redis所有的数据结构都可以设置过期时间，时间一到，就会自动删除。
Java领域指导者·2024-01-13 01:57

《财富自由之路》阅读笔记23：自驱力

阅读章节：21究竟是什么在决定你的自驱动力阅读体验：一，作者要解决什么问题？自驱力二，解决问题的观点是什么？认真积累三，解决问题的关键词有哪些？很多人是被自己教傻的，不必需，刚需，寻求真相，分析能力，飞蛾扑火，正确的刚需，活在未来，被素质，刚需塑造大脑，表现型人格四，不解决问题有什么困扰？做事情没有动力五，解决问题之后有哪些好处？活在未来六，解决问题的步骤：1.寻求真相，也就是刚需。“毒鸡汤”：①
梅好日记·2024-01-13 00:55

CXL论文，阅读笔记整理（持续更新）

CXL介绍AnIntroductiontotheComputeExpressLinkTM(CXLTM)InterconnectarXivPaper对CXL技术进行介绍，包括CXL1.0、CXL2.0、CXL3.0，对各规范的提升做介绍。整理了现有的CXL实现方法，延迟测试结果，对未来发展进行展望。CXL实现DirectAccess,High-PerformanceMemoryDisaggregat
妙BOOK言·2024-01-12 21:45

【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记（六）随机近似与随机梯度下降

目录一.内容概述二.激励性实例（Motivatingexamples）三.Robbins-Monro算法（RM算法）：1.算法描述2.说明性实例（llustrativeexamples）3.收敛性分析（Convergenceanalysis）4.在平均值估计中的应用（Applicationtomeanestimation）四.随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SDG
leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:00

【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记（三）贝尔曼最优公式

目录一.内容概述1.第三章主要有两个内容2.第二章大纲二.激励性实例（Motivatingexamples）三.最优策略（optimalpolicy）的定义四.贝尔曼最优公式（BOE）：简介五.贝尔曼最优公式（BOE）：公式右侧求最大化的最优问题六.贝尔曼最优公式（BOE）：改写为v=f(v)七.收缩映射定理（Contractionmappingtheorem）八.贝尔曼最优公式（BOE）：解决方
leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:30
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