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强化学习Sarsa
Alphago Zero的原理及实现:Mastering the game of Go without human knowledge
近年来
强化学习
算法广泛应用于游戏对抗上,通用的
强化学习
模型一般包含了Actor模型和Critic模型,其中Actor模型根据状态生成下一步动作,而Critic模型估计状态的价值,这两个模型通过相互迭代训练
tostq
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2023-11-09 05:37
人工智能
机器学习
Alphago
Zero
MCTS
强化学习
Jupyter Notebook:内核似乎挂掉
项目场景:提示:这里简述项目相关背景:项目场景:深度
强化学习
在中国股票量化交易上的应用,要求跑赢大盘问题描述提示:这里描述项目中遇到的问题:使用JupyterNotebook运行时,跑到绘图部分,崩溃了
梦断紫丁香
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2023-11-09 04:25
FinRL
python
深度学习
多智能体
强化学习
设计20231108
1.什么样的问题适合用多智能体
强化学习
?多智能体
强化学习
适用于一系列问题,特别是那些涉及多个智能体相互作用的场景。
喝凉白开都长肉的大胖子
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2023-11-09 01:47
强化学习
经验技巧
强化学习
Multi
Agent
RL
多智能体
强化学习
的主要流程是什么?训练方式跟单智能体有什么不同?
多智能体
强化学习
(Multi-AgentReinforcementLearning,MARL)是一种用于处理多个智能体相互作用的
强化学习
问题的方法。
喝凉白开都长肉的大胖子
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2023-11-09 01:46
经验技巧
强化学习
python
强化学习
深度学习
深度强化学习
学习
强化学习
疑问2023.11.7
1.
强化学习
代码中都没有test函数吗在
强化学习
(ReinforcementLearning,RL)的代码中,通常不会有名为“test”的特定函数,但会有用于测试和评估训练后的
强化学习
代理的代码块或函数
喝凉白开都长肉的大胖子
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2023-11-09 01:11
强化学习
随想录
学习
强化学习
python
深度学习
经验分享
机器学习算法分类
根据数据集不同,可以吧机器学习算法分为:监督学习无监督学习半监督学习
强化学习
1、监督学习●定义:输入数据是由输入特征值和目标值所组成。
nousefully
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2023-11-08 11:48
算法
机器学习
分类
强化学习
之马尔科夫过程
马尔可夫过程马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcesses,MDPs)是对
强化学习
问题的数学描述。
静_流
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2023-11-08 08:47
【算法】强化学习
机器学习概述(机器学习实战)
1.1机器学习系统的种类1.1.1监督式学习类别(回归和分类)1.1.2无监督式学习类别1.1.3半监督式学习1.1.4
强化学习
1.1.5批量学习和在线学习1.1.6基于实例与基于
Steven迪文
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2023-11-08 07:19
Machine
Learning
机器学习
人工智能
深度学习
强化学习
—(最优)贝尔曼方程推导以及对(最优)动作价值函数、(最优)状态价值函数的理解
强化学习
中首先要明白(折扣)回报的定义:Ut=Rt+γRt+1+γ2Rt+2+......γnRnU_t=R_t+\gammaR_{t+1}+\gamma^2R_{t+2}+......
chp的博客
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2023-11-08 06:07
强化学习
算法
强化学习
具有非线性动态行为的多车辆列队行驶问题的基于
强化学习
的方法
研究人员专注于通过传统控制策略以及最先进的深度
强化学习
(RL)方法解决自动驾驶车辆控制的各种方法。在这项研究中,除了提出基于RL的最优间隙控制器之
龙晨天
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2023-11-07 20:21
自动驾驶
车辆编队
深度强化学习
一种基于
强化学习
的自动变道机动方法
在我们的研究中,我们提出了一种基于
强化学习
的方法来训练车辆智能体学习自动变道行为,以便它可以在各种甚至不可预见的情况下智能地进行变道。特别是,我们将状态空间和动作空间都视为连
龙晨天
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2023-11-07 20:21
自动驾驶
自动驾驶
换道
强化学习
中值迭代算法的python实现
1:问题描述有一个迷宫,小人从迷宫的左上角出发,前往右下角的终点则游戏结束。迷宫中还会有一些障碍物不可以行走,求小人从起点走到终点的最优策略。2:设置参数grid为迷宫地图,”S“是起点,”G“是终点,”X“是障碍物。V是每个状态的状态值函数,初始为[[0]*3for_inrange(3)]P是状态转移概率矩阵,P中的每个元素指的是从状态S选择动作a后状态转移成S’的概率,在这个问题中状态的表示是
正能量小雷
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2023-11-07 09:54
python
算法
机器学习
【统计
强化学习
】MDP上的规划
本系列文章主要参考UIUC姜楠老师开设的cs542文章目录策略迭代值迭代线性规划规划(Planning)问题是基于给定的已知的MDPM=(S,A,P,R,γ)M=(\mathcal{S},\mathcal{A},P,R,\gamma)M=(S,A,P,R,γ),计算最优策略πM∗\pi_M^*πM∗,这里讨论Q∗Q^*Q∗的计算。本章将介绍用来求解规划问题的策略迭代算法、值迭代算法、以及线性规划算
Flower_For_Algernon
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2023-11-07 09:19
强化学习
统计强化学习
强化学习
中值的迭代
一、价值的迭代策略迭代的一个缺点是,其每次迭代都涉及策略评估,这本身可能是一个漫长的迭代计算,需要多次遍历状态集。如果策略评估是迭代进行的,那么只有当趋近于vπ时才会收敛。我们是否必须等待完全收敛,还是可以在达到该点之前停止?网格世界的示例表明中断策略评估是可行的。在该示例中,超过前三个迭代步骤的策略评估对相应的贪婪策略没有影响。事实上,策略迭代的策略评估步骤可以在不失去策略迭代收敛保证的情况下中
Older司机渣渣威
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2023-11-07 09:18
算法
机器学习
人工智能
Latent Space Policies for Hierarchical Reinforcement Learning翻译
摘要我们解决了为
强化学习
学习分层深度神经网络策略的问题。
zzzzz忠杰
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2023-11-06 20:18
RL&OR
AI_News周刊:第六期
CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-
强化学习
|NLP自然语言处理2023.03.13—2023.03.18New1.GPT-4震憾发布!今天凌晨,OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4。
AiCharm
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2023-11-06 19:44
AI周刊
人工智能
深度学习
计算机视觉
神经网络
机器学习
宫商角徵羽,音乐之美在心间
音乐在人类世界中并不像语言、数学、科学知识一样被多数人在课堂中不断
强化学习
,但它也有着高深的乐理、演奏技巧等,有着丰富文化内涵。儒家音乐美学思想认为,“乐者,德之华也”。
纸短情长_悦君无期
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2023-11-06 14:28
强化学习
实战之策略迭代
PolicyIteration在动态规划那一章我们知道在给定完备的环境模型的情况下可以用策略迭代的方式来求解最优策略,这次我们主要用gym中的FrozenLake-v0环境来试验策略迭代。fromgymimportenvsimportgymimportnumpyasnpimporttimefromIPython.displayimportclear_output我们首先导入必要的包然后熟悉一下gy
葛萧艾
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2023-11-06 08:01
强化学习
算法
强化学习
: 策略迭代与价值迭代
目录
强化学习
面试经典问题:策略迭代与价值迭代的关系总结:策略迭代:价值迭代:
强化学习
面试经典问题:策略迭代与价值迭代的关系在
强化学习
问题中,如果知道环境的模型(动力学模型Model-based,例如所有的状态转移概率矩阵
地瓜你个大番薯
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2023-11-06 08:01
学习记录
深度学习
机器学习
人工智能
python
【3】
强化学习
之动态规划(策略迭代和价值迭代)
目录1.策略迭代1)策略评估2)策略改进3)策略迭代过程2.价值迭代3.寻宝问题给定一个马尔科夫决策过程(MDP),根据状态转移概率P\mathcalPP是否已知,
强化学习
可分为基于模型(Model-based
Water-drop-conquer
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2023-11-06 08:30
强化学习
机器学习
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.
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2023-11-06 08:30
强化学习
强化学习
策略梯度
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
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2023-11-06 08:00
人工智能
数据结构与算法
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~
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2023-11-06 08:59
强化学习
算法
动态规划
数学建模
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
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2023-11-06 08:27
机器学习——强化学习
动态规划
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
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2023-11-06 08:25
强化学习
策略迭代
价值迭代
gym
python
动态规划
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
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2023-11-06 08:24
人工智能
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
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2023-11-06 02:43
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
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2023-11-06 01:06
深度学习
强化学习
科研技巧
python
经验分享
深度学习
机器学习
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
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2023-11-05 22:03
#
实践
#
强化学习
算法
贪心算法
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
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2023-11-05 22:33
#
强化学习
算法
贪心算法
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
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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
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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
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2023-11-05 22:56
深入理解强化学习
人工智能
强化学习
深度强化学习
动作一价值方法
深度学习
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
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2023-11-05 22:21
人工智能
计算机视觉
深度学习
机器学习
算法
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
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2023-11-05 20:23
动态规划
算法
贪心算法
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
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2023-11-05 20:21
人工智能
应用于真实世界机器人的强化学习
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
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2023-11-05 20:47
强化学习
动态规划
贪心算法
强化学习
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
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2023-11-05 20:47
强化学习
动态规划
算法
python
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
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2023-11-05 20:17
强化学习
强化学习
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
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2023-11-05 20:16
强化学习
python
深度学习
机器学习
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
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2023-11-05 20:15
动态规划
算法
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
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2023-11-05 20:14
动态规划
算法
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
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2023-11-05 20:39
动态规划
算法
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
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2023-11-05 20:29
python
人工智能
机器学习
强化学习
java
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
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2023-11-05 20:27
强化学习
python
算法
人工智能
强化学习
【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
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2023-11-05 19:12
【
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
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2023-11-05 13:25
强化学习
算法
机器学习
人工智能
强化学习
【
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
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2023-11-05 13:46
强化学习
强化学习
人工智能
算法
机器学习
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
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2023-11-05 11:07
算法
大数据
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python
机器学习
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
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2023-11-05 02:22
机器学习
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