深入浅出强化学习第38页

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·2023-11-06 08:01

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·2023-11-06 08:01

【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·2023-11-06 08:30

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

袁袁袁袁满·2023-11-06 08:53

【C++深入浅出】STL之string用法详解

目录一.前言二.STL概要2.1什么是STL2.2STL的六大组件2.3STL的缺陷三.string类概述3.1什么是string类3.2为什么要使用string类四.string类的使用4.1包含头文件4.2构造函数4.3赋值运算符重载4.4容量操作4.5访问/遍历操作4.6查找修改操作4.7子串操作4.8非成员函数一.前言经历了前面漫长且痛苦的学习，相比各位已经体会到了C++的魅力了叭不要怕，

忆梦初心·2023-11-06 06:02

一场“革命”在慢慢开始

在这本书中，佐藤学先生深入浅出地阐述

十一的读书·2023-11-06 03:41

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

Python 数据挖掘与机器学习技术应用

采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出分析机器学

Yolo566Q·2023-11-06 02:59

Python 数据挖掘与机器学习实践技术应用

采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出分析机器学

天青色等烟雨..·2023-11-06 02:55

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

深入浅出 Babel 上篇：架构和原理 + 实战

这个文章系列将带大家深入浅出Babel,这个系列将分为上下两篇：上篇主要介绍Babel的架构和原理，顺便实践一下插件开发的；下篇会介绍babel-plugin-macros,利用它来写属于Javascript

isNealyang·2023-11-06 00:22

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。

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

python中sleep函数用法_python函数深入浅出 16.time.sleep()函数详解

1.函数名及其来源time.sleep()函数命名来源于英文单词time(时间)和sleep(睡眠)。time是python带的非内置库，使用时需要import,主要用于处理和时间相关的操作。time.sleep用于给定时间内挂起(等待)当前线程的执行。time.sleep()函数的例子：importtimeforiin[1,3,5,7,9]:time.sleep(2)print(str(i))复

西湖小舟·2023-11-05 21:59

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

生产制造业如何进行进销存管理？建议收藏！

本文将带大家深入浅出的聊聊制造进销存，全面剖析制造进销存的前世今生，并且为大家提供2023年十大制造进销存系统大盘点！

保卫大狮兄·2023-11-05 20:42

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

《零成本创业》txt、pdf、mobi、epub下载

台湾资深创业顾问黄永宏讲师深入浅出，从创业的基础讲起，颠覆传统想法，提倡“零成本创业”，让你“换一副老板的头脑”，成为成功的创业者！关注恭纵号“点滴空间”，即可免费获取电子书。

点滴空间·2023-11-05 18:59

Java 学习路线

不如直接看左神的笔试面试指南视频leetcode计算机网络：计算机网络（谢希仁）TCP/IP详解HTTP权威指南图解TCP/IP图解HTTP数据库：//数据库主要是多用，书上主要看索引和性能的部分高性能MySQL/深入浅出

YZ930035683·2023-11-05 18:26

聊一聊贝叶斯和MCMC......

作者|徐炎琨来源|知乎问答整理|AI科技大本营‍‍这是这个笔记，是关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现，希望能够深入浅出，叙述的容易让人理解。

机器学习算法与Python学习·2023-11-05 16:18

深入理解Java PriorityQueue

本文从Queue接口函数出发，结合生动的图解，深入浅出地分析PriorityQueue每个操作的具体过程和时间复杂度，将让读者建立对

taj3991·2023-11-05 14:31

【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

【数据结构】深入浅出讲解计数排序【图文详解，搞懂计数排序这一篇就够了】

计数排序前言一、计数排序算法核心思路映射概念补充绝对映射相对映射二、计数排序算法核心实现步骤三、码源详解四、效率分析（1）时间复杂度—O（Max（N，range））（2）空间复杂度—O（range）前言计数排序是一种非比较排序。计数排序又称为鸽巢原理，是对哈希直接定址法的变形应用。一、计数排序算法核心思路映射概念补充每个值跟其位置建立出一个关系绝对映射数值是几就映射出下标是几。如上图若数组中数据的

NiNi_suanfa·2023-11-05 11:46

《Python 基础教程 (第 3 版)》PDF 高清版

高清版作者：MagnusLieHetland著，袁国忠译下载链接：https://t00y.com/file/23977546-420425586编辑推荐久负盛名的Python入门经典，是非常优秀的基础教程，深入浅出

司徒云澈·2023-11-05 11:56

【理赔】在法国开车发生剐蹭，是打电话给警察还是给爸妈？送你汉化版Constat，收藏！快点！

哈喽哇，大家好~我是开车不久，也就10几年而已跑得不多，每年10几万公里的老湿G虽然我会双档上下，降档补油但我最多就玩玩弹射起步虽然我开后驱掀背，高速过弯但我从来没试过定圆漂移不定期的来这里跟大家深入浅出地沟通交流拒绝在路上做一个慌张的小白

郭帅不甩锅·2023-11-05 09:19

【深入浅出 Yarn 架构与实现】 Yarn 三种调度器

本篇文章将深入介绍Yarn三种调度器。Yarn本身作为资源管理和调度服务，其中的资源调度模块更是重中之重。下面将介绍Yarn中实现的调度器功能，以及内部执行逻辑。一、简介#Yarn最主要的功能就是资源管理与分配。本篇文章将对资源分配中最核心的组件调度器（Scheduler）进行介绍。调度器最理想的目标是有资源请求时，立即满足。然而由于物理资源是有限的，就会存在资源如何分配的问题。针对不同资源需求量

2201_75761617·2023-11-05 09:10

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

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