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EasyRL
马尔科夫决策过程-策略迭代与值迭代(基于动态规划)
文章目录前言一、基础概念RL基础关键词马尔可夫决策过程关键词二、马尔科夫决策过程1.策略评估2.策略迭代3.值迭代4.策略迭代与值迭代的区别前言强化学习入门笔记,基于
easyRL
一、基础概念RL基础关键词强化学习
爱宇小菜涛
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2023-12-28 01:16
强化学习
动态规划
算法
强化学习稀疏奖励问题(sparse reward)及解决方法
参考《
EasyRL
》1.稀疏奖励通常在训练智能体时,我们希望每一步动作都有相应的奖励。
bujbujbiu
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2023-04-15 03:23
深度强化学习
人工智能
强化学习
稀疏奖励
easyRL
蘑菇书阅读笔记(一)
RL智能体的类型基于价值的智能体,基于策略的智能体,演员-评论员智能体策略:随机性策略+确定性策略,是一个函数,用于把输入的状态变成动作。价值函数:价值函数的值是对未来奖励的预测,用于评估状态的好坏。模型:基于策略的强化学习+基于价值的强化学习(第10页)如果我们采取基于策略的强化学习(policy-basedRL)方法,当学习好了这个环境后,在每一个状态,我们都会得到一个最佳的动作。如图1.17
苏鱼鱼的小鱼儿
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2023-02-03 16:17
RL
深度学习
人工智能
“蘑菇书”是怎样磨出来的?
我们这里所说的“蘑菇书”,不是这本而是“蘑菇书”(《
EasyRL
:强化学习教程》)。好事多磨!——俗语我们常常用“好事多磨”来形容做成功一件事情之前要经历很多的波折。其实,好书的出版过程也是多磨的。
Datawhale
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2023-02-03 16:12
人工智能
编程语言
大数据
java
xhtml
《
EasyRL
》强化学习笔记
文章目录概览基本概念系统构成Agent与环境策略奖赏函数值函数环境模型强化学习分类强化学习与监督学习|非监督学习的区别例子:playingpong新技术:深度强化学习马尔科夫决策过程马尔科夫过程(MP,MarkovProcess)马尔科夫性质马尔科夫链马尔科夫过程的例子马尔科夫奖励过程(MRP)回报(G)与价值函数(V)贝尔曼方程计算马尔科夫奖励过程的迭代算法马尔科夫决策过程(MDP)相比于MRP
亦梦亦醒乐逍遥
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2023-01-18 08:28
个人随笔/学习笔记
人工智能
人工智能
算法
EasyRL
强化学习笔记 1、2章节(强化学习概述,MDP)
目录第一章强化学习概述ReinforcementLearning和监督学习对比:trajectory与episodeSequentialDecisionMakingstate和observation;MDP与POMDPActionSpacesMajorComponentsofanRLAgentPolicyValueFunctionModelPolicy-based与Value-basedTypes
strawberry47
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2023-01-18 08:57
学习笔记
强化学习
强化学习
强化学习
EasyRL
学习笔记(五)、近端策略优化算法PPO
介绍
EasyRL
是由清华大学、北京大学以及中国科学院大学的三名硕士生编写的一门强化学习入门书籍,又称为“蘑菇书”EasyRLgithub地址。笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。
木子泽月生
·
2023-01-18 08:57
算法
学习
强化学习: Easy-RL学习笔记(二)、MDP过程
介绍
EasyRL
是由清华大学、北京大学以及中国科学院大学的三名硕士生编写的一门强化学习入门书籍,又称为“蘑菇书”EasyRLgithub地址。笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。
木子泽月生
·
2023-01-18 08:27
学习
python
人工智能
算法
强化学习:Easy-RL学习笔记(三)、表格型方法
介绍
EasyRL
是由清华大学、北京大学以及中国科学院大学的三名硕士生编写的一门强化学习入门书籍,又称为“蘑菇书”EasyRLgithub地址。笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。
木子泽月生
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2023-01-18 08:27
学习
算法
人工智能
python
【
EasyRL
强化学习学习笔记】01_相关原理与概述
文章目录本章笔记主要内容关键词相关参数定义1强化学习与监督学习1.1简单介绍1.2二者区别1.3强化学习特征1.4强化学习发展2强化学习基本原理2.1动作2.2奖励2.3状态与观测2.4策略、价值函数与模型2.4.1策略2.4.2价值函数2.4.3模型2.5智能体与环境2.5.1根据学习对象分类2.5.2根据是否有学习环境模型分类2.7探索与利用3一些实验例子3.1Gym库的安装3.2例1:Car
灰灰嗷
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2023-01-18 08:57
强化学习学习与实践
深度学习
python
强化学习:Easy RL学习笔记
EasyRL
学习笔记介绍
EasyRL
是由清华大学、北京大学以及中国科学院大学的三名硕士生编写的一门强化学习入门书籍,又称为“蘑菇书”EasyRLgithub地址。
木子泽月生
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2023-01-18 08:57
python
人工智能
算法
EasyRL
笔记
强化学习从入门到入土RL基础(Task1)定义:序列决策过程状态和观测动作空间智能体的组成成分和类型策略价值函数模型强化学习智能体的类型基于价值的智能体与基于策略的智能体有模型强化学习智能体与免模型强化学习智能体代码实验马尔可夫决策过程及表格性方法(Task2)从MP到MDP马尔可夫过程(MP)马尔可夫奖励过程(MRP)蒙特卡罗方法动态规划方法马尔可夫决策过程(MDP)PolicyinMDP价值函
CUMTZZP1618
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2023-01-18 08:56
打卡
人工智能
机器学习
强化学习
EasyRL
学习笔记(四)、策略梯度方法
介绍
EasyRL
是由清华大学、北京大学以及中国科学院大学的三名硕士生编写的一门强化学习入门书籍,又称为“蘑菇书”EasyRLgithub地址。笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。
木子泽月生
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2023-01-18 08:26
学习
算法
人工智能
(一)强化学习概述
本系列的参考书籍为《
EasyRL
》,获取原文可点此处。提取码2022。所以整系列
DWQY
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2023-01-09 10:10
强化学习
学习
人工智能
【
EasyRL
学习笔记】第十一章 模仿学习
文章目录一、前言二、行为克隆三、逆强化学习四、第三人称视角模仿学习五、序列生成和聊天机器人六、关键词总结七、习题一、前言模仿学习(imitationlearning,IL)讨论的问题是,假设我们连奖励都没有,要怎么进行更新以及让智能体与环境交互呢?模仿学习又被称为示范学习(learningfromdemonstration),学徒学习(apprenticeshiplearning),观察学习(le
WSKH0929
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2023-01-05 00:03
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强化学习
人工智能
模仿学习
行为克隆
逆强化学习
强化学习
EasyRL
easyRL
学习笔记:强化学习基础
https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter1/chapter1pipinstallgym配置开发环境https://book.douban.com/subject/35043939/https://zhuanlan.zhihu.com/reinforce参考项目二pythontrain.pyvisualdl--logdir=train_lo
irrationality
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2022-12-26 23:34
机器学习
学习
python
开发语言
【强化学习】《Easy RL》- Q-learning - CliffWalking(悬崖行走)代码解读
初始化环境和智能体2.2智能体选择动作2.3环境接收动作并反馈下一个状态和奖励2.4智能体进行策略更新(学习)3.结果处理3.1模型保存3.2模型读取3.3模型测试0.前言本篇博客的代码来源于蘑菇书《
EasyRL
None072
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2022-12-26 23:58
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强化学习
机器学习
深度学习
算法
Reinforcement Learning 强化学习(一)
Task01本次学习主要参照Datawhale开源学习及强化学习蘑菇书
EasyRL
部分内容参考ShusenWang的github开源项目DRL。
黑小板
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2022-12-20 08:50
强化学习
人工智能
机器学习
算法
Advantage Actor-Critic优势演员-评论员(A2C)
参考:蘑菇书
EasyRL
演员-评论员算法是结合策略梯度和时序差分学习的强化学习方法AdvantageActor-Critic(A2C)AsynchronousAdvantageActor-Critic(
bujbujbiu
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2022-12-11 16:47
深度强化学习
人工智能
深度强化学习
2022选择了交大,回顾这一年的成长
上海交通大学,Datawhale成员2022年是颇为忙碌的一年,今年我从中国科学院大学毕业、申请上了上海交通大学的博士、参与贡献了开源教程“Easy-RL”(5.6KGitHubStars)、出版了著作《
EasyRL
Datawhale
·
2022-12-08 13:19
人工智能
Task02:马尔可夫决策及表格型方法 & Task03: 策略梯度和PPO算法
->状态n->动作n->奖励n其中的“状态”流转所构成的就是一个马尔科夫链,如下图:图片来自蘑菇书
EasyRL
具体定义可以参考《
MickWang1942
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2022-12-03 06:17
强化学习
算法
深度学习
[
EasyRL
]——第一章 强化学习基础
第一章强化学习基础转载自:蘑菇书
EasyRL
1.1强化学习概述**强化学习(reinforcementlearning,RL)**讨论的问题是智能体(agent)怎么在复杂、不确定的环境(environment
雨落俊泉
·
2022-11-28 09:40
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机器学习入门
机器学习
深度学习
强化学习
EasyRL
强化学习笔记 3、4章节(表格型方法,策略梯度)
本文转载于
EasyRL
。我是在阅读过程中从中摘录了一些重点,强烈建议大家阅读原文哦!写的超级细,而且在下面留言很快就会有回复。
strawberry47
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2022-11-20 19:26
强化学习
学习笔记
强化学习
强化学习《蘑菇书
EasyRL
第一章 概览》
学习目标:1、对强化学习基本原理及结构能大致了解;2、了解强化学习的应用场景;分清强化学习作为半监督学习与无监督、有监督学习之间的差别。3、梳理强化学习模型的种类;对每种模型有粗略认识。了解在不同场景下,特定模型的优劣之处。学习内容:《蘑菇书第一章》:https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/学习产出:
码不停Tick
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2022-11-20 09:56
大数据
强化学习
深度学习
【githubshare】深度学习蘑菇书,覆盖了强化学习、马尔可夫决策过程、策略梯度、模仿学习
GitHub上的深度学习技术书籍:《蘑菇书
EasyRL
》,覆盖了强化学习、马尔可夫决策过程、策略梯度、模仿学习等多个知识点。
GitHubSharing
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2022-11-19 19:44
github
经验分享
观察者模式
访问者模式
模板方法模式
世界读书日:18本豆瓣评分9.0以上的IT书值得收藏
1、
EasyRL
:强化学习教程(1)萃取强化学习热门公开课精华的课程伴侣!对李宏毅“深度强化学习”、周博磊“强化学习纲要”和李科浇“世界冠军带你从零实践强化学习”3门累积播放过百万的公开课进行内容精
人邮异步社区
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2022-05-17 16:29
世界读书日
IT图书
程序员
编程语言
【
EasyRL
笔记】一、强化学习概述
文章目录参考资料https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter1/chapter11.基本介绍2.强化学习与监督学习的区别2.1监督学习2.2强化学习2.3监督学习VS强化学习2.4强化学习特征2.4.1深度强化学习3.强化学习专有名词概念3.1Reward3.2SequentialDecisionMaking3.3ActionSpace3.4
CHH3213
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2022-05-16 07:30
学习强化学习
深度学习
神经网络
机器学习
精彩回顾|阿里算法专家详解,最易用强化学习开源库
EasyRL
从入门到实践
imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)大数据文摘出品作者:****芦昌灏昨天,“
EasyRL
强化学习入门与实践”第一课的直播已圆满结束!
大数据文摘
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2021-04-18 17:58
精彩回顾|阿里算法专家详解,最易用强化学习开源库
EasyRL
从入门到实践
大数据文摘出品作者:芦昌灏昨天,“
EasyRL
强化学习入门与实践”第一课的直播已圆满结束!阿里巴巴算法专家王桢为大家带来了强化学习开源库
EasyRL
的介绍。
BigDataDigest
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2020-07-14 04:35
公开课
人工智能
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