GAN-强化学习第51页

【强化学习笔记】3.2 基于模型的策略迭代方法编程实现

重新回顾一下策略迭代算法（原理见3.1基于模型的动态规划方法）：（1）初始化状态值函数和状态对应的动作（初始化可以采用随机策略，即随机选择状态下的动作）（2）遍历状态，执行状态对应的动作，得到反馈，更新状态值函数，直到状态值函数收敛（3）遍历状态下的动作，选出收益最大的动作，作为状态对应的最终动作（贪心策略），更新状态对应的动作（4）返回（2）直到状态对应的动作不发生变化针对一个迷宫问题，设计基于

AITBOOK·2023-01-29 07:55

【强化学习笔记】3.3 基于模型的值迭代方法编程实现

重新回顾一下值迭代算法（原理见3.1基于模型的动态规划方法）：进行策略改善之前不一定要等到策略值函数收敛，可以在评估一次后就进行策略改善，迭代的终止条件是值函数不再发生变化（就是每个状态下的值函数不再发生变化）。（1）初始化状态值函数和状态对应的动作（初始化可以采用随机策略，即随机选择状态下的动作）（2）遍历状态下的动作，选出收益最大的动作，作为状态对应的最终动作（贪心策略），更新状态对应的动作，

AITBOOK·2023-01-29 07:55

强化学习笔记：基于策略的学习之策略迭代(python实现)

目录1.前言2.算法流程3.代码及仿真结果3.1classPolicyIterationPlanner()3.2测试代码3.3运行结果3.3.1价值估计结果3.3.2策略迭代得到的最终策略1.前言在强化学习中

笨牛慢耕·2023-01-29 07:22

机器学习框架梳理(笔记汇总)

从大的框架来说，机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、其它(概率图，规则学习、强化学习)。对于监督学习，包含线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类、集成学习。

抄书侠·2023-01-29 03:12

【强化学习纲要】3 无模型的价值函数估计和控制

【强化学习纲要】3无模型的价值函数估计和控制3.1回顾MDP的控制3.2Model-freeprediction3.2.1MonteCarlopolicyevaluation3.2.2TemporalDifference

Wwwilling·2023-01-28 17:00

《强化学习：原理与Python实现》笔记——第一章

第1章初识强化学习强化学习（ReinforcementLearning）来源于行为心理学，表示生物为了趋利避害而更频繁实施对自己有利的策略。

鸡米花甜辣酱·2023-01-28 17:00

强化学习学习笔记

weixin_48580498·2023-01-28 17:00

强化学习笔记：基于价值的学习之价值计算(python实现)

目录1.前言2.数学原理3.代码实现3.1游戏设定3.2classState3.3classAction3.4ClassAgent3.5ClassEnvironment4.仿真结果及其分析4.1play()4.2value_evaluation_all_states(grid,max_steps)4.3value_evaluation_one_state(grid,s)4.4仿真结果及分析1.前言

笨牛慢耕·2023-01-28 17:59

强化学习笔记：MDPs、MC、TD

目录1、强化学习的特点2、如何计算价值函数（动态规划、蒙特卡洛、时序差分）动作价值函数的计算公式蒙特卡洛法、时序差分3、蒙特卡洛法与时序差分的区别4、on-policy与off-policy的区别5、Q-learning6

唠叨小主·2023-01-28 17:59

强化学习笔记4：强化学习分类

1.1有模型强化学习我们可以用马尔可夫决策过程来定义强化学习任务，并表

UQI-LIUWJ·2023-01-28 17:59

读《华为训战》的一点点感悟

那就是测试作为一种刺激主动提取检索的有效方法，不仅有助于提升知识留存和记忆，也会强化学习经历，促进学习薄弱点的诊断和巩固，避免我们从小就非常熟悉的“一看就会、一做就错、一过就忘”的熟练度错觉。

梅花z·2023-01-28 12:02

flappy_bird_DQN_MQBench

项目介绍：强化学习的强大在于我们可以使得计算机在不断的学习中掌握到我们希望他掌握到的本领。

RANKING666·2023-01-28 12:40

Pytorch深度强化学习案例：基于DQN实现Flappy Bird游戏与分析

目录1案例介绍2构造深度Q网络3经验回放与目标网络4训练流程5实验分析1案例介绍FlappyBird是一款由来自越南的独立游戏开发者DongNguyen所开发的作品，于2013年5月24日上线。在FlappyBird中，玩家只需要用一根手指来操控：点击一次屏幕，小鸟就会往上飞一次，不断地点击就会使小鸟不断往高处飞。放松手指，小鸟则会快速下降。所以玩家要控制小鸟一直向前飞行，然后注意躲避途中高低不平

Mr.Winter`·2023-01-28 12:09

【RL】异策略算法Q-Learning寻宝藏小例子

介绍例子的环境是一个一维世界,在世界的右边有宝藏,探索者只要得到宝藏尝到了甜头,然后以后就记住了得到宝藏的方法,这就是他用强化学习所学习到的行为。

Tialyg·2023-01-28 11:25

深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现

深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现文章目录深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现前言理论什么是Q-Learning算法学习率折扣因子初始条件例子代码基础版走迷宫示意图升级版走迷宫示意图完整代码前言这几天稍微闲下来

没有顶会的咸鱼·2023-01-28 11:23

【强化学习】Q-Learning用于二维空间探索【Python实现】

【强化学习】Q-Learning算法详解以及Python实现【80行代码】本文主要做了两件事情将上篇文章中得弱智般的treasureonright问题，扩张到二维。且将teasure位置随机。

肥宅_Sean·2023-01-28 11:23

PCA降维及降维过程python可视化分析

0引言机器学习算法的类型目前主要分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。其中无监督学习代表算法主要有聚类和降维，降维的经典算法是PCA降维算法。

一只程序猿林·2023-01-28 10:14

每日学术速递1.27

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习前沿推介：ICLR2023ICLR全称为国际学习表征会议（InternationalConferenceonLearningRepresentations

AiCharm·2023-01-28 10:09

王树森强化学习笔记——多智能体强化学习

xianyuqishi·2023-01-28 07:45

第五章模型和训练 | 多智能体强化学习

第五章模型和训练1、多智能体强化学习为什么需要多智能体（multi-agent）学习梯度下降算法寻优方法类似从山顶放置小球向下滚，希望寻找最快最好的路径，到达最低的谷底。

阿岛格·2023-01-28 07:45

强化学习笔记：self-attention + multi-agent RL（中心化训练）

0前言多智能体系统中有m个智能体，每个智能体有自己的观测()和动作。我们考虑非合作关系的multi-agentRL。如果做中心化训练，需要用到m个状态价值网络或m个动作价值网络由于是非合作关系，m个价值网络有各自的参数，而且它们的输出各不相同。我们首先以状态价值网络v为例讲解神经网络的结构。1不使用自注意力的状态价值网络每个价值网络是一个独立的神经网络，有自己的参数。底层提取特征的卷积网络可以在m

UQI-LIUWJ·2023-01-28 07:44

多智能体强化学习之值函数分解：VDN、QMIX、QTRAN系列优缺点分析（转载）

因为多智能体强化学习模型训练参数是

难受啊！马飞...·2023-01-28 07:43

Pensieve Multi_agent代码详解以及A3C强化学习代码详解

Pensieve中最主要的函数及其调用关系，及函数内容详解下图的env是fixed_env，但是实际上是env，除了trace_index和delay，应该没有太大差别,不影响代码的理解A3C的代码结构如下图所示

白菜价卖辣辣·2023-01-28 07:13

强化学习——多智能体强化学习

文章目录前言多智能体系统的设定合作关系设定下的多智能体系统策略学习的目标函数合作关系下的多智能体策略学习算法MAC-A2C非合作关系下的多智能体策略学习算法MAC-A2C纳什均衡前言本文总结《深度强化学习

菜到怀疑人生·2023-01-28 07:42

基于模型的多目标强化学习及其在传染病控制的应用

在这项工作中，我们提出了一个基于多目标模型的强化学习框架，以促进数据驱动的决策并最大限度地降低整体长期成

AITIME论道·2023-01-28 07:41

多智能体强化学习Multi agent，多任务强化学习Multi task以及多智能体多任务强化学习Multi agent Multi task概述

概述在我之前的工作中，我自己总结了一些多智能体强化学习的算法和通俗的理解。

难受啊！马飞...·2023-01-28 07:40

喷射吧，“多巴胺”

谷歌推出新型强化学习框架Dopamine，多巴胺。虽然夜以至深，我却少有的感叹眼前的技术洪流之壮观。github上star每几秒都在更新，这样的波澜壮阔很让人怀念吧。

431奴隶主·2023-01-28 02:33

ChatGPT - 横看成岭侧成峰

该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。ChatGPT以对话方式进行交互，可以用于包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。

SoftwareTeacher·2023-01-27 17:11

元学习总览

强化学习博客链接深度强化学习博客链接自动机器学习博客链接自研一第二学期以来，研究元学习有小半年时间，但是出于某种不可抗力，我的研究方向突然变更为自动机器学习（AutoML）。

麦晓宇·2023-01-27 15:26

用tensorflow 创建一个基于策略网络的Agent来解决CartPole问题

和之前的任务不同，在强化学习中可能没有绝对正确的学习目标，样本的feature和label也不在一一对应。我们的学习目标是期望价值，即当前获得的reward和未来潜在的可获取的reward。

河南骏·2023-01-27 11:03

强化学习入坑之路04

强化学习入坑之路04今天继续强化学习的学习，这些内容的学习主要参考了李宏毅的强化学习教程，在此基础上加入了个人的理解和总结。好，废话少说下面开始进入正题。

尼尔-冯-哈尔滨·2023-01-27 09:42

走向开放世界强化学习、IJCAI2022论文精选、机器人 RL 工具、强化学习招聘、《强化学习周刊》第73期...

No.73智源社区强化学习组强化学习周刊订阅《强化学习周刊》已经开启“订阅功能”，扫描下面二维码，进入主页，选择“关注TA”，我们会向您自动推送最新版的《强化学习周刊》。

智源社区·2023-01-26 15:56

使用CNN进行2D路径规划

如今强化学习被广泛

·2023-01-26 12:29

人工智能：现代方法阅读笔记3

3.1问题求解智能体信息已知的问题求解过程：目标形式化、问题形式化、搜索、执行搜索问题和解搜索问题的形式化定义包括：状态空间、初始状态、目标状态、行动、转移模型、动作代价函数（跟强化学习

何草不玄丶·2023-01-26 12:13

人工智能入门杂记

目录1.数据挖掘、机器学习、深度学习、云计算、人工智能2.深度学习、强化学习、对抗学习、迁移学习3.基础知识--线性代数4.基础知识--概率与数理统计5.常用工具库6.机器学习6.1什么是训练什么是推理

三三木木七·2023-01-26 10:05

Datawhale组队学习-机器学习Task1

（1）建立function3.机器学习的相关技术（1）有监督学习（2）半监督学习（3）迁移学习（4）无监督学习（5）结构化学习（6）强化学习Datawhale组队学习-机器学习Task1视频学习链接：李宏毅

SIGH233·2023-01-26 08:53

机器学习读书笔记：强化学习

文章目录强化学习基本模型K-摇臂赌博机模型ϵ\epsilonϵ-贪心Softmax有模型学习策略评估策略改进免模型学习蒙特卡洛强化学习采样策略改进时态差分学习值函数近似模仿学习直接模仿学习逆强化学习强化学习基本模型强化学习的过程如下图所示

新兴AI民工·2023-01-26 07:31

强化学习和知识图谱实体对齐

所提出的端到端的基于强化学习（ReinforcementLearning,RL）的实体对齐（end-to-endRL-basedentityalignment,RLEA）框架可以灵

慌慌的F同学·2023-01-25 11:48

强化学习的两大话题之一，仍有极大探索空间

来源|AI科技评论编译|bluemin编辑|陈彩娴探索VS利用，这是强化学习中至关重要的话题。我们希望强化学习中的智能体尽快找到最佳策略。

人工智能与算法学习·2023-01-24 13:50

进化算法和深度强化学习的关系？

目录一、前言二、进化算法引导策略搜索的强化学习1.参数分布搜索方法2.策略梯度近似方法3.策略种群搜索方法三、进化算法经验指导的深度强化学习1.无反馈的指导2.有反馈的指导3.进化算法模块嵌入的深度强化学习四

渣渣zheng·2023-01-24 13:19

强化学习与深度强化学习理解

强化学习主要参考西瓜书和一些网上视频加上个人理解，欢迎互动。强化学习的model如下图所示，机器在当前状态下做出动作a，然后环境反馈给机器下一个状态和一个奖励。

探索鸭·2023-01-24 12:18

深度强化学习入门介绍

深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（Reward）来学习如何在环境中采取最佳的动作或策略。

风度78·2023-01-24 12:18

强化学习、深度强化学习和基于内在动机的深度强化学习

一、前言强化学习(reinforcementlearning,RL)是监督学习、无监督学习之外的另一机器学习范式,通过设置反映目标任务的奖励函数,驱动智能体在与环境的交互与试错中学习能使累计收益最大化的策略

渣渣zheng·2023-01-24 12:47

强化学习之基于伪计数的探索算法

PaperWeekly·2023-01-24 12:47

【RL 第5章】Policy Gradients

强化学习是一个大家族，里面有不同的成员，每个成员之间也有不同

NPU_Willing·2023-01-23 15:13

【RL 第1章】强化学习的基本概念

NPU_Willing·2023-01-23 15:42

RL策略梯度方法之(二): Actor-Critic算法

文章目录原理解析策略梯度的直观解释Actor-Critic框架引出GAE算法实现算法流程代码实现原理解析AC算法框架被广泛应用于实际强化学习算法中，该框架集成了值函数估计算法和策略搜索算法，是解决实际问题时最常考虑的框

晴晴_Amanda·2023-01-23 15:42

第十五章第十五章异步A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic，A3C)-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）

【强化学习系列】第一章强化学习及OpenAIGym介绍-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）第二章马尔科夫决策过程和贝尔曼等式-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）第三章动态规划

松间沙路hba·2023-01-23 15:41

深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm）

跟着李宏毅老师的视频，复习了下AC算法，新学习了下A2C算法和A3C算法，本文就跟大家一起分享下这三个算法的原理及tensorflow的简单实现。视频地址：https://www.bilibili.com/video/av24724071/?p=41、PG算法回顾在PG算法中，我们的Agent又被称为Actor，Actor对于一个特定的任务，都有自己的一个策略π，策略π通常用一个神经网络表示，其参

BBlue-Sky·2023-01-23 15:41

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