PolicyGradient

gym.error.DependencyNotInstalled: No module named 'atari_py'. (HINT: you can install Atari dependenc

我的环境是ubuntu16.04,python3在运行一个policygradient程序的时候，出现了如下的错误：/home/eric/anaconda3/lib/python3.6/site-packages
农民小飞侠·2020-08-21 10:06

强化学习方法归纳

图1强化学习算法的分类强化学习方法主要包括：基于价值的方法，如Q-learning，DQN；基于策略搜索的方法（PolicyGradient）；以及两者的结合行为-评判模型（actor-critic）等
yeqiang19910412·2020-08-19 06:30

【李宏毅-强化学习笔记】p1-p2、PPO

一、policygradient回顾最核心的部分，加权求和就是期望：PPO是对policygradient的改进版，首先回顾下policygradient并介绍两个tips。
萧人·2020-08-17 16:47

DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）

2000年提出PG（PolicyGradient）算法，通过改变动作的
Katniss-丫·2020-08-17 11:24

强化学习经典算法笔记(十八)：离散动作空间REINFORCE算法

强化学习经典算法笔记(十八)：离散动作空间REINFORCE算法在文章强化学习经典算法笔记(七)：策略梯度算法PolicyGradient中介绍了连续动作空间的PolicyGradient算法，最近需要用到离散空间的版本
赛艇队长·2020-08-16 12:25

强化学习经典算法笔记(九)：LSTM加持的PolicyGradient算法

强化学习经典算法笔记(九)：LSTM加持的PolicyGradient算法在上文《强化学习经典算法笔记(八)：LSTM加持的A2C算法解决POMDP问题》的基础上，实现了LSTM+MLP的PolicyGradient
赛艇队长·2020-08-16 12:25

强化学习经典算法笔记(十七)：A3C算法的PyTorch实现

A3C算法简介A3C算法是非常有名且经典的PolicyGradient算法，是A2C算法的并行版本。
赛艇队长·2020-08-16 12:54

强化学习-PPO（Proximal Policy Optimization）笔记

具代表性的是Q-Learning与PolicyGradient算法。
zhangphil·2020-08-15 04:21

【强化学习】Actor-Critic算法

在策略梯度（PolicyGradient）中，了解了基于策略（PolicyBased）的强化学习方法基本思路。但由于该算法需要完整的状态序列，同时单独对策略函数进行迭代更新，不易收敛。
catchy666·2020-08-14 21:26

强化学习笔记之基本原理（一）

技术路线强化学习的发展如图所示，从policybased的policygradient和valuebased的Q-Learning，到两者结合的actor-critic，综合了两者的优势，奠定了现在强化学习的基本框架
vehicoder·2020-08-13 19:12

百度飞桨强化学习课程心得

百度飞桨强化学习课程心得引言：什么是强化学习第一节：从SARSA到Q-learning第二节：DeepQnetwork第三节：Policygradient第四节：DDPG引言：什么是强化学习在参加百度的活动之前
qq_35008055·2020-08-13 17:19

《白话强化学习与PyTorch》学习笔记---第九章

第九章---PG算法族9.1PG9.2Actor-Critic9.3DDPG在第八章中的DQN算法族中，都是求一个状态或则一个状态下某个动作的估值为手段的“间接”求解策略，而本章中的策略梯度法（PolicyGradient
及达尖犁头鳐·2020-08-13 13:36

深度强化学习实战：A2C算法实现

目录A2C实现要点网络损失函数算法实现构建网络构建environment和agent训练模型信息监控附录在GoogleColab中运行完整代码A2C实现要点A2C也是属于Policy算法族的，是在PolicyGradient
AI技术宅·2020-08-13 11:03

强化学习的数学基础3---Q-Learning

Q-Learning基础笔记整理自李宏毅老师的公开课基础知识在之前的笔记关于PolicyGradient和PPO方法中，需要学习的是某个策略π\piπ。
Erick_Lv·2020-08-12 12:19

【李宏毅深度强化学习笔记】5、Q-learning用于连续动作 (NAF算法)

【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（PolicyGradient）【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization(PPO)算法【李宏毅深度强化学习笔记】3、Q-learning
qqqeeevvv·2020-08-12 10:43

百度飞浆——强化学习笔记

强化学习笔记概论和初印象第一天学习基础补充迷宫游戏（SRASA）迷宫游戏（Qlearning）算法区别第二天学习DQN知识点经验回放固定Q目标算法流程MountainCar(DQN)第三天学习PolicyGradient
only one °·2020-08-12 10:19

GAN与NLP的结合相关资料汇总与总结

//www.jianshu.com/p/32e164883eab总结-目前尝试的内容：纯文本生成，诗歌生成，唐诗生成，机器翻译，IR,中文分词，文本分类-主要思路:考虑使用D进行真假判别，然后用RL的policygradient
u010105243·2020-08-11 04:26

强化学习7日打卡营学习心得（百度）

强化学习初印象什么是强化学习强化学习能做什么强化学习与监督学习的区别强化学习的如何解决问题强化学习的算法和环境基于表格型方法求解RL表格型方法——Sarsa表格型方法——Q-learning基于神经网络方法求解RL基于策略梯度求解RL——PolicyGradient
童年吹梦·2020-08-08 20:12

RL算法介绍及比较

主要介绍的算法有：QLearning、Sarsa、Sarsa(lamda)、TD、PolicyGradient、AC、A3C、DQN、DoubleDQN、DuelingDQN、DDPG、MCTS、UCT
Lucy_Qian·2020-08-04 22:53

【李宏毅深度强化学习笔记】3、Q-learning（Basic Idea）

【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（PolicyGradient）【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization(PPO)算法【李宏毅深度强化学习笔记】3、Q-learning
qqqeeevvv·2020-08-03 12:06

【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（Policy Gradient）

【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（PolicyGradient）（本文）【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization(PPO)算法【李宏毅深度强化学习笔记
qqqeeevvv·2020-08-03 12:05

高效的神经架构搜索：Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing（笔记）—2018

使用策略梯度policygradient训练控制器，在验证集上，选择最大化预期奖励的子图。训练所选子图的模型，最小化规范的交叉熵损失。在子模型间共享权重，使EN
樱木仙僧·2020-07-28 08:20

Policy Gradient 之 A3C 与 A2C 算法

PolicyGradient之A3C与A2C算法MotivationBackgroundAlgorithmPolicyGradientActor-CriticA3CA2CExperimentResultRemainProblemsReferenceMotivation
Brisingrwp·2020-07-24 15:23

强化学习七天打卡营学习笔记

按照学习目标可分为Value-based&Policy-based;按照学习方式可以分为On-Policy&Off-Policy二、强化学习的算法和环境经典算法：Q-learning、Sarsa、DQN、PolicyGradient
chenjing0828·2020-07-15 21:23

深度强化学习-Policy Gradient基本实现

如果我们省略中间的步骤，即直接根据当前的状态来选择动作，也就引出了强化学习中的另一种很重要的算法，即策略梯度(PolicyGradient)。
LeadAI学院·2020-07-14 13:16

Reinforcement Learning 2

1.两种PolicyPolicyBased的强化学习有两种训练方法：On-policy，要学的Agent边学边玩Off-policy，要学的Agent看别人玩前文讲解的PolicyGradient其实是
GodWriter·2020-07-14 04:52

PPO学习记录

回答：OpenAI提出的一种解决PolicyGradient不好确定Learningrate
虹777·2020-07-12 11:51

强化学习课程学习（7）——基于策略梯度方法求解RL

这种ValueBased强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用，但是ValueBased强化学习方法也有很多局限性，因此在另一些场景下我们需要其他的方法，比如策略梯度(PolicyGradient)、
芷若初荨·2020-07-10 20:46

pytorch安装-解决官网不能访问

前情：最近在写Policygradient算法，发现网上众多实现中都是都是基于tensoflow，突然出现了pytorch版本的，代码很是简短，不禁被之吸引，故准备安装一个试试。
weixin_30480075·2020-07-08 13:20

强化学习PPO算法的思路流程

首先可以肯定的是PPO算法是基于actor-critic框架的，但是它又含有强烈的PolicyGradient的风格。本文仅介绍PPO算法的应用流程。
望天际·2020-07-07 20:14

【百度AI强化学习系列】四、基于策略梯度求解RL（用PG解决Pong）

目录PolicyGradient公式推导期望回报优化目标与策略梯度项目练习（PG解决Pong）实战要求网络结构老师解决方案GithubPolicyGradient在强化学习中，有两大类方法，一种基于值（
妇科圣手全治聋·2020-07-07 19:44

总结 of 字节跳动的比赛（Bute Cup2018）——新闻标题生成

+temporaryattention+policygradient4.
taoyafan·2020-07-05 14:26

强化学习用于 深度神经网络架构搜寻

全文的整体概览如下图所示，一个基于RNN的controller用于搜索和生成架构，然后使用强化学习中的policygradient方法
莫谷莫谷·2020-07-05 06:48

今晚直播 |现实环境中的强化学习如何解决？你不可错过的RL终极奥义

昨晚的直播课中，科科老师详细的给大家解释了PolicyGradient涉及的数学公式，带大家去理解算法是如何一步步如何优化目标的。通过科科老师的耐心梳理，大
百度大脑·2020-06-29 16:14

用Gym学习强化学习之Policy Gradient

作者：Cloudyyyyy@HIT兴趣方向：自然语言处理、人工智能目录什么是强化学习强化学习的问题要素Gym简介PolicyGradient实战总结参考1什么是强化学习强化学习在机器学习的应用分类里常常和监督学习和非监督学习并列
星之所望·2020-06-29 06:15

深度强化学习8——Actor-Critic（AC、A2C、A3C）

上篇文章我们讲到PolicyGradient可能给出的action分布是比较极端的，导致很多状态无法进行探索，陷入局部最优，本篇我们将讨论策略(PolicyBased)和价值(ValueBased)相结合的方法
xyt_369587353·2020-06-29 04:11

深度强化学习9——Deep Deterministic Policy Gradient（DDPG）

从名字上看DDPG是由D(Deep)+D(Deterministic)+PG(PolicyGradient)组成，我们在深度强化学习7——策略梯度（PolicyGradient）已经讲过PG，下面我们将要了解确定性策略梯度
xyt_369587353·2020-06-29 04:11

DQN——PPO流程总结

本文主要根究莫凡大大的RL教程总结下NatureDQN,DoubleDQN,PrioritizedReplayDQN,DuelingDQN,PolicyGradient,Actor-Critic,DDPG
小葡萄co·2020-06-28 22:56

TensorFlow应用实战-18-Policy Gradient算法

PolicyGradient算法markpolicyGradient算法不止一种。
weixin_33895475·2020-06-28 07:26

基于Policy Gradient实现CartPole

http://chenrudan.github.io/blog/2016/09/04/cartpole.html首页分类关于归档标签基于PolicyGradient实现CartPole发表于2016-09
weixin_33804990·2020-06-28 05:17

强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)

这种ValueBased强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用，但是ValueBased强化学习方法也有很多局限性，因此在另一些场景下我们需要其他的方法，比如本篇讨论的策略梯度(PolicyGradient
weixin_33709590·2020-06-28 03:28

[AAAI2017]SeqGAN:Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient

：真实数据+生成器生成虚假数据混合后训练对于Generator来说，预训练和对抗过程中使用的损失函数是不一样的，在预训练过程中，Generator使用的是交叉熵损失函数，而在对抗过程中，我们使用的则是PolicyGradient
小妖精Fsky·2020-06-27 08:42

Reinforcement Learning强化学习系列之五：值近似方法Value Approximation

而一些连续的状态则很难表示，对于这种情况，通常在强化学习里有2中方法，一种是针对valuefunction的方法，也就是本文中提到的值近似(valueapproximation)；另一种则是后面要讲到的policygradient
luchi007·2020-06-26 21:35

深度强化学习系列tensorflow2.0自定义loss函数实现policy gradient策略梯度

本篇文章利用tensorflow2.0自定义loss函数实现policygradient策略梯度，自定义loss=-log(prob)*Vt现在训练最高分能到193分，但是还是不稳定，在修改中，欢迎一起探讨文章代码也有参考莫烦大佬的代码
tqtaylor·2020-06-26 20:27

Policy Gradients

PolicyGradients的特点：回合更新，连续动作（与QLearning不同）对于理论部分，网上有很多详细的解释了，我在这里就不班门弄斧了，请移步至PolicyGradient算法详解。
The_Thinker_QChen·2020-06-25 06:34

SeqGAN解读

Motivation如题所示，这篇文章的核心思想是将GAN与强化学习的PolicyGradient算法结合到一起——这也正是D2IA-GAN在处理Generator的优化时使用的技巧。
芮芮杰·2020-06-24 09:18

强化学习经典算法笔记(七)：策略梯度算法Policy Gradient

目录策略梯度PolicyGradient原理与公式推导代码策略梯度PolicyGradient本文介绍策略梯度算法PolicyGradient在连续动作空间上的实例。
赛艇队长·2020-06-23 14:57

Policy Gradient （策略梯度算法）

PolicyGradient（策略梯度算法）前置基础知识：ReinforcementLearning基本概念QLeaning算法原理深度学习神经网络知识Tensorflow、Pytorch、Python
段智华·2020-06-23 05:36

actor-critic

2.actorcritic虽然可以做到step更新，而非基础的policygradient的episode更新，但是也有它的缺点，就是在连续空间中做step
Iverson_henry·2020-06-18 15:58

NEURAL COMBINATORIAL OPTIMIZATION WITH REINFORCEMENT LEARNING 2020-05-07

NEURALCOMBINATORIALOPTIMIZATIONWITHREINFORCEMENTLEARNINGAbstract(借用pointernetwork用policygradient优化,)givenasetofcitycoordinates
zjy_hala·2020-05-09 09:53
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