ReinForcement 第10页

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 6

Temporal-DifferenceLearning时序差分（TD）学习是强化学习最核心、最新颖的思想。TD学习结合了MC方法和DP方法的思想。TDlearning可以从经验中学习策略而不需要环境动态特性的模型；同时无需等待交互的最终结果，而可以基于已得到的其他状态的估计值来更新当前状态的价值函数（theybootstrap）。本章先关注预测问题，然后是控制问题。这些方法的主要区别在于它们解决预

会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:34

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 8

8PlanningandLearningwithTabularMethods从统一视角来考虑一系列强化学习方法。Model-basedRLmethods:dynamicprogramming,heuristicsearch,…Model-freeRLmethods:MonteCarlo,temporal-difference,…Model-basedmethodsrelyonplanningast

会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:34

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 2

2Multi-armBandits机器学习的训练信号可以分为评估性反馈和指导性反馈。Evaluativefeedback:应用于强化学习，评估智能体当前采取的动作的好坏程度。Instructivefeedback:应用于有监督学习，给出正确的动作或类别，与当前动作无关。本章首先讨论简化版本的K臂赌博机问题，它只有一个状态。通过这个问题来介绍之后会使用的学习方法。本章最后，通过讨论赌博机问题变成可关

会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:03

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 3

3FiniteMarkovDecisionProcesses在阅读本章的内容之前，我们需要注意中文版和英文版在表述和结构上的区别。首先是表述上的区别，中文版存在一个小问题。在中文版中，马尔可夫决策过程是一类问题，书中使用的缩写是MDP。而在英文版中，常用的表述为MDPs或者aMDP，翻译成中文分别是马尔可夫决策过程和一个马尔可夫决策过程。中文版中马尔科夫决策过程的缩写为MDP，但是它对应的英文是M

会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:03

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 4

4DynamicProgramming动态规划（DynamicProgramming，DP）是一类优化方法，给定一个MDP的完整模型，其可以计算最优策略。实际上，本书后面的方法，都是对DP的一种近似。本章我们仍然假设环境是一个有限MDP。DP的思想不太适用于具有连续状态和动作的问题。在强化学习中，DP的核心思想是使用价值函数来结构化地组织对最优策略地搜索。将贝尔曼方程转化为近似逼近理想价值函数的递

会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:03

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 5

MonteCarloMethods这一章考虑了第一类用于估计价值函数并寻找最优策略的学习方法（firstlearningmethods）。蒙特卡洛方法s不需要完备的环境知识，它们仅仅需要经验，即从真实或者模拟的环境交互中采样得到的状态、动作、收益序列。蒙特卡洛方法s通过平均样本的回报来解决强化学习问题。这里只定义用于分幕式任务的蒙特卡洛方法s。价值估计和策略改进在一个幕结束时才进行。因此蒙特卡洛方

会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:03

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 1

1导论所有关于学习和智能的理论（alltheoriesoflearningandintelligence）的基本思想：在与环境的交互中学习。强化学习：在交互中学习的计算性方法。强化学习侧重于以交互目标为导向进行学习。1.1强化学习强化学习目标：做什么（即如何把当前的情境映射成动作）才能使得数值化的收益信号最大化。强化学习的两个重要特征：试错和延迟收益。强化学习即表示一个问题，又是一类解决这种问题的

会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:33

CMU 10703: Deep Reinforcement Learning and Control, Spring 2017

HomepageWarmupFirstChaptersfromReinforcementLearning:anIntroduction,Sutton&Barto,SecondEdition(pdf)&alsoebookhereDaveSilver

weixin_30722589·2023-01-18 21:02

【书籍阅读 Ch4】Reinforcement Learning An Introduction, 2nd Edition

Chapter4:DynamicProgramming回顾与进入4.1PolicyEvaluationRPage:74式子4.5下伪代码对应Figure4.14.2PolicyImprovement伪代码对应4.3PolicyIterationExample4.2car_rental4.4ValueIteration伪代码对应AllExercisePart前言：第1、2章点此进入；第3章点此进入注

Kin__Zhang·2023-01-18 21:32

【书籍阅读 Ch1&2】Reinforcement Learning An Introduction, 2nd Edition

文章目录Chapter1[Elements]Page:27/548Date:12/3Chapter2[Multi-armedBandits]Page:47&48/548Date:12/14LP28FigureCode:总结第二章方法Chapter.2AllExercisePart前言：张聪明的强化学习书籍阅读系列开启发现博客挖了好多坑没填…就开新的了（比如上次的文献综述）这个算是练习笔记了-更多是

Kin__Zhang·2023-01-18 21:02

【书籍阅读 Ch3】Reinforcement Learning An Introduction, 2nd Edition

Chapter3:FiniteMarkovDecisionProcesses回顾与进入3.2GoalandRewards3.4(Lpage57)3.5PoliciesandValueFunctions3.6OptimalPoliciesandOptimalValueFunctionsExample3.8:SolvingtheGridWorldLPage:663.8SummaryAllExercis

Kin__Zhang·2023-01-18 21:02

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 7 & 12

7n-stepBootstrappingn-stepTDmethods是MC方法和TD方法更一般的推广。另一方面，n-stepmethods解决了之前更新时刻的不灵活问题。n-stepmethods通常被用来作为eligibilitytraces的算法思想的引子，eligibilitytraces能够在多个时间间隔内同时进行自举。7.1n-stepTDPrediction根据多个中间时刻的收益进行

会飞的斯芬克斯·2023-01-18 20:02

unity3d ai学习_学习利用人工智能来增强Unity项目

unity3dai学习OurnewestadditionstotheUnityLearnplatformwillteachyouhowtouseReinforcementLearningandAItosolvegamedevelopmentchallengesandmakebetter

culiao6493·2023-01-18 11:08

#9文献学习--基于元强化学习的边缘计算快速自适应任务卸载

文献：FastAdaptiveTaskOffloadinginEdgeComputingbasedonMetaReinforcementLearning基于深度强化学习DRL的方法，样本效率很低，需要充分的再培训来学习新环境的更新策略

null_kk·2023-01-18 09:25

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

strawberry47·2023-01-18 08:57

OR Paper Weekly (2)| 深度强化学习在库存管理、自动驾驶等领域的应用；MS主编看管理科学发展历史与展望

作者：徐思坤，姜凯雯精选论文（一）论文题目:CanDeepReinforcementLearningImproveInventoryManagement?

普通网友·2023-01-18 07:41

综述 | 深度强化学习在自动驾驶中的应用

本文是2020年的综述论文《DeepReinforcementLearningforAutonomousDriving:ASurvey》的部分内容节选。

深蓝学院·2023-01-18 07:39

ts12_Multi-step Forecast_sktime_bold_Linear Regress_sMAPE MASE_warn_plotly acf vlines_season_summary

algorithmsfortimeseriesforecasting.Machinelearningalgorithmscanbegroupedintosupervisedlearning,unsupervisedlearning,andreinforcementlearning.Thi

LIQING LIN·2023-01-17 11:25

Sim2Real学习总结：A Short Survey

深度学习、强化学习和Robotic类话题引言最近学习了Sim2Real领域的一些相关工作，以此文做一次学习总结，文章主要参照2020的一篇Survey：《Sim-to-RealTransferinDeepReinforcementLearningforRob

平平无奇小扑街·2023-01-17 09:58

Automating DBSCAN via Deep Reinforcement Learning阅读笔记

AutomatingDBSCANviaDeepReinforcementLearning阅读笔记文章标题：AutomatingDBSCANviaDeepReinforcementLearning文章链接

DifferenceEngine·2023-01-17 08:08

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目录深度强化学习目录简述深度强化学习（DeepReinforcementLearning）分为深度和强化两个部分。深度学习的好处是更深，更抽象的学习；而强化学习则是通过与环境产生互动来采取行动。

DKwtno·2023-01-17 00:15

【Reinforcement Learning】什么是强化学习以及算法分类

一、什么是强化学习强化学习是一类算法，让计算机从什么都不懂，通过不断尝试，从错误中学习，找到规律，从而到达目标的过程。围棋机器人AlphaGo就是自己不断尝试，更新自己的行为准则。计算机需要一位虚拟的老师，他要做的事情就是给行为打分，计算机只需要记住高分和低分对应的行为，下一次只需要执行高分行为就能得到高分（分数导向性）。类似于监督学习中学习正确标签，不同的是，强化学习最开始没有准备好的数据和标签

Mr.zwX·2023-01-17 00:45

《一个 Q-learning 算法的简明教程》之Python代码

本文是对APainlessQ-learningTutorial(一个Q-learning算法的简明教程)中的强化学习教程做的Python代码实现代码框架参考【莫烦Python】强化学习ReinforcementLearning

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强化学习（学习归纳整理）

参考资料主要为：西湖大学赵世钰老师编写的《MathematicalFoundationofReinforcementLearning》即《强化学习的数学原理》这本书籍，比较偏向于数学底层原理部分。

Promise._·2023-01-16 12:27

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Adaptive Supply Chain: Demand–Supply Synchronization Using Deep Reinforcement Learning翻译

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zzzzz忠杰·2023-01-16 06:11

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▪重新实现一种模型，该模型由DeepMind研究人员在论文“Imagination-AugmentedAgentsforDeepReinforcementLearning”（https://arxiv.org

clayhell·2023-01-15 08:11

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这一工作的背后是大型语言模型(LargeLanguageModel，LLM)生成领域的新训练范式：RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型

·2023-01-14 15:50

主要内容: 本文提出了一种基于(ppo)的微电网最优调度方法。该方法采用强化学习(RL)来学习调度策略，并积累相应的调度知识。同时，引入ppo模型，将微电网调度策略动作从离散动作空间扩展到连续动作

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「已注销」·2023-01-14 15:41

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超参数优化在搜索空间中选择超参数HPO算法有哪些Black-BoxMulti-Fidelity总结三、网络架构搜索NeuralArchitectureSearch(神经架构的搜索)早期NAS的工作：通过强化学习（ReinforcementLearning

Lingxw_w·2023-01-14 13:54

强化学习导论

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weixin_26756255·2023-01-14 08:42

networkx 转deepsnap raise TypeError(f“Unknown type {key} in edge attributes.“)

最近在学习图神经网络，在按照官方文档构建networkx带权网络后，试图将其转为deepsnap网络，却出现了以下报错：File"/home///Deep-reinforcement-learning-with-pytorch

IdolPhint·2023-01-14 07:36

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原文：ReinforcementLearning(DQN)Tutorial—PyTorchTutorials1.12.0+cu102documentation作者：AdamPaszke本教程说明如何使用

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特特丶·2023-01-11 17:29

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获本年度ICML最佳的三篇论文如下：Monday–Ballroom3+4–12:04–DuelingNetworkArchitecturesforDeepReinforcementLearningZiyuWangGoogleInc

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