ReinForcement 第22页

【强化学习】Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning (2016)

作者认为估计每个action的价值是没有必要的，例如在Enduro游戏中，仅仅当碰撞要发生时，判断左转还是右转才是有效的。在一些状态下，知道该做什么action是首要重要的，但是在一些其他状态下，action的选择对于产生的结果是没有影响的。然而statevalue的估计对于每个状态是至关重要的。作者说这个方法在存在多个相似的action时效果很好。所以作者重新定义了Q值：V表示statevalu

Laverwang·2020-09-17 05:53

【强化学习】Human-level control through deep reinforcement learning（2015）

Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning（2015）强化学习中，智能体面对的一个问题是：它们必须从高维输入得到有效的环境表示，并且可以把这些传递给新的环境中

Laverwang·2020-09-17 05:52

【强化学习】Playing Atari with Deep Reinforcement Learning （2013）

PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning（2013）这篇文章提出了第一个可以直接用强化学习成功学习控制policies的深度学习模型。

Laverwang·2020-09-17 05:52

浅谈强化学习中的函数估计问题 - Function Approximation in RL

假设你对强化学习（ReinforcementLearning）有最基本的了解。

止于至玄·2020-09-16 23:06

2020网上的连续性学习（终身学习、持续学习）论文汇总

ContinualReinforcementLearningwithMulti-TimescaleReplay连续性学习和强化学习结合在一起。

努力奋斗-不断进化·2020-09-16 01:45

Value-based Reinforcement Learning

不久前做了一个关于value-basedRL相关的slides，主要讲解了基于值的强化学习方法的几个重要理论方法，同时讲解了Q-learning作为off-policy方法在学习过程中产生的bias的来源已经如何减轻的几种方法。源文件：Github讲义：PDF

南极光·2020-09-15 14:57

强化学习笔记(1)

基于Simplestatisticalgradient-followingalgorithmsforconnectionistreinforcementlearning0.概述该文章提出了一个关于联合强化学习算法的广泛的类别

MezereonXP·2020-09-14 19:15

THE WISDOM OF THE CROWD: RELIABLE DEEP REINFORCEMENT LEARNING THROUGH ENSEMBLES OF Q--FUNCTIONS

ABSTRACTReinforcementlearningagentslearnbyexploringtheenvironmentandthenex-ploitingwhattheyhavelearned.Thisfreesthehumantrainersfromhavingtoknowthepreferredactionorintrinsicvalueofeachencounteredstate

Adam坤·2020-09-14 01:58

Deep learning和Reinforcement lea…

转自：http://www.infoq.com/cn/articles/atari-reinforcement-learning作者尹绪森发布于2014年3月31日引子说到机器学习最酷的分支，非Deeplearning

szdbl·2020-09-14 00:59

AlphaZero 完爆前辈 AlphaGo，这个人工智能新突破价值有多大？(转)

AlphaZero使用了名为「强化学习」（reinforcementlearning）的AI技术，它只使用了基本规则，没有人的经验，从零开始训练，横扫了棋类游戏AI。AlphaZero首先征服

zhang43211234·2020-09-13 14:10

机器学习总结（lecture 18）算法：强化学习Reinforcement Learning（RL）

lecture18：强化学习ReinforcementLearning目录lecture18强化学习ReinforcementLearning目录1简介1什么是强化学习2强化学习方法汇总3为什么要用强化学习

九方先生·2020-09-13 08:16

论文笔记1：Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs

参考资料：鼻祖论文：PlayingAtariwithDeepReinforcementLearningHuman-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning

uuummmmiiii·2020-09-13 07:41

强化学习读书笔记（一）：基本概念以及马尔可夫过程

强化学习的概念ReinforcementLearning，强化学习，有时也称作增强学习。简单来说，强化学习就是希望受试者能够基于经验，对当前环境做出反应，以获得最大的长期回报。

庐州小白·2020-09-13 03:53

Reinforcement Learning by Sutton 第三章习题答案

好不容易写完了想看全部的欢迎点击下面的githubhttps://github.com/LyWangPX/Solutions-of-Reinforcement-Learning-An-Introduction-Sutton

weixin_34023863·2020-09-13 03:23

强化学习读书笔记_0

强化学习读书笔记-10-on-policy控制的近似方法学习笔记：ReinforcementLearning:AnIntroduction,RichardS.SuttonandAndrewG.Bartoc2014,2015,2016

jianglibo1024·2020-09-13 01:48

【强化学习1.0】导论 & 多臂赌博机问题（multi-armed bandit）

强化学习（ReinforcementLearning，下面简称RL）研究的是在交互中学习的方式。通俗来说，就是“做什么能让我们最终的收益最大化”。最常举例的一个场景就是游戏，比如下棋。

江户川柯壮·2020-09-13 01:34

写给人类的机器学习五、强化学习

五、强化学习原文：MachineLearningforHumans,Part5:ReinforcementLearning作者：VishalMaini译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0探索和利用

布客飞龙·2020-09-12 17:38

8.基于表格方法的规划和学习planning and learning--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录基于表格方法的规划和学习planningandlearningwithtabularmethods前言模型和规划Dyna：综合规划、决策和学习的框架当模型是错的优先遍历/扫描prioritizedsweeping期望更新和采样更新轨迹采样实时动态规划在决策时规划启发式搜索rollout算法蒙特卡洛树搜索总结基于表格方法的规划和学习planningandlearningwithtabular

EdenJin·2020-09-12 16:42

1~8.PART one总结--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

本书主要分为三大部分，分别是基于表格的方法；近似策略方法；扩展部分。第一部分属于rl基础内容，基本涵盖了基于值函数方法的核心思想。要熟悉并善于分析不同方法之间的区别和联系，构建起整个知识体系框架。之前我们所讲的方法都有很多共同点：试图估计值函数；通过对实际的或仿真的经验进行备份操作来更新值函数；都遵循GPI框架。尽管大体框架都相同，但彼此之间还是有区别的，重要的区分维度就是更新的深度和宽度:横轴表

EdenJin·2020-09-12 16:10

5.蒙特卡洛方法--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录蒙特卡洛方法MonteCarlomethod前言蒙特卡洛预测动作价值的蒙特卡洛估计蒙特卡洛控制无exploringstarts的MC控制基于重要性采样的离线策略预测增量式实现off-policy的MC控制*discounting-awareimportancesample*per-decisionimportancesample总结蒙特卡洛方法MonteCarlomethod内容梳理：本章

EdenJin·2020-09-12 16:09

6.时序差分学习Temporal-Difference Learning--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录时序差分学习Temporal-DifferenceLearning前言TD预测/评估TD预测方法的优势TD(0)的最优性Sarsa:在线策略TD控制Q-learning:off-policyTD控制期望sara算法最大化偏差MaximizationBias和DoubleLearningGame、afterstate和其他特例总结时序差分学习Temporal-DifferenceLearni

EdenJin·2020-09-12 16:09

7.n步自举n-step bootstraping--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录n步自举n-stepbootstraping前言n-stepTD预测n-stepSarsan-step离线策略学习*带控制变量的per-decision方法n-step树备份算法（无重要性采样的off-policy）统一的算法：n-stepQ(sigma)总结n步自举n-stepbootstraping内容简要梳理：本章提出了n步自举的方法，按照之前的套路，分别从预测和控制两个方面进行分析

EdenJin·2020-09-12 16:09

4.动态规划--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录动态规划前言策略评估/预测策略提升策略迭代值迭代异步动态规划广义策略迭代动态规划算法的效率问题总结内容梳理：本文主要讲解动态规划方法，首先讲解了策略评估用以计算值函数，然后提到了策略提升的方法，接着又提出了策略迭代的方法，针对策略迭代每次都要进行策略评估，且每次策略评估都要对状态集合中的所有状态进行更新，由此导致的训练时间成本大，故此提出了值迭代的方法。为了加快DP解决问题的速度，提出了A

EdenJin·2020-09-12 16:08

3.有限马尔可夫决策过程--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录有限马尔科夫决策过程FiniteMarkovDecisionProcesses前言智能体-环境接口agent和environment之间的界限目标和回报回报表示+episodictask和continuingtaskepisodictaskcontinuingtask策略和值函数贝尔曼方程状态值函数贝尔曼方程动作值函数贝尔曼方程最优策略和最优值函数贝尔曼最优方程总结有限马尔科夫决策过程Fi

EdenJin·2020-09-12 16:08

2.多臂赌博机--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

多臂赌博机文章目录多臂赌博机前言k臂赌博机任务描述行为值函数action-valuefunction增量式实现方法非平稳问题nonstationaryproblem乐观初值方法optimisticinitialvalues上限置信区间动作选择Upper-Confidence-Bound（UCB）梯度赌博机算法关联/联想搜索（情景式赌博）associativeresearch总结10臂赌博机实验1.

EdenJin·2020-09-12 16:08

1.简介--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

简介强化学习的概念与重要特征：1.强化学习是一种学习如何将状态映射到动作，以获得最大奖励的学习机制。2.强化学习的重要特征：强化学习过程中，其动作不仅直接影响到当前奖励，还可能会影响下一个状态，从而通过下一个状态，影响随后的奖励。因此，试错法和延迟奖励(trial-and-errorsearchanddelayedreward)是强化学习最重要的两个特征。强化学习的另外一个重要特征如下所示：这段话

EdenJin·2020-09-12 16:36

基于近似的离线策略方法--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录基于近似的离线策略方法前言1.半梯度方法2.off-policy发散的例子2.1MDP中取出两个状态bairdcounterexample贝尔德反例TsitsiklisandVanRoy’sCounterexample3.死亡三角/死亡三元组4.线性值函数几何学5.贝尔曼误差中的梯度下降6.贝尔曼误差的不可学习性7.梯度TD方法8.Emphatic-TD方法9.减小方差总结基于近似的离线策

EdenJin·2020-09-12 15:40

资格迹--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录资格迹前言1.λ\lambdaλ回报2.TD(λ\lambdaλ)3.n-step截断λ\lambdaλ回报算法4.重新更新：在线λ\lambdaλ回报算法5.真正的在线TD(λ\lambdaλ)6.MC学习中的dutchtrace7.Sarsa(λ\lambdaλ)8.变量λ和γ9.带有控制变量的off-policytraces10.Watkins'sQ(λ\lambdaλ)toTree

EdenJin·2020-09-12 15:39

策略梯度方法--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录策略梯度方法前言1.策略近似及其优势2.策略梯度理论3.REINFORCE：MC策略梯度4.有baseline的REINFORCE算法5.Actor-Critic方法6.连续问题的策略梯度7.连续动作空间的策略参数化总结策略梯度方法前言之前我们所讲的方法都是基于值函数的，基本的流程就是先求出值函数的值，然后再根据值函数值的大小选择一个动作。这类方法叫做action-valuemethods

EdenJin·2020-09-12 15:39

基于近似的on-policy控制方法--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录基于近似的on-policy控制方法前言1.episodic半梯度控制2.半梯度n-stepsarsa3.平均奖励：针对连续任务的一种新的回报形式4.弃用折扣设置deprecatingthediscountingsetting5.微分半梯度n-stepsarsa算法总结基于近似的on-policy控制方法前言本章将讲解控制问题，也就是如何找到一个优化策略。结合上一节参数化的方法，动作值函数

EdenJin·2020-09-12 15:38

基于近似的在线策略预测方法--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录基于近似的在线策略预测方法前言1.值函数近似2.预测目标VE‾\overline{VE}VE3.随机梯度和半梯度方法stochastic-gradientandsemi-gradient4.线性方法5.线性方法的特征构造5.1多项式方法5.2傅里叶基5.3coarsecoding粗糙编码特征5.4tilecoding堆编码/瓦片编码5.5径向基函数radialbasisfunctions6

EdenJin·2020-09-12 15:06

MIT 深度学习与自动驾驶公开课 Deep Learning for Self-Driving Cars 讲义梗概

提纲整理如下：IntroductiontoDeepLearningandSelf-DrivingCarsDeepReinforcementLearningforMotionPlanningLearningtoDrive

哀酱·2020-09-12 12:52

【RLchina第二讲】 Foundations of Reinforcement Learning

文章目录策略方法VIPIVIandPI:收敛性分析Qlearningn-steptransitionprobability:anexampleComputationallearningtheoryProbablyApproximatelyCorrect(PAC)learning理论分析**LearningboundforfiniteH-consistentcase**：**Learningboun

小小何先生·2020-09-12 07:45

强化学习（基本概念）

概述强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是机器学习的一个重要分支。

王爷的大房子·2020-09-12 07:15

浑兮其若浊·2020-09-12 07:39

DRL学习第一课: 结构梳理和理清概念

近期在忙一个比较重要的项目,做到机器人快速避障,正在努力学习和更新中.深度强化学习(DeepReinforcementLearning)强化学习是机器学习的一个分支,相较于机器学习经典的有监督学习,无监督学习问题

爱发呆de白菜头·2020-09-12 06:14

【文献阅读03】Deep Reinforcement Learning Based Resource Allocation for V2V Communications

DeepReinforcementLearningBasedResourceAllocationforV2VCommunications（点击可见原文）p.s.此文19年发表，到20年8月被引199次论文要解决的问题单播和广播场景下

Love_marginal·2020-09-12 06:21

强化学习在动态交通优化问题中的应用

文章前言部分引用的一些论文不错，可以按图索骥~11、文章信息《DeepReinforcementLearningforDynamicUrbanTransportationProblems》。

文文学霸·2020-09-12 05:34

Windows 10安装OpenAI的Gym

参考Windows,Linux,macOS三平台安装OpenAI的Gym和UniverseOpenAIGym是一个用于开发和比较RL（ReinforcementLearning（强化学习））算法的工具包

volcano321·2020-09-12 05:44

【论文翻译】Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

摘要：我们第一个提出了"利用强化学习从高维输入中直接学习控制策略"的深度学习模型。该模型是一个卷积神经网络，经过Q-learning训练，输入为原始像素，输出为：“用来估计未来reward”的值函数。我们将我们的方法应用于游戏环境下的7款atari2600游戏，没有调整过架构或学习算法。我们发现它在6个游戏中超越了所有以前的方法，并且在3个游戏中超过了人类专家。1.Introduction直接从视

猪蒙索洛夫·2020-09-11 17:54

【论文翻译】ACTOR-MIMIC ：DEEP MULTITASK AND TRANSFER REINFORCEMENT LEARNING

Abstract：在多个环境中行动并且将学会的知识进行迁移，是智能体的一个重要技能。为此，我们定义了一种新的“多任务和迁移学习”方法，使智能体能够学习如何同时处理多个任务，然后将其知识推广到新的领域。这种方法被称为“Actor-Mimic”，利用深度强化学习技术和模型压缩技术，来学习一个单一的策略网络：在几位专家老师的指导下，学习如何在一系列不同的任务中行动。我们随后证明了：学习到的表征，能够在没

猪蒙索洛夫·2020-09-11 17:54

【阅读笔记】Safe Reinforcement Learning for Control Systems: A Hybrid Systems Perspective and Case Study

硕士论文题目：SAFEREINFORCEMENTLEARNING:ANOVERVIEW,AHYBRIDSYSTEMSPERSPECTIVE,ANDACASESTUDYHSCC：SafeReinforcementLearningforControlSystems

zoe_ed·2020-09-10 22:04

（DPRL+GCNN读书笔记）Deep Progressive Reinforcement Learning for Skeleton-based Action Recognition

（DPRL+GCNN读书笔记）DeepProgressiveReinforcementLearningforSkeleton-basedActionRecognition1.摘要2.引言3.相关工作3.1Skeleton-basedActionRecognition3.2DeepReinforcementLearning4

mocap路上的小白·2020-09-10 16:19

An introduction to reinforcement learning

CONTENTIntroductionTerminologyGoalClassificationMarkovDecisionProcessMarkovProcessMarkovRewardProcessMarkovDecisionProcessDynamicProgrammingSamplingMethodsformodel-free.(solutionsforsmallMDPs)MonteCar

OverTheMoon·2020-09-10 15:36

CS231N-14-Reinforcement Learning

WhatisReinforcementLearningMarkovDecisionProcessMDPValueFunctionQ-valueFunctionBellmanEquationQ-learningPolicyGradient

Victor的草原·2020-09-10 12:52

谷歌AI布局论文解读1：翻译部分

标题:ChipPlacementwithDeepReinforcementLearning用深度强化学习进行芯片布局。

邱奕杭·2020-09-04 18:42

论文解读：Transfer in Deep Reinforcement Learning Using Successor Features and Generalised Policy Impr...

论文题目：TransferinDeepReinforcementLearningUsingSuccessorFeaturesandGeneralisedPolicyImprovement.论文链接：http

Papers_L·2020-09-04 13:27

【论文笔记】 Reinforcement-Learning-Guided Source Code Summarization using Hierarchical Attention

1INTRODUCTION软件维护blablabla……代码注释blablabla……好的代码注释应具有以下特征：(1)正确性，正确地阐明代码的意图；(2)流利，使维护者易于阅读和理解；(3)一致性，遵循标准的样式/格式。现有的研究：统计语言模型，模板和规则，神经机器翻译等。研究的局限性和作者的一些见解：直接输入代码作为文本，不考虑代码的层次结构（能够通过不同上下文的不同token为注释生成提供更

animalkun·2020-08-28 21:18

增强学习Reinforcement Learning经典算法梳理1：policy and value iteration

前言就目前来看，深度增强学习（DeepReinforcementLearning)中的很多方法都是基于以前的增强学习算法，将其中的valuefunction价值函数或者Policyfunction策略函数用深度神经网络替代而实现

songrotek·2020-08-26 23:08

DRL前沿之：Hierarchical Deep Reinforcement Learning

1前言如果大家已经对DQN有所了解，那么大家就会知道，DeepMind测试的40多款游戏中，有那么几款游戏无论怎么训练，结果都是0的游戏，也就是DQN完全无效的游戏，有什么游戏呢？比如上图这款游戏，叫做Montezuma’sRevenge。这种游戏类似超级玛丽，难在哪里呢？需要高级的策略。比如图中要拿到钥匙，然后去开门。这对我们而言是通过先验知识得到的。但是很难想象计算机如何仅仅通过图像感知这些内

songrotek·2020-08-26 23:08

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7.n步自举n-step bootstraping--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

4.动态规划--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

3.有限马尔可夫决策过程--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

2.多臂赌博机--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

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