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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

Deep Reinforcement Learning 基础知识（DQN方面）

Introduction深度增强学习DeepReinforcementLearning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法。

songrotek·2020-08-26 23:07

强化学习策略梯度梳理2 - AC（附代码）

策略梯度梳理ACActor-CriticActor-CriticPolicyGradient（QAC）QACwithsharednetworkone-stepACAC(λ\lambdaλ)主要参考文献ReinforcementLearning

ThousandsOfWind·2020-08-26 08:48

强化学习策略梯度梳理1 - REINFORCE（附代码）

策略梯度梳理REINFORCE策略梯度（PG）REINFORCEREINFORCE-baseline对比DQN总结主要参考文献ReinforcementLearning:Anintroduction，Sutton

ThousandsOfWind·2020-08-26 08:48

强化学习策略梯度梳理-SOTA下（A2C，A3C 代码）

AsynchronousAdvantageActorcritic）workeroptimisertrainIMPALA策略梯度SOTA这个部分主要参考周博磊老师的第九节的顺序主要参考课程IntrotoReinforcementLearni

ThousandsOfWind·2020-08-26 08:17

强化学习（RLAI）读书笔记第一章介绍

前言：sutton的《reinforcementlearning:anintroduction》新版已经基本完成，结合他在学校开设的课程609，进行强化学习的系统学习。609的课程资料等等在这里。

无所知·2020-08-26 07:15

一次漫长的代码复现经历

项目地址戳此——Minecraft-Reinforcement-Learnin

seniusen·2020-08-26 07:10

深度增强学习David Silver（八）——Integrating Learning and Planning

本节课主要讲：Model-BasedReinforcementLearningIntegratedArchitecturesSimulation-BasedSearchmodel用一个具有参数η的MDP

cs123951·2020-08-26 06:09

Reinforcement Learning An Introduction~An Extended Example: Tic-Tac-Toe

1.5扩展示例：三连棋游戏为了说明强化学习的一般概念并将其与其他方法进行对比，我们接下来将更详细地考虑一个单一的例子。考虑一下我们比较熟悉的孩子们的三连棋游戏。两名玩家轮流在一个三乘三的棋盘上比赛。一个玩家画X符号和另一个玩家画O符号，直到一个玩家通过在水平，垂直或对角线上连续放置三个标记来获胜，作为X玩家，他获胜的局面如下图所示。如果棋盘填满了，两名玩家都没有连续三子，那么比赛就是平局。因为熟练

coolsunxu·2020-08-26 06:37

Reinforcement Learning笔记(1)--基本框架-问题和解决方案

「学习内容总结自udacity深度学习课程，截图来自udacity课件」基本框架-问题1.基本框架RL的基本框架如下图所示，主要是指智能体(Agent)如何学习与环境(Environment)互动的过程。将时间离散化看待，在最开始的时间步中，环境会向智能体展示一些情景或者说智能体会观察环境得到一个结果(observation)，然后智能体必须向环境做出响应动作(action)。在下一个时间步中，环

caoqi95·2020-08-25 17:07

Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels

这是一篇迟来很久的关于增强学习（ReinforcementLearning,RL）博文。增强学习最近非常火！

曾先森~~·2020-08-25 01:00

SARSA与Q-learning的区别

莫烦强化学习视频https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/SARSA与Q_learning

ZONG_XP·2020-08-25 01:57

强化学习之Policy Gradient

参考：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/5-1-policy-gradient-softmax1

ZONG_XP·2020-08-25 01:57

强化学习（Reinforcement Learning）

https://www.zhihu.com/topic/20039099/intro强化学习强化学习主体主要由智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State)、动作（Action）、奖励（Reward）组成。智能体执行某个动作后，环境将会转换到一个新的状态，对于该新的状态环境给出奖励信号，随后，智能体根据新的状态和环境反馈的奖励，按照一定的策略执行新的动作。(智能体通过状态

bineleanor·2020-08-25 01:50

强化学习(reinforcement learning)原理

1、简介强化学习的任务对应一个四元组：E=E=X：当前状态A：可采取的动作总体集合P：各个转移状态的概率值R：奖赏函数整体的过程是，对于当前状态X，从动作集合A中选择一个动作，作用在X上，使得X按照概率转移函数P转移到另外一种状态，然后环境根据奖赏函数R对动作进行反馈。强化学习在某种意义上可看作具有延迟标记信息的监督学习，它与监督学习不同，监督学习每个样本会有对应的标签，强化学习没有标签，而是执行

xiayto·2020-08-25 01:34

强化学习-Q learning

www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning

winycg·2020-08-25 01:22

DQN

IwilltryallouttodiscusstheDQNalgorithminthisarticle.BasicIntroductionWehavewitnessedthepowerofdeeplearningaboutsolvinghigh-computationproblemsandthestrenghofreinforcementlearningatdecision-making.Tryi

williamyi96·2020-08-25 01:50

Multi-agent Reinforcement Learning: An Overview 读书笔记

Multi-agentReinforcementLearning:AnOverview读书笔记目录abstractintroductionbackgroundbenefitandchallengeMARLgoalMARLalgorithmapplicationexampleOutlookrelatedworkconclusion

又一年七月·2020-08-25 01:34

Hierarchical Deep Reinforcement Learning: Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic Motivation

ResearchTopicLearninggoal-directedbehaviorinenvironmentswithsparsefeedbackisamajorchallengeforreinforcementlearningalgorithms

Vic_Hao·2020-08-25 01:29

强化学习(Reinforcement Learning)学习笔记DAY01（RL分类和Q Learning简单例子）

分类可以把所有的强化学习分成两类：Model-FreeRL和Model-BasedRL。还可以分成以下两类：基于概率（Policy-BasedRL）和基于价值（Value-BaesdRL）。还有另外一种分类：回合更新（Monte-Carloupdate）和单步更新（Temporal-Differenceupdate）。要说的最后一种分类：在线学习（On-Policy）、离线学习（Off-Polic

沙鳄鱼·2020-08-25 01:28

【论文整理】model-based control Model-based + Model-free

Model-based+Model-freeMBMF:Model-BasedPriorsforModel-FreeReinforcementLearning,S.Bansaletal.,CoRL2017Continuousdeepq-learningwithmodel-basedacceleration

DrogoZhang·2020-08-25 01:53

【论文整理】model-based control Model Learning and Model-predictive Control (MPC)

ModelLearningandModel-predictiveControl(MPC)Learningmodel-basedplanningfromscratch,R.PascanuandY.Lietal.,Arxiv2017DeepReinforcementLearninginaHandfulofTrialsusingProbabilisticDynamicsModels