Sutton

强化学习笔记

强化学习笔记-简介本文是根据Sutton的经典书籍«ReinforcementLearning:AnIntroduction»前三章内容整理的笔记。

小新0077·2024-02-20 03:10

【强化学习】基于蒙特卡洛MC与时序差分TD的简易21点游戏应用

类似于Sutton和Barto的21点游戏示例，但请注意，纸牌游戏的规则是不同且非标准的。2.为方便描述，过程使用代码截图，文末附链接。

如果皮卡会coding·2023-12-30 04:42

《强化学习Sutton》读书笔记（一）——多臂赌博机（Multi-armed Bandits）

此为《强化学习》第二章。多臂赌博机问题描述问题描述略。理想状态下，如果我们可以知道做出行为aa时得到的期望价值，那问题就结了，按期望选择最大的就好了。它的表达式为：q∗(a)≐E[Rt|At=a]q∗(a)≐E[Rt|At=a]其中，选择行为aa的理论期望价值q∗(a)q∗(a)定义为在第tt步选择行为(Action)aa得到的奖励(Reward)RtRt的期望。但显然，我们是不可能精确得到q∗(

yucong96·2023-11-11 00:28

强化学习笔记（2）—— 多臂赌博机

参考：RichardS.Sutton《ReinforceLearning》第2章本节，我们在只有一个状态的简化情况下讨论强化学习中评估与反馈的诸多性质，在RL研究早期，很多关于评估性反馈的研究都是在这种

云端FFF·2023-11-05 22:33

小郁同学·2023-11-03 16:02

读书笔记--＞强化学习--＞强化学习一些基本概念介绍

因为工作中涉及到强化学习知识，故开始利用闲暇时间学习，主要参考的书籍是RichardS.Sutton和AndrewG.Barto编写的ReinforcementLearning（第二版）。

村头陶员外·2023-10-21 16:37

第十二篇：强化学习SARSA算法

后由RichardS.Sutton和AndrewG.Barto在他们的著作《Reinforc

算法channel·2023-06-14 06:48

强化学习-基础知识（一）

本系列主要是对Sutton&BartoBook:ReinforcementLearning:AnIntroduction这本85页左右的RL教材的

Vergil_sss·2023-04-20 05:08

深度强化学习-背景

在本篇中，我们简要介绍人工智能的概念和基本原理（Russell和Norvig，2009），机器学习，深度学习（Goodfellow等人，2016），和强化学习（Sutton和Barto，2018年）。

寒山叟·2023-04-18 08:42

《Where the Money Was》钱在哪儿-中英文版

完整的英文+中文《WheretheMoneyWas》地址https://dwz.cn/8XA2MRi1萨顿(Sutton)是操纵人的高手，每次抢银行，手上一把大杆枪，越大越好，让人看见就害怕，反正里面没子弹

沉默_6801·2023-03-24 05:23

8. Actor-Critic、DDPG、A3C

最早由Witten在1977年提出了类似AC算法的方法，然后Barto,Sutton和Anderson等大牛在1983年左右引入了actor-critic架构。但由于AC算法的研究难

weixin_30790841·2023-01-23 15:13

CMU 10703: Deep Reinforcement Learning and Control, Spring 2017

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

weixin_30722589·2023-01-18 21:02

DRL经典文献阅读（一）：策略梯度理论（Policy Gradient, PG）

原文题目：PolicyGradientMethodsforReinforcementLearningwithFunctionApproximation作者：RichardS.Sutton,DavidMcAllester

二向箔不会思考·2023-01-09 07:33

强化学习基础 | (7) 时序差分离线控制算法Q-Learning

SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA，而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论，因此本文我们关注于时序差分离线控制算法，主要是经典的Q-Learning算法.Q-Learning这一篇对应Sutton

CoreJT·2023-01-04 23:21

强化学习导论_Example 6.5: Windy Grid-world

组会汇报时需要整理《强化学习导论》第二版-Sutton一书中的例题代码，所以将理解过程记录了一下，并且巩固一遍python的基础知识。

Horizon-Wenty·2022-12-23 14:33

通过代码学Sutton强化学习1：Grid World OpenAI环境和策略评价算法

经典教材ReinforcementLearning:AnIntroduction第二版由强化领域权威RichardS.Sutton和AndrewG.Barto完成编写，内容深入浅出，非常适合初学者。

MyEncyclopedia·2022-12-23 14:03

Richard S.Sutton 《强化学习》学习笔记第一章第二章

根据RichardS.Sutton的《强化学习》第二版为主要学习资料，整理的学习笔记目录第1章导论1.7历史I表格型求解方法第二章多臂赌博机2.1一个k臂赌博机问题2.2动作-价值方法2.310臂测试平台

strawberry47·2022-11-28 09:08

Richard S.Sutton 《强化学习》学习笔记第三章

目录第3章有限马尔科夫决策过程3.1“智能体-环境”交互接口3.2目标和收益3.3回报和分幕（episodes）3.4分幕式和持续性任务的统一表示法3.5策略和价值函数贝尔曼方程：最优策略和最优价值函数小结第3章有限马尔科夫决策过程一二章链接MDP涉及了延迟收益，需要在当前收益和延迟收益之间权衡。赌博机问题估计每个动作的价值q∗(a)q_*(a)q∗(a)，MDP问题中估计每个动作a在每个状态s中

strawberry47·2022-11-28 09:08

强化学习（第二版）笔记——第五章蒙特卡洛方法

参考周博磊老师课程RichardS.Sutton《ReinforcementLearning》第五章蒙特卡洛方法MonteCarloMethods1蒙特卡洛方法在强化学习中的应用2蒙特卡洛预测（MonteCarloPrediction

十六次宇宙闪烁·2022-11-28 09:08

强化学习（一）模型基础

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达一、前言从今天开始整理强化学习领域的知识，主要参考的资料是Sutton的强化学习书和UCL强化学习的课程。

小白学视觉·2022-11-28 09:37

第1章强化学习基础

-Sutton

程序员小勇·2022-11-28 09:06

【Reward is enough】Sutton、DavidSilver师徒联手：奖励机制足够实现各种目标。

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/作者：小舟、陈萍文章来源：转载自机器之心(链接文末)通用人工智能，用强化学习的奖励机制就能实现吗？几十年来，在人工智能领域，计算机科学家设计并开发了各种复杂的机制和技术，以复现视觉、语言、推理、运动技能等智能能力。尽管这些努力使人工智能系统在有限的环境中能

深度强化学习实验室·2022-11-21 22:44

模糊测试——强制发掘安全漏洞的利器（Jolt 大奖精选丛书）

模糊测试——强制发掘安全漏洞的利器（Jolt大奖精选丛书）【美】Sutton,M.Greene,A.Amini,P.著段念赵勇译ISBN978-7-121-21083-92013年10月出版定价：89.00

博文视点·2022-10-13 14:49

RL 实践（2）—— 杰克租车问题【策略迭代 & 价值迭代】

参考：《ReinforcementLearningAnIntroduction》——RichardS.Sutton完整代码下载：[HandcraftEnv]Jack’sCarRental(PolicyIteration

云端FFF·2022-10-10 19:46

强化学习（第二版）Sutton - 第二章习题答案和解析

强化学习（第二版）Sutton-习题答案和解析第二章2.12.22.32.42.62.72.82.92.102.5&2.11强烈建议大家参考这位大佬的答案和解析，还有代码！！！

born-in-freedom·2022-09-11 07:32

Sutton and Barto 教材中多臂老虎机（k-armed bandit testbed）模拟

SuttonandBarto教材中多臂老虎机（k-armedbandittestbed）模拟简介问题描述kkk-armedbandit问题ϵ\epsilonϵ-greedy和greedy算法q∗(a)q_{*}(a)q∗(a)和Qt(a)Q_{t}(a)Qt(a)Exploration和exploitationSample-average方法kkk-armedtestbedgreedy算法ϵ\ep

kdaHugh·2022-05-05 07:09

强化学习入门1—多臂老虎机Multi-armed Bandits

Multi-armedBandits多臂老虎机问题描述动作选择ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ−greedyUCB算法梯度赌博机算法小结Multi-armedBandits多臂老虎机本节主要是对sutton

小菜羊~·2022-04-22 07:48

强化学习基础 | (13) 策略梯度(Policy Gradient)

本文参考了Sutton的强化学习书第

CoreJT·2022-04-14 07:21

强化学习实践笔记（1）——Q-learning、SARSA和SARSA(lambda)

（算法原理部分是大致看完sutton书中对应小节之后的一些总结，实现的部分均按照莫烦强化学习中前几节课的算法代码部分重新敲了一遍，真的是特别好的学习材料！）

RavenRaaven·2022-04-09 07:46

强化学习2——Q算法、TD算法、Sarsa算法

1988年sutton提出时间差分算法。1992年Watkins提出Q-learning算法。1994年rummery提出Saras算法。

路漫求索_CUMT·2022-04-09 07:07

强化学习笔记（6）—— 无模型（model-free）control问题

参考：周博磊老师的教程ReinforcementLearningCoursebyDavidSilverRichardS.Sutton《ReinforceLearning》第5章、第6章强化学习（四）用蒙特卡罗法

云端FFF·2022-03-29 07:44

强化学习课程笔记之policy-based方法

Policy-based和Value-based是RL中Model-free的两大分支，关于value-based的课程笔记，点这里(个人认为将李宏毅教授的强化学习笔记结合Sutton强化学习书籍一起学习会更好

Ton10·2022-03-29 07:46

强化学习笔记（3）—— 有限马尔可夫决策过程（finite MDP）

参考：周博磊老师的教程RichardS.Sutton《ReinforceLearning》第3章符号说明：本文用StS_tSt或s代表当前时刻t的状态，St+1S_{t+1}St+1或s’代表下一时刻的状态

云端FFF·2022-03-05 07:33

强化学习中REIINFORCE算法和AC算法在算法理论和实际代码设计中的区别

背景就不介绍了，REINFORCE算法和AC算法是强化学习中基于策略这类的基础算法，这两个算法的算法描述（伪代码）参见Sutton的reinforcementintroduction(2nd)。

Hello_BeautifulWorld·2022-02-13 14:00

强化学习第二版-Sutton-学习笔记

章节目录1.导论I表格型求解方法2.多臂赌博机K臂赌博机增量式实现跟踪一个非平稳问题乐观初始值基于置信度上界（UCB）的动作选择梯度赌博机算法3.有限马尔科夫决策过程（有限MDP）目标和收益回报和分幕策略和价值函数最优策略与最优价值函数1.导论参考书籍：https://item.jd.com/12696004.html在交互中学习是几乎所有学习和智能理论的基本思想，强化学习相比于其他机器学习方法，

小了白了兔_白了又了白·2020-12-30 17:30

基于DQN强化学习训练一个超级玛丽

本系列将延续通过代码学Sutton强化学习系列，逐步通过代码实现经典深度强化学习应用在各种游戏环境中。

文文学霸·2020-12-13 22:57

强化学习笔记（4）—— 无模型（model-free）prediction问题（α-MC方法、TD方法）

参考：周博磊老师的教程ReinforcementLearningCoursebyDavidSilverRichardS.Sutton《ReinforceLearning》第5章、第6章强化学习（四）用蒙特卡罗法

云端FFF·2020-12-08 21:21

【深度强化学习】DQN训练超级玛丽闯关

上一期MyEncyclopedia公众号文章通过代码学Sutton强化学习：从Q-Learning演化到DQN，我们从原理上讲解了DQN算法，这一期，让我们通过代码来实现DQN在任天堂经典的超级玛丽游戏中的自动通关吧

风度78·2020-12-08 13:00

第一篇博客

Sutton的书啃的差不多了，现在一边梳理消化，一边写一些代码加深理解。回想起从大学细分专业开始，陆陆续续读了不少专业书，

哈喽十八子·2020-11-14 23:51

强化学习基础篇（一）强化学习入门

主要基于的课本来自Richard.S.Sutton以及AndrewG.Barto的《ReinforcementLearning》第二版。同时有由俞凯翻译的中译本。

Jabes·2020-10-17 19:28

《强化学习Sutton》读书笔记（六）——n步Bootstrapping（n-step Bootstrapping）

此为《强化学习》第七章n-stepBootstrapping。nn步Bootstrapping是MC和TD(0)的综合。随着对参数nn的调整，我们可以看到TD是如何过渡到MC的。而最佳的方法往往就是介于TD和MC之间。nn步TD估计在上一章的TD(0)方法中，我们有v(St)←v(St)+α(Gt−v(St))v(St)←v(St)+α(Gt−v(St))并且，我们使用了一步后的状态值函数来估计G

yucong96·2020-09-13 04:47

《强化学习Sutton》读书笔记（四）——蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）

此为《强化学习》第五章。上一节中的动态规划方法需要知道整个environment的信息，但有的时候，我们只有经验(Experience)（比如一组采样），而对environment没有任何其他知识；或者我们有一个可以交互的黑盒，通过黑盒可以进行仿真得到experience，但具体黑盒内的概率模型也是不知道的（或者非常难以计算的）。这种情况下，动态规划方法不再适用，蒙特卡洛方法(MonteCarlo

yucong96·2020-09-13 04:47

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

强化学习基础 | (14) Actor - Critic

本文主要参考了Sutton的强化学习书

CoreJT·2020-09-10 17:17

P300脑机接口及数据集处理

Sutton等人发现，当人脑受到小概率相关事件的刺激时，脑电信号中会出现一个潜伏期约为300ms的正向波峰，P300因此得名。

pengchengIT·2020-09-10 15:56

强化学习策略梯度梳理2 - AC（附代码）

ACActor-CriticActor-CriticPolicyGradient（QAC）QACwithsharednetworkone-stepACAC(λ\lambdaλ)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