reInforce 第2页

策略梯度算法（Policy Gradient）逐行代码详解

理论部分以及完整代码参看之前的博客：https://blog.csdn.net/qq_47997583/article/details/124506650本文章介绍的是策略梯度算法中的REINFORCE

小帅吖·2022-12-11 10:54

gamma分布 pytorch_PyTorch 概率分布-torch分布

它们是得分函数估计器/似然比估计器/REINFORCE和路径导数估计器。REINFORCE通常被认为是强化学习中策略梯度方法的基础

鸣泣的海猫·2022-12-09 17:28

强化学习:带MonteCarlo的Reinforce求解MountainCar问题

小车爬山问题连续状态空间:S=(xt,vt)TS=(\mathbfx_t,\mathbfv_t)^TS=(xt,vt)T,xt∈[−1.2,0.6]\mathbf{x_t}\in[-1.2,0.6]xt∈[−1.2,0.6]，vt∈[−0.07,0.07]\mathbf{v_t}\in[-0.07,0.07]vt∈[−0.07,0.07]，x0∈[−0.6,−0.4],v0=0x_0\in[-0.

赛亚茂·2022-12-08 22:09

强化学习:Reinforce with Baseline求解MountainCar-v0小车上山问题

1.问题背景小车上山问题的问题背景就不再赘述了，在实现过程中用到了python的gym库。导入该环境的过程代码如下:importgym#环境类型env=gym.make("MountainCar-v0")env=env.unwrappedprint("初始状态{}".format(np.array(env.reset())))而提前需要导入的库如下:importsysimportnumpyasnp

赛亚茂·2022-12-08 22:09

强化学习-DDPG算法

二是使用PolicyGradient(PG)算法(例如Reinforce)直接求解。但是对于方式一，离散化处理在一定程度上脱离了工程实际；对于方式二，PG算法在求解连续控制问题时效果往往不尽人意。

数据铁人·2022-12-07 12:33

强化学习（四）--DDPG算法

强化学习（四）--DDPG算法1.DDPG算法2.DDPG算法代码3.DDPG算法的效果展示上一篇文章介绍了PG算法大类的Reinforce算法，它是一种基于MC更新方式的算法，而它的另一大类是基于Actor-Critic

BUAA小乔·2022-12-07 12:58

强化学习原理与应用作业二

目录0.说明1.Task1ImplementingDQN1.1DQNforPongNoFrameskip-v42.Task2ImplementingPolicyGradient2.1REINFORCE及变体

Echo木·2022-12-02 13:05

深度强化学习CS285 lec5-lec9（超长预警）

深度强化学习CS285lec5-lec9学习感悟一、策略梯度(PolicyGradient)1.1REINFORCE1.2改进方法1.2.1因果性（Causality）1.2.2基准（Baselines

Nemo555·2022-11-29 18:27

【PyTorch深度强化学习】带基线的蒙特卡洛策略梯度法（REINFOECE）在短走廊和CartPole环境下的实战（超详细附源码）

但是假设每个动作的奖赏均为正，则每个动作出现的概率将不断提高，这一现象会严重降低学习速率，并增大梯度方差根据这一思想，我们构建一个仅与状态有关的基线函数，保证能够在不改变策略梯度的同时，降低其方差，带基线的REINFORCE

showswoller·2022-11-28 07:23

【RL】强化学习另一种思路：policy-based方法

博主的github链接，欢迎大家来访问~：https://github.com/Sh-Zh-7强化学习经典算法实现地址：https://github.com/Sh-Zh-7/reinforce-learning-impl

BananaScript·2022-11-26 02:20

训练策略网络和价值网络

阿尔法狗2016版本使用人类高手棋谱数据初步训练策略网络，并使用深度强化学习中的REINFORCE算法进一步训练策略网络。策略网络训练好之后，使用策略网络辅助训练价值网络。

DeepGeGe·2022-11-21 10:37

DRL基础（十二）——近端策略优化算法PPO【附代码】

主要内容：讲解PPO提出的背景讲解PPO算法的理论和技巧基于Pytorch实现PPO算法，并用于解决gym环境中乒乓球游戏(Pong)PPO完整代码下载链接见文末文章目录1REINFORCE存在的问题2

二向箔不会思考·2022-11-20 05:21

reinforce learning、强化学习、增强学习、RL

目录WhatisRL一些必要的说明关键词例子说人话理论细节QLearnintgDQN如何训练NN?DDPG论文理解几个概念WhatisRL通过不断尝试不同策略地种瓜，学会了一个（或几个）种出好瓜的策略π（即学习，或称训练）。利用学习得到的策略π，进行下一次的种瓜（即应用）。这个种瓜的过程，可以看做一个马尔科夫决策过程，这个过程在强化学习理论中的关键概念包括：动作、状态、奖赏、状态转移函数、累积奖赏

干了这碗汤·2022-11-10 07:02

动手强化学习（九）：策略梯度算法

动手强化学习（七）：DQN改进算法——DuelingDQN1.简介2.策略梯度3.REINFORCE4.REINFORCE代码实践5.小结6.扩展：策略梯度证明文章转于伯禹学习平台-动手学强化学习（强推

Jasper0420·2022-10-28 10:23

强化学习算法实践（一）——策略梯度算法

文章目录Reference1.REINFORCE1.1Basic1.2Code2.ImprovementTips2.1AssignSuitableCredit2.2AddaBaseline2.3AdvantageFunction3

冠long馨·2022-10-28 09:18

强化学习课程笔记（二）——马尔科夫决策过程和动态规划寻找最优策略

参考材料1.强化学习入门课程(英文)https://www.bilibili.com/video/av372950482.课程对应知乎讲解https://zhuanlan.zhihu.com/reinforce3

小郁同学·2022-10-23 17:18

CartPole 强化学习详解2 - Policy Gradient

也叫Reinforce算法，原始实现：examples/reinforce.pyatmain·pytorch/examples·GitHub参考代码：https://github.com/MorvanZhou

Oxalate-c·2022-07-17 07:02

号称“超越OpenCV，史上最快C++人脸检测系统”

libfacedetection提供了四套接口，分别为frontal、frontal_surveillance、multiview、multiview_reinforce，其中multiview_reinforce

计算机编程老师·2022-07-16 07:06

人脸检测--libfacedetection

提供了frontal、frontal_surveillance、multiview、multiview_reinforce四个接口。性能缺点能检测到的最小人脸是48*48。链接GitHub

studyeboy·2022-07-16 07:02

强化学习入门笔记（一）——莫烦Python

参考材料1.强化学习入门课程(英文)https://www.bilibili.com/video/av372950482.课程对应知乎讲解https://zhuanlan.zhihu.com/reinforce3

小郁同学·2022-07-10 07:40

attention,learn to slove routing problem翻译

我们在两个方向上都做出了贡献：我们提出了一个基于注意力层的模型，该模型具有优于PointerNetwork的优势，并且展示了如何使用REINFORCE和基于确定性贪婪展开的简单基线来训练该模型，我们发现该模型比使用

zzzzz忠杰·2022-05-30 07:06

强化学习（九）- 策略梯度方法 - 梯度上升，黑箱优化，REINFORCE算法及CartPole实例

策略梯度方法引言9.1策略近似和其优势9.2策略梯度定理9.2.1梯度上升和黑箱优化9.2.2策略梯度定理的证明9.3REINFORCE:蒙特卡洛策略梯度9.3.1轨迹上的REINFORCE算法9.3.2REINFORCE

Stan Fu·2022-04-14 07:17

基于baseline的策略梯度（Reinforce算法与A2C）

强化学习——基于baseline的策略梯度（Reinforce算法与A2C）1.baseline的推导2.策略梯度的蒙特卡洛近似3.baseline的选取4.Reinforce算法4.1基本概念4.2算法的训练流程

CyrusMay·2022-04-14 07:07

论文笔记7：Prioritized Experience Replay

Ea9z7rbX4jMNcr01YuTgqiRn2AVofeznnVuNTUdMmZvjqZ_odCdrm13FiahPkyur&wd=&eqid=9dd06a3a00005cfa000000035b2c5e1dPrioritizedExperienceReplay(DQN)(Tensorflow)-强化学习Reinforce

uuummmmiiii·2022-04-11 07:54

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 A2C with baseline

目录1.引言2.数学推导3.算法1.引言我们上次介绍了利用到了baseline的一种算法：REINFORCE。

ZDDWLIG·2022-04-11 07:34

基于Pytorch的强化学习(DQN)之REINFORCE VS A2C

目录1.引言2.比较3.本质联系1.引言我们前面两次学习了与baseline有关的两种算法：REINFORCE和A2C，仔细阅读的同学会发现两者的神经网络的结构是一致的，那么这两者究竟有什么关系呢？

ZDDWLIG·2022-04-11 07:27

【强化学习-16】REINFORCE with baseline

REINFORCEwithbaseline本笔记整理自(作者:ShusenWang):https://www.bilibili.com/video/BV1rv41167yx?from=search&seid=18272266068137655483&spm_id_from=333.337.0.0

刘兴禄·2022-04-06 07:46

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 REINFORCE with baseline

目录1.引言2.估计2.1估计期望2.2估计价值函数2.3估计状态函数3.算法3.1策略网络3.2价值网络1.引言我们上次讲到了baseline的基本概念，今天来讲讲使用到baseline的常用算法：REINFORCE2

ZDDWLIG·2022-04-06 07:08

强化学习入门6—Policy Gradient策略梯度算法

连续性问题REINFORCE：蒙特卡洛策略梯度加一个baseline小结本文是强化学习入门系列的第六篇，将介绍一种有别于前面Q-learning这些基于价值的算法——策略梯度。

小菜羊~·2022-03-30 07:39

【强化学习】策略梯度Policy-Gradient

目录Value-based强化学习方法的不足Policy-based强化学习方法的引入策略梯度的优化目标策略函数的设计Softmax策略函数Gauss策略函数蒙特卡罗策略梯度reinforce算法小结强化学习笔记

最忆是江南.·2022-03-30 07:09

强化学习6——Policy-based RL（MC policy gradient）

解决噪声问题usetemporalcausality在时序上处理（REINFORCE）上式梯度更新变为下式

菜且凶残_2017·2022-03-30 07:37

强化学习15——Proximal Policy Optimization (PPO)算法详细推导

在PolicyGradient推导和REINFORCE算法两篇文章介绍了PG算法的推导和实现，本篇要介绍的算法是ProximalPolicyOptimization(PPO)，中文叫近短策略优化算法。

jsfantasy·2022-03-12 07:06

强化学习 | 策略梯度学习 | Natural Policy Gradient | TRPO | PPO

从打地基开始，力求清晰各基础概念，对Gradient、PolicyGradient(REINFORCE、QActor-Critic、AdvantageActor-Critic)、NaturalPolicyGradient

111辄·2022-03-12 07:52

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

20180418复盘日志

1.从快速阅读Unite2success中我学到的概念:成功从小目标开始2.我在此篇文章学到的怦然心动的短语(单词):reinforce(加强)，mature(使…成熟)，motivetate(刺激，鼓励

17数438张菲菲·2021-06-23 05:59

Android持续集成：Jenkins+Gradle+360加固+多渠道打包

Gradle脚本一.在Project下新建一个目录reinforce,将360加固相关文件导入图片.pngimportjava.util.zip.ZipEntryimportjava.util.zip.ZipOutputStreamext

郭某人1·2021-06-09 16:38

2021-05-22中原焦点团队中级24吴隶骅第237天分享

观察与引发当事人去注意什么事情已经是比较好了；A，扩大(amplify)：拓展较好之处，特别探讨其对自我、人际与解决问题的效应，以及达成改变的种种方法即执行细节历程，以能类化至其他处；R，以态度与语言增强(reinforce

岁月静好_9afd·2021-06-05 09:19

Intriduction The Science Book

1.reinforce/ˌriːɪnˈfɔːs/(reinforcing,reinforced,reinforces)1.V-TIfsomethingreinforcesafeeling,situation

Tag猫咪酱·2021-05-06 04:51

reinforce_learning学习笔记

policy_gradientimportnumpyasnpdefget_action_and_next_s(pis,s):#移动一步后求得状态s的函数定义directions=["up","right","down","left"]next_directions=np.random.choice(directions,p=pis[s,:])#根据pi[s,:]选择directionifnext_

cj1064789374·2021-01-25 19:42

gamma分布 pytorch_PyTorch 1.0 中文文档：torch.distributions

这允许构造用于优化的随机计算图和随机梯度估计器.这个包一般遵循TensorFlowDistributions包的设计.通常,不可能直接通过随机样本反向传播.但是,有两种主要方法可创建可以反向传播的代理函数.即得分函数估计器/似然比估计器/REINFORCE

红色号角乐队·2021-01-14 16:02

强化学习算法复现（六）：PG（reinforce）_gym倒立摆

importgymimportnumpyasnpfromitertoolsimportcountimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorch.distributionsimportCategoricalenv=gym.make('CartPole-v1')env.

保护我方vivian·2020-12-23 15:49

强化学习资料总结

知乎专栏张楚珩强化学习前沿https://www.zhihu.com/column/reinforcementlearning叶强DavidSilver课程笔记与实践https://www.zhihu.com/column/reinforce

什么都不太行的syq·2020-12-02 00:42

13. 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

EdenJin·2020-09-12 15:39

强化学习基础 | (14) Actor - Critic

在策略梯度(PolicyGradient)中，我们讲到了基于策略(PolicyBased)的强化学习方法的基本思路，并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法。

CoreJT·2020-09-10 17:17

【实验楼/matplotlib.pyplot】绘制笛卡尔坐标系+注释+图例