sutton

Sutton《增强学习导论》最新版（548PDF）

第二版引言第一版引言符号总结摘要1.增强学习的问题1.1增强学习1.2案例1.3增强学习要素1.4限制和范围1.5一个延伸案例：Tic-Tac-Toe1.6小结1.7增强学习的历史列表法2.多臂赌博机（Muti-armBandits）问题2.1K-臂赌博机问题2.2行动值方法2.3The10-armedTestbed我有几张阿里云幸运券分享给你，用券购买或者升级阿里云相应产品会有特惠惊喜哦！把想要
煊琰·2020-08-24 11:44

强化学习基础 | (1) 模型基础

该系列博客主要参考的资料是Sutton的强化学习书和UCL强化学习的课程。“希望写完后自己的强化学习碎片化知识可以得到融会贯通，也希望可以帮到更多的人，毕竟目前系统的讲解强化学习的中文资料不太多。”
CoreJT·2020-08-19 19:33

强化学习如何入门

强化学习如何入门强化学习如何入门参考书目知乎专栏博客专栏视频教程实践代码学习建议参考书目《ReinforcementLearning:Anintroduction》提到强化学习，就不得不提这本书了，这是强化学习的奠基人Sutton
海晨威·2020-08-19 03:22

强化学习（六）时序差分在线控制算法SARSA

SARSA这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第五讲部分。
文宇肃然·2020-08-18 18:53

多智能体强化学习笔记 01

而单智能体强化学习算法有本神作，即Sutton的《ReinforcementLearning:Anintroduction》，有这本神作，足矣。
小草cys·2020-08-17 11:18

强化学习 / 动态规划：策略改进（Policy Improvement）使策略更优的数学证明

前言：Sutton第二版《强化学习》中，第4章第2节“策略改进”介绍了基于贪心算法的策略改进。为什么以（只考虑一个后续状态来选择当前动作的）贪心算法进行更新的策略一定会比原策略更优呢？
PiperNest (同公众号)·2020-08-09 15:25

强化学习笔记1：Multi-armed Bandits

1.强化学习的元素对应Sutton书的1.3节。强化学习包括了两个基本元素agent和enviroment，除此之外还包含有四个主要的子元素：policy:定义了机器人在每个特定时刻的选择动作的策略。
zte10096334·2020-08-04 10:51

强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning

DeepQ-Learning这一篇对应Sutton书的第11章部分和UCL强化学习课程的第六讲。
weixin_34199335·2020-07-28 19:09

The option-critic architecture（下）

Experiments我们首先考虑四个房间域中的导航任务（Sutton、Precup和Singh1999）。我们的目标是评估一组完全自主学习的option从环境的突然变化中恢复过来的能力。
米么裤·2020-07-28 12:00

The option-critic architecture

我们在option框架内解决这个问题[Sutton，Precup&Singh，1999；Precup，2000]。
米么裤·2020-07-24 23:00

强化学习笔记1

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_XX·2020-07-14 01:23

阿尔伯塔大学提出新型多步强化学习方法，结合已有TD算法实现更好性能

在AAAI2018接收论文列表中，来自阿尔伯塔大学强化学习和人工智能实验室RichardS.Sutton等研究者的一篇论文提出一种新的多步动作价值算法Q(σ)，该算法结合已有的时序差分算法，可带来更好性能
机器之心V·2020-07-11 00:58

深度强化学习领域盘点系列 | 大神篇

1RichardS.Sutton--Google科学家RichardS.Sutton，是加拿大计算机科学家。目前他是阿尔伯塔大
九三智能控v·2020-07-08 11:49

《强化学习Sutton》读书笔记（三）——动态规划（Dynamic Programming）

此为《强化学习》第四章。策略评估策略评估(PolicyEvaluation)首先考虑已知策略π(a|s)π(a|s)，求解vπ(s)vπ(s)。根据上一节中状态值函数的Bellman等式，有vπ(s)=∑aπ(a|s)∑s′∑rp(s′,r|s,a)[r+γvπ(s′)]vπ(s)=∑aπ(a|s)∑s′∑rp(s′,r|s,a)[r+γvπ(s′)]如果我们已知整个环境，那么对每个状态ss都可以
yucong96·2020-07-06 11:16

Reinforcement Learning 第四周课程笔记

本周三件事：看课程视频，阅读Sutton(1988)，作业3（HW3）。
我的名字叫清阳·2020-07-06 10:54

《Reinforcement Learning: An Introduction》强化学习导论英文教材自译中文版Chapter 1

译者注：此为本人自学了Sutton第二版《ReinforcementLearning:AnIntroduction》之后，为了夯实记忆和温故知新所做的自译中文版，。为了共享知识，将其发布在CSDN上。
昵称熠被占有·2020-07-06 04:39

Ubuntu14.04下安装Anaconda3-4.3.0后，无法创建虚拟环境的解决方法

强化学习方面的书籍寥寥无几，98年，RichardS.Sutton出版了他的强化学习导论第一版，即ReinforcementLearning:AnIntroduction，有1000多页。
遗落的蒲公英·2020-07-06 02:06

强化学习知识总结（一）

本篇主要是对这段时间以来我在科学网上发的一些强化学习相关的文章进行一个大汇总（Sutton书1-8章内容）。
baidu_37355300·2020-07-04 11:07

机器学习、深度学习领域最活跃的大牛合集

112105YoshuaBengio被引用次数：165920YannLeCun被引用次数：98395MichaelI.Jordan被引用次数：150144JeffDean被引用次数：95547RichardS.Sutton
gdtop818·2020-06-28 20:32

强化学习圣经：《强化学习导论》第二版（附PDF下载）

今天推荐RichardS.Sutton教授与AndrewG.Barto教授合著的《强化学习导论（第二版）》，RichardS.Sutton就职于iCORE大学计算机科学系，是强化学习领域的专家，其在强化学习领域的著作
Evan-yzh·2020-06-28 19:23

强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)

本文参考了Sutton的强化学习书第13章和
weixin_33709590·2020-06-28 03:28

[归纳]强化学习导论 - 第一章：介绍

开启本系列目的2.本书框架3.认识强化学习4.一些可应用强化学习的场景5.强化学习的基本概念5.与进化算法对比6.一个具体的例子：Tic-Tac-Toe7.总结8.附：致歉参考文献1.开启本系列目的最近开始阅读Sutton
OneLonelyTree·2020-06-27 07:20

实现sutton强化学习引论中的k摇臂赌博机问题

fromnumpyimportrandomimportmatplotlib.pyplotaspltK=[1,2,3,4,5]#总共的摇臂数有5个R={1:2,2:3,3:5,4:1,5:9}#各个摇臂对应的奖赏prob={1:0.6,2:0.5,3:0.2,4:0.7,5:0.05}#各个摇臂对应的概率吐币的概率T=2000count=dict(zip(list(range(1,6)),[0]*5
hanx0204·2020-06-25 06:31

[强化学习] 时序差分学习

写在前面本文主要为学习sutton书中《时序差分学习》章节整理而来。
nana-li·2020-05-11 12:36

机场不必再建在郊外，写字楼与航站楼只差一个过道的距离

在Sutton的设想中，在未来城市中，小号航站楼应穿插于写字楼之间，短跑道应建在城市
SmartNews·2020-03-31 02:56

[强化学习] 蒙特卡洛方法

写在前面强化学习系列方法主要学习Sutton的书，本文主要讲使用蒙特卡洛做预测和控制涉及到的问题。
nana-li·2020-03-28 10:43

Linux 用户，组，文件权限总结

添加用户组groupaddops创建一个ops用户组groupdelops删除用户组ops添加用户useradd-gopssutton创建用户sutton，加入到ops用户组cat/etc/passwd
hgjsj·2020-03-17 21:08

[强化学习] 有限马尔科夫决策过程

写在前面强化学习系列博客主要学习sutton的书，有些内容来自GoogleDeepMind的DavidSilver的PPT，再此声明。
nana-li·2020-03-14 14:41

[强化学习] 概念、举例、分类

写在前面本文主要是学习sutton的书--强化学习绪论部分的整理，这里为了更好地理解，扩展了一些书上的内容。
nana-li·2020-03-03 20:30

RL 阅读材料笔记 Sutton (1988)

1.IntroThelearningtopredictproblem:usingpastexperiencewithanincompletelyknownsystemtopredictitsfuturebehavior.Importantadvantage:trainingexamplescanbetakendirectlyfromthetemporalsequenceofordinarysens
我的名字叫清阳·2020-02-28 06:53

Sutton个人主页翻译

  RichardS.Sutton：DeepMindAlberta杰出科学家，同时也是Alberta大学计算机科学系的教授，强化学习和人工智能实验室首席研究员。CIFAR首席科学顾问。
小小何先生·2020-02-23 10:24

跟着Sutton经典教材学强化学习中的蒙特卡罗方法

本文部分内容取自Sutton的经典教材《强化学习》，并提供了额外的解释和例子。初探蒙特卡罗蒙
大数据文摘·2020-02-17 05:04

猿学－用蒙特卡罗法（MC）求解

蒙特卡罗法这一篇对应Sutton书的第五章和UCL强化学习课程的第四讲部分，第五讲部分。1.不基于
猿学·2020-02-10 18:58

苦痛的教训

image作者：RichSutton最近看了多篇文章，都有提到这篇Sutton写的文章。就找来看看，而似乎也没见人翻译，就动手翻了下。
坂本龙一·2019-12-27 14:39

✨HyBridge Sutton 鹅绒连帽羽绒服✨

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莹莹de铺子·2019-12-18 22:10

妳身陷不开心的情感中离不开吗？ 下一个不见得会比较好

根据外网报道，史丹佛教授RobertI.Sutton，其作品“混球生存指南TheAssholeSurvivalGuide”里，便点出身陷在其中的人，如何用一些自我修复的理由，来为自己疗伤，这种状况就像毒瘾
今日文传·2019-12-12 07:35

书单丨8本AI著作，记录前沿科技的最新发展

《强化学习（第2版）》【加】RichardS.Sutton,【美】AndrewG.Barto著，俞凯等译本书作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强
博文视点·2019-10-21 11:12

深度学习（三十八）——深度强化学习（1）教程

教程http://incompleteideas.net/sutton/book/the-book-2nd.html《ReinforcementLearning:AnIntroduction》，RichardS.Sutton
antkillerfarm·2019-09-02 16:49

系统学习机器学习之增强学习（一）--模型基础

转自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/9385570.html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。
Eason.wxd·2019-06-15 12:22

强化学习笔记01：马尔科夫决策过程与动态规划

MarkovDecisionProcessandDynamicProgrammingDate:Match2019MaterialfromReinforcementLearning:AnIntroduction,2nd,Rechard.S.Sutton
IMISer2016·2019-04-02 23:32

【OpenAI-Gym】学习记录之gym安装

理论学习部分安利一本书籍RichardS.Sutton的ReinforcementLearning:AnIntroduction；算法学习主要为使用OpenAIGym，学习强化学习算法，并对不同的强化学习算法进行比较
JiawenW·2019-02-27 17:26

Reinforcement Learning - Morvan Python

但不建议直接看，一开始可以先看看Sutton书里的balancingmethods或者Udacity的强化学习课了解一些基本概念，再来看莫凡的简单例子就会更加融会贯通。
chitoseyono·2019-02-27 15:35

Keras深度强化学习--Actor-Critic实现

AC算法（Actor-Critic）架构可以追溯到三、四十年前，其概念最早由Witten在1977年提出，然后Barto,Sutton和Anderson等在1983年左右引入了actor-critic架构
Daisy丶·2019-01-10 13:38

强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)

本文参考了Sutton的强化学习书第13章和
刘建平Pinard·2018-12-18 18:00

【OpenAI-Gym】gym安装

理论学习部分安利一本书籍RichardS.Sutton的ReinforcementLearning:AnIntroduction；算法学习主要为使用OpenAIGym，学习强化学习算法，并对不同的强化学习算法进行比较
我对代码一无所知·2018-11-19 14:39

强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning

DeepQ-Learning这一篇对应Sutton书的第11章部分和UCL强化学习课程的第六讲。
刘建平Pinard·2018-09-28 16:00

《强化学习Sutton》读书笔记（五）——时序差分学习（Temporal-Difference Learning）

此为《强化学习》第六章Temporal-DifferenceLearning。时序差分学习(Temporal-DifferenceLearning,TD)是强化学习的核心。TD学习是蒙特卡洛MC法和动态规划DP法的综合，它可以像MC那样，不需要知道环境的全部信息，通过交互就能学习；同时，它也可以像DP那样，在（其他值函数）估计的基础上进行估计，从而不需要求解完整个事件(Episode)。时序差分估
yucong96·2018-09-06 13:16

强化学习（三）用动态规划（DP）求解

动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL强化学习课程的第三讲。1.动态规划和强化学习问题的联系对于动态规划，相信大家都很熟悉，很多使用算法的地方都会用到。就算是机器学
刘建平Pinard·2018-08-12 20:00

强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)

MDP这一篇对应Sutton书的第三章和UCL强化学习课程的第二讲。1.强化学习引入MDP的原因强化学习的8个要素
刘建平Pinard·2018-08-05 18:00

强化学习（一）模型基础

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。
刘建平Pinard·2018-07-29 18:00
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