强化学习总结

最新推荐文章于 2024-11-13 16:00:06 发布
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#深度学习 #算法 #机器学习

强化学习总结

十分推荐大家购买阅读《动手学强化学习》（张伟楠 著）一书，作者为上交大副教授，青橙奖得主，水平极高，并且书中语言内容完全不晦涩，并附有大量的实验代码，完全没有BUG。以下是根据书中的讲解概括的PPT截图，本来想做组会的时候说一下，结果老师直接让我跳过了。。。。。
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动手学强化学习第2章多臂老虎机
chen的博客
10-11 647
在多臂老虎机(MAB)问题中，有一个有K根拉杆的老虎机，拉动每一根拉杆都对应一个关于奖励的概率分布RRR。我们每次拉动其中一根拉杆，就可以从该拉杆对应的奖励概率分布中获得一个奖励rrr。我们在各个拉杆的奖励概率分布未知的情况下，从头尝试，目标是操作T次拉杆后获得尽可能高的累积奖励。由于奖励的概率分布是未知的，所以我们需要在探索拉杆的获奖概率和根据经验选择获奖最多的拉杆中进行权衡。采用怎样的操作策略才能使获得的累积奖励最高便是多臂老虎机问题。
《动手学强化学习》- 学习笔记一
海里的果
06-18 434
机器学习分预测型和决策型。 决策型就是强化学习。特点是，决策能影响环境，引起环境的改变。 特点：转变到新的状态，获得即时奖励，随着时间的推移最大化积累奖励。
人工智能+Python动手学强化学习源代码
04-27
vs2022编写源代码，绝对可以运行
AI：2020年6月24日北京智源大会演讲分享之强化学习专题论坛——12:10-12:40张伟楠《基于模型的强化学习：基础与前沿》
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-24 7091
AI：2020年6月24日北京智源大会演讲分享之强化学习专题论坛——12:10-12:40张伟楠《基于模型的强化学习：基础与前沿》 导读：首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授，博主受益匪浅，此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时，一张一张截图进行保存，希望与大家一起学习，共同进步，一起见证或筑起人工智能的下一个十年。非常欢迎国内外人工智能领域网友，前来留言探讨与分享，同时感谢点赞或评论！ 目录 12:10-12:40基于模型的强化学习：基础与前沿 ...
[通俗易懂]《动手学强化学习》学习笔记1-第1章 初探强化学习
weixin_56760882的博客
04-07 2957
参考：《动手学强化学习》作者：张伟楠，沈键，俞勇动手学强化学习 网页版动手学强化学习 github代码动手学强化学习 视频强化学习入门这一篇就够了！！！万字长文（讲的很好）我做出的决策：选择了强化学习作为研究方向。强化学习是人工智能的未来。未来智能系统需要能够在不接受持续监督的情况下自主学习，而强化学习正是其中的最佳代表之一。我们知道，机器学习分为无监督学习，（有）监督学习，强化学习，迁移学习和深度学习等。（各有说法）无监督学习分析数据流，发现模式并做出预测，无需任何其他指导。解决聚类问题。
强化学习总结PPT学习
09-14
强化学习（RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
强化学习总结报告
01-26
该文档是导师给我安排的强化学习相关算法的学习任务，要求做出一份报告交给导师。适合对强化学习有兴趣的初学者。
分布式强化学习总结
rl小透明
04-26 2802
DPPO 在ppo基础上的优化 1.在状态中加入了RNN，能够兼顾观察状态的时序性，更加适用与POMDP问题 2.在回报计算中使用了K步奖励法 3.对原来的数据进行归一化 DPPO框架含有一个chief线程，和多个worker线程。多个worker进程可以并行运行 全局只有一个共享梯度区和共享PPO模型 不同的worker中还有自己的局部PPO模型和局部环境 局部PPO模型的作用：worker使用PPO策略和局部环境进行互动获得数据，并在更新中计算梯度 A3C 我们先看看经典的A3C[1]架构图。
《动手学强化学习》总结
最新发布
weixin_41794514的博客
11-13 1356
从Q-learning 到DPPO
RL强化学习总结（一）——强化学习基本概念
Elon15的博客
08-03 803
强化学习基本概念
reinforcement_learning:动手机器学习练习第18章-强化学习
04-05
强化学习 动手机器学习练习第18章-强化学习
Hands-On-Reinforcement-Learning-with-Python:Packt发行的《使用Python进行动手强化学习》
05-28
用Python进行动手学习 这是Packt发布的“ ”的代码库。 使用OpenAI Gym和TensorFlow进行大师强化和深度强化学习 这本书是关于什么的？ 强化学习（RL）是人工智能的趋势和最有前途的分支。 使用Python进行动手强化学习不仅可以帮助您掌握基本的强化学习算法，而且可以帮助您掌握高级的深度强化学习算法。 本书涵盖以下激动人心的功能： 了解强化学习方法，算法和元素的基础 训练代理商使用OpenAI Gym和Tensorflow走路 了解马尔可夫决策过程，贝尔曼最优性和TD学习 使用各种算法解决多臂强盗问题 掌握深度学习算法，例如RNN，LSTM和CNN及其应用程序 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： policy_iteration(): Initialize r
重磅发布！最新版《动手学深度学习》PDF 版今天终于可以下载
Paper weekly
10-25 1004
强烈推荐李沐等人的《动手学深度学习》最新版！完整中文版 PDF 终于在10月 5日更新可下载：加我微信好友马上获取链接暗号：“书”内容简介此书的结构：以下是主要目录：01资源获取方...
【动手学强化学习】DDPG+HER
qq_47997583的博客
07-09 3670
通过一个代码实例学习DDPG算法与HER算法结合进行训练
重磅发布！《动手学深度学习》PDF 版今天终于可以下载
涛哥聊Python
06-28 1649
本书的目标让大家动手学深度学习，四位大牛作者倾情奉献，并开源此书：完整中文版PDF 终于在 5月 8 日可下载，这是今天我刚下载后的截图：此书的结构：以下是 PDF 的主要目录：前四章...
【强化学习】《动手学强化学习》马尔可夫决策过程
dzc_go的博客
09-16 681
本文是参照《动手学强化学习》第三章的学习笔记，主要介绍马尔可夫过程、马尔科夫奖励过程、马尔可夫决策过程与贝尔曼方程。
动手学强化学习reinforcement_learning-chapter-nineteen-目标导向的强化学习
邹九的个人博客
10-22 600
TPPO algorithm 最大化 update 前后两个策略的JθEπ0s0JθEπ0​s0​的差值，也就是最大化残差的累加和，并且两个策略的KL散度要满足一定条件，不能太大的，导致步子太大扯着蛋。但是每个残差又要尽可能地小，来train价值网络的，保证策略收敛的，也就是最大化残差的和，同时要保证单个残差尽可能地小。PPO algorithm和TPPO是类似的情况，加入了截断条件，也就是重要性采样的比值要在一定区间内，否则就截断，而且还用到了最小值。
动手学强化学习reinforcement_learning-chapter-1-初探强化学习，阅读的note
邹九的个人博客
10-21 423
之前听过某个老师说过，人生就是一颗多叉树，你每一次的选择都是多叉树的一个节点，做出选择以后就有了分叉，但是美好的人生，有各种各样的，但总是在多叉树的某个目的地等着你，一般做错了选择，就会偏离目的地，若是做对了选择，就会越来越接近目的地，一开始的选择就做错了，那么以后需要通过更多的选择才能纠正偏离的方向，所以人生的多叉树，最开始的时候做错选择，偏离的方向会很多，人生的选择都是需要通过努力获取的，也就是选择是有代价的，有的选择或者没得选择，那是两种情况。
强化学习概述——《动手学强化学习》笔记
一起加油~
04-28 1053
强化学习问题概述、强化学习的定义、强化学习的环境、马尔可夫决策过程、强化学习的目标函数、状态值函数、状态-动作值函数、强化学习常用策略
PyTorch框架下强化学习算法的深度总结
资源摘要信息:"基于PyTorch的强化学习算法总结.zip" 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，它通过智能体（agent）与环境（environment）的交互学习，目标是采取一系列动作以最大化累积...
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