Introduction to Reinforcement Learning

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从零开始入门强化学习—— An Introduction to Reinforcement Learning
AI天才研究院
09-03 1274
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 强化学习（Reinforcement learning）是机器学习的一个领域，它研究如何基于环境（环境反馈给机器的奖励或惩罚信号），引导机器做出高效率、目标明确的决策。它的理论基础来源于控制论、信息论和博弈论。强化学习目前已经成为许多热门应用领域中的重要工具。如机
《reinforcement learning：an introduction》第一章《The Reinforcement Learning Problem》总结
mmc2015的专栏
07-10 3145
由于组里新同学进来，需要带着他入门RL，选择从silver的课程开始。 对于我自己，增加一个仔细阅读《reinforcement learning：an introduction》的要求。 因为之前读的不太认真，这一次希望可以认真一点，将对应的知识点也做一个简单总结。 Reinforcement learning problems involve learning what
Reinforcement Learning: An Introduction
03-15
The authoritative textbook for reinforcement learning by Richard Sutton and Andrew Barto. Contents Preface Series Forward Summary of Notation I. The Problem 1. Introduction 1.1 Reinforcement Learning 1.2 Examples 1.3 Elements of Reinforcement Learning 1.4 An Extended Example: Tic-Tac-Toe 1.5 Summary 1.6 History of Reinforcement Learning 1.7 Bibliographical Remarks 2. Evaluative Feedback 2.1 An -Armed Bandit Problem 2.2 Action-Value Methods 2.3 Softmax Action Selection 2.4 Evaluation Versus Instruction 2.5 Incremental Implementation 2.6 Tracking a Nonstationary Problem 2.7 Optimistic Initial Values 2.8 Reinforcement Comparison 2.9 Pursuit Methods 2.10 Associative Search 2.11 Conclusions 2.12 Bibliographical and Historical Remarks 3. The Reinforcement Learning Problem 3.1 The Agent-Environment Interface 3.2 Goals and Rewards 3.3 Returns 3.4 Unified Notation for Episodic and Continuing Tasks 3.5 The Markov Property 3.6 Markov Decision Processes 3.7 Value Functions 3.8 Optimal Value Functions 3.9 Optimality and Approximation 3.10 Summary 3.11 Bibliographical and Historical Remarks II. Elementary Solution Methods 4. Dynamic Programming 4.1 Policy Evaluation 4.2 Policy Improvement 4.3 Policy Iteration 4.4 Value Iteration 4.5 Asynchronous Dynamic Programming 4.6 Generalized Policy Iteration 4.7 Efficiency of Dynamic Programming 4.8 Summary 4.9 Bibliographical and Historical Remarks 5. Monte Carlo Methods 5.1 Monte Carlo Policy Evaluation 5.2 Monte Carlo Estimation of Action Values 5.3 Monte Carlo Control 5.4 On-Policy Monte Carlo Control 5.5 Evaluating One Policy While Following Another 5.6 Off-Policy Monte Carlo Control 5.7 Incremental Implementation 5.8 Summary 5.9 Bibliographical and Historical Remarks 6. Temporal-Difference Learning 6.1 TD Prediction 6.2 Advantages of TD Prediction Methods 6.3 Optimality of TD(0) 6.4 Sarsa: On-Policy TD Control 6.5 Q-Learning: Off-Policy TD Control 6.6 Actor-Critic Methods 6.7 R-Learning for Undiscounted Continuing Tasks 6.8 Games, Afterstates, and Other Special Cases 6.9 Summary 6.10 Bibliographical and Historical Remarks III. A Unified View 7. Eligibility Traces 7.1 -Step TD Prediction 7.2 The Forward View of TD( ) 7.3 The Backward View of TD( ) 7.4 Equivalence of Forward and Backward Views 7.5 Sarsa( ) 7.6 Q( ) 7.7 Eligibility Traces for Actor-Critic Methods 7.8 Replacing Traces 7.9 Implementation Issues 7.10 Variable 7.11 Conclusions 7.12 Bibliographical and Historical Remarks 8. Generalization and Function Approximation 8.1 Value Prediction with Function Approximation 8.2 Gradient-Descent Methods 8.3 Linear Methods 8.3.1 Coarse Coding 8.3.2 Tile Coding 8.3.3 Radial Basis Functions 8.3.4 Kanerva Coding 8.4 Control with Function Approximation 8.5 Off-Policy Bootstrapping 8.6 Should We Bootstrap? 8.7 Summary 8.8 Bibliographical and Historical Remarks 9. Planning and Learning 9.1 Models and Planning 9.2 Integrating Planning, Acting, and Learning 9.3 When the Model Is Wrong 9.4 Prioritized Sweeping 9.5 Full vs. Sample Backups 9.6 Trajectory Sampling 9.7 Heuristic Search 9.8 Summary 9.9 Bibliographical and Historical Remarks 10. Dimensions of Reinforcement Learning 10.1 The Unified View 10.2 Other Frontier Dimensions 11. Case Studies 11.1 TD-Gammon 11.2 Samuel's Checkers Player 11.3 The Acrobot 11.4 Elevator Dispatching 11.5 Dynamic Channel Allocation 11.6 Job-Shop Scheduling Bibliography Index
An Introduction to Reinforcement Learning
09-26
Sutton 的 An Introduction to Reinforcement Learning. 基础教程。
Learning Reinforcement Learning (with Code, Exercises and Solutions)
omnispace的博客
10-01 1001
Why Study Reinforcement Learning Reinforcement Learning is one of the fields I’m most excited about. Over the past few years amazing results like learning to play Atari Games from raw pixelsand M
Lecture1: Introduction to Reinforcement Learning
Dream_xd的博客
03-10 1242
文章目录Abour Reinforcement LearningThe Reinforcement Learning ProblemRewardEnvironmentsHistoryStateEnvironment State SteS_t^eSte​Agent State StaS_t^aSta​Inside An RL AgentProblems with Reinforcement Lear...
An Introduction to Reinforcement Learning.pdf
07-24
强化学习是人工智能研究领域中一种重要的学习方法，它通过让智能体在一个环境中通过试错的方式进行学习，以达到某种性能指标的最大化。强化学习的核心思想是让智能体通过与环境的交互来学习，智能体的动作会受到环境...
An Introduction to Deep Reinforcement Learning
12-26
This manuscript provides an introduction to deep reinforcement learning models, algorithms and techniques. Particular focus is on the aspects related to generalization and how deep RL can be used for...
David Silver UCL强化学习课程学习笔记一之Introduction to Reinforcement Learning
dzcera的博客
01-30 879
Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning https://www.davidsilver.uk/teaching/ Admin Website: http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html Contact me: d.silver@cs.ucl.ac.uk About Reinforcement Learning The Reinforcement Learning Pro
Reinforcement Learning: An Introduction最新版习题解答（第一版本）
12-28
Reinforcement Learning: An Introduction最新版习题解答
Reinforcement Learning: An Introduction 2nd solutions （第二版 答案）
04-09
sutton的强化学习第二版的答案，不确定是否为sutton亲自提供的，仅供参考，还是很有帮助的
David Silver强化学习课程 Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning
KunBB的博客
03-22 939
.
Reinforcement Learning：An Introduction 读书笔记- Chapter 1
PeytonPu的博客
11-05 2086
Reinforcement Learning: An Introduction第一章
深度强化学习cs294 Lecture3&Lecture4: Introduction to Reinforcement Learning
无所知的博客
11-23 476
深度强化学习cs294 Lecture3&Lecture4: Introduction toReinforcement Learning1. Definition of a Markov decision process2. Definition of reinforcement learning problem3. Anatomy of a RL algorithm4. Brief ov...
【Introduction to Reinforcement Learning】翻译解读1
最新发布
程子鱼
04-07 2086
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一支分支学科，专注于通过与环境的互动进行训练，以最大化累积回报。与监督学习（通过从标注的示例中学习）或无监督学习（基于数据模式的学习）不同，RL处理的是一个自主智能体，该智能体必须做出直观的决策并通过与环境的互动进行学习。因此，RL的核心思想是通过试错探索，学习世界是如何运作的（例如，哪个动作会获得正向奖励，哪个不会），以最大化累积奖励。
《Reinforcement Learning: An Introduction》强化学习导论原文翻译 17.4 设计奖励信号
阿涛的博客
12-27 1540
17.4 设计奖励信号   强化学习优于监督学习的一个主要优点是强化学习不依赖于详细的指导信息：产生奖励信号不依赖于知道Agent的正确行为应该是什么。但强化学习应用程序的成功在很大程度上取决于奖励信号设计应用程序设计者的目标有多好，以及实现该目标的过程中，信号评估的进展有多好。出于这些原因，设计奖励信号是任何强化学习应用的关键部分。   通过设计奖励信号，我们的目的是设计Agent环境的一部分...
《reinforcement learning：an introduction》第三章《Finite Markov Decision Processes》总结
mmc2015的专栏
07-12 1584
由于组里新同学进来，需要带着他入门RL，选择从silver的课程开始。 对于我自己，增加一个仔细阅读《reinforcement learning：an introduction》的要求。 因为之前读的不太认真，这一次希望可以认真一点，将对应的知识点也做一个简单总结。 应用RL解决实际问题，目前已有的算法总的来说还是可以的，主要是要设计好能够反映问题本质的state/rewa
reinforcement learning : an introduction
12-14
强化学习是一种机器学习方法，它致力于教会智能体在一个动态环境中做出最优决策。在强化学习中，智能体通过不断与环境进行交互来学习，并且根据环境的反馈来调整自己的行为。 强化学习的一个核心概念是“奖励”，它是环境对智能体行为的评价。智能体的目标是通过选择能够最大化长期奖励累积的行为策略来学习。在学习的过程中，智能体通过试错和学习的方法逐步改进自己的决策策略。 强化学习涉及到很多基本元素，比如：状态、动作、策略和价值函数。状态是指代表环境的信息，动作是智能体可以执行的动作选择，策略是智能体根据当前状态选择动作的方法，价值函数是用来评估每个状态或动作的价值。这些元素相互作用，并通过学习算法来更新和改善，使得智能体能够做出更好的决策。 强化学习有很多不同的算法，其中最著名的是Q-learning和Deep Q-Network（DQN）。Q-learning是一种基于值函数的学习方法，它通过不断更新状态-动作对的价值来优化策略。而DQN则是在Q-learning的基础上引入了深度神经网络，使得智能体能够处理更复杂的环境和任务。 总之，强化学习是一种通过交互式学习来教会智能体做出最优决策的方法。它在许多领域有广泛的应用，比如人工智能、自动驾驶、游戏AI等。通过不断的试错和学习，智能体可以不断改进自己的行为策略，达到最优性能。
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