强化学习从零开始从无到有

原创 已于 2022-04-16 09:20:58 修改 · 1.1k 阅读 · 2 ·
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#机器学习

于 2022-04-14 15:31:50 首次发布

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MDP与POMDP

 一分钟小视频：

​​​​​​​什么是强化学习（Reinforcement Learning）？【知多少】_哔哩哔哩_bilibili

参考：

01 强化学习Agent的基础内容 - 知乎

马尔可夫决策过程 - 知乎

马尔科夫决策过程(Markov decision process, MDP)和马尔科夫奖励过程(Markov Reward Process)_老实人小李的博客-优快云博客

<规划与决策>—MDP、POMDP及其应用 - 简书

最低0.47元/天 解锁文章
图解5: 从零开始的深度强化学习
AI天才研究院
09-12 3181
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 人工智能领域最火热的研究方向之一是深度学习（Deep Learning），而其中的一项重要任务就是强化学习（Reinforcement Learning）。在过去几年里，随着深度学习方法和算法的不断进步，强化学习也逐渐进入了人工智能研究的视野中。而这篇文章将从零开
从零开始搭建强化学习环境
AI天才研究院
09-02 2967
强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习领域里一个重要分支，它与监督学习、无监督学习、强化学习等不同。其核心思想是给予机器以奖赏（Reward）或惩罚（Penalty），通过不断迭代与反馈获取信息，使机器能够做出更好的决策、策略或者行为。在强化学习领域中，一般会用到Q-learning、DQN、PG等算法。本文将基于这些算法进行整体介绍并重点阐述其实现原理。项目背景及研究意义；强化学习的定义及关键术语；
强化学习从入门到精通！看这一篇就够了
star_nwe的博客
04-30 4720
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的，与并列。它最大的特点，是通过与环境互动，在不断试错中“学习”如何做出最优决策。强化学习本来是行为心理学中的概念，20世纪70-90年代，随着计算机科学的发展，强化学习逐步被数学化和算法化。其发展的重要时间节点包括：• 1989年：Watkins提出Q-learning算法，为后续发展奠定基础。• 1990年代：蒙特卡洛方法、时序差分学习（TD Learning）等基础理论完善。
从0开始强化学习——强化学习的简介和分类
志远的博客
01-11 3178
目录 写在前面 1. 强化学习简介 2. 强化学习分类 写在前面 最近一直在给老板打工，已经很久没有写过博文了，最近打算系统学习一遍强化学习，所以就开个新坑，和大家分享一下在学习过程中的收获，未来一段时间将不定期更新~ 本文内容 1. 强化学习简介 2. 强化学习分类 一、 强化学习简介 强化学习（Reinforcement Learning, RL），是机器学习常见的方法之一，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...
从零开始的强化学习入门学习路线
m0_74693860的博客
05-10 3121
强化学习是机器学习领域中的一个分支，它是指智能体通过与环境的交互来学习如何采取最佳行动以最大化奖励信号的过程。如果你对强化学习感兴趣，下面是一个入门强化学习的学习路线。当然，强化学习是一个广泛应用于现实场景的领域，建议保持学习和更新知识的态度，关注最新的研究进展和实际应用，不断扩展自己的强化学习知识和技能。（内含：两大Pytorch、TensorFlow实战框架视频、图像识别、OpenCV、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、代码、PPT以及深度学习书籍，以及最新学习路线图等）你想要的咱都有哟~~~
从零开始：理解强化学习的基本概念
AI天才研究院
12-31 1353
1.背景介绍 强化学习(Reinforcement Learning，RL)是一种人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术，它旨在让计算机程序或机器人通过与环境的互动学习，以便在未来的相似环境下更好地做出决策。强化学习的核心思想是通过奖励和惩罚来指导学习过程，使得智能体逐渐学会如何在环境中取得最大化的利益。 强化学习的研究起源于1980年代，但是直到2010年代，随...
从零开始-Machine Learning学习笔记(32)-强化学习
kabuto_hui的博客
11-30 1057
文章目录1. K-摇臂赌博机1.1 探索与利用1.2 $\epsilon$-贪心1.3 Softmax2. 有模型学习2.1 策略评估2.2 策略改进2.3 策略迭代与值迭代3. 免模型学习3.1 蒙特卡罗强化学习3.2 时序查分学习4. 值函数近似5. 模仿学习5.1 直接模仿学习5.2 逆强化学习   下图是强化学习的一个简单的示意图。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程(Markov Dec...
基础篇（一）强化学习是什么？从零开始理解智能体的学习过程
weixin_37840904的博客
03-02 760
今天，我们将从零开始，带你走进强化学习的奇妙世界，理解智能体是如何通过“自我修炼”来成长的。
强化学习入门指南：从零开始掌握AI人工智能核心技术
AI天才研究院
05-22 940
本文旨在为初学者提供一条清晰的强化学习学习路径，涵盖从基础理论到实践应用的全过程。我们将重点介绍强化学习的核心概念、经典算法和现代深度强化学习技术，并通过实际代码示例帮助读者理解这些概念。文章首先介绍强化学习的基本概念和数学基础，然后深入讲解几种核心算法，接着通过实际案例展示如何实现这些算法，最后讨论应用场景和未来发展方向。强化学习(Reinforcement Learning, RL): 一种机器学习范式，智能体通过与环境交互学习最优行为策略智能体(Agent): 学习并做出决策的实体。
强化学习入门：从零开始实现DQN
最新发布
weixin_57306453的博客
09-04 1214
本文选择 Gymnasium 库中的 CartPole 环境作为学习案例，演示如何用 DQN 从理论到实现训练一个能将杆子保持直立的智能体。
【从0开始】强化学习日记-01
weixin_73051751的博客
03-08 726
通过B站up主PenicillinLP的视频了解了强化学习的几个关键概念，两大特点以及要强化学习解决的核心问题。
从零开始强化学习一：Bandit Problem
gghhaagg的博客
05-05 2484
从零开始强化学习一：Bandit Problem
从0开始学深度强化学习之采坑之路
weixin_42101599的博客
06-15 7113
从上一周导师要求开始做深度强化学习（Deep rainforcement learning）开始，从学习理论到开始到github找了一个flappybird
从零开始的机器学习6-强化学习
LogHouse的博客
07-18 434
从零开始的机器学习6-强化学习一些问题 智能控制与优化决策课题组制作。 对应周志华《机器学习》第十六章内容。 一些问题 1、分析强化学习与监督学习的联系与差别。 监督学习就是有导师学习，所学习的样例是有标签的。 强化学习是无导师学习。但实际上，强化学习有一位隐形的导师，这个导师会告诉你所获得的奖赏，这些奖赏其实也是一种标签，不过这种标签需要通过学习得到。 2、ε\varepsilonε-贪心法如...
快速上手深度强化学习（从零搭建环境、学习参考资料等）
JerryBro的博客
09-28 884
前言： 先搭建好环境，测通代码。机械臂仿真环境采用OpenAi组织下的gym库(应该安装好Anaconda已经下载了，若没有则自己install一下)，参考官网的代码先跑通。 版本信息(目前已安装)： python-3.8.3 torch-1.6.0 torchvision-0.7.0 环境搭建（仅供参考）： Python下载：https://python123.io/student/download；安装教程：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43529415/article/d
强化学习基础
qq-1343330453
07-24 748
强化学习基础
部分可观测马尔可夫过程POMDP
m0_57737058的博客
03-11 4592
找不到太多学习资料，根据现有资料的学习内容比较凌乱，有待进一步优化
部分可观测马尔科夫决策过程 (POMDP； Partially Observable MDP)
gaosuc的博客
09-16 7510
马尔科夫决策过程（MDP）是具备马尔科夫性质的随机过程，即MDP的条件概率仅与系统的当前状态有关，与它的过去或未来状态是。POMDP是MDP的扩展，是一种用于建模在不完全信息环境下做决策的问题。POMDP的模型定义通常包括状态空间、动作空间、状态转移函数、奖励函数、观测空间、观测函数、折扣因子等。的概念，用于描述在部分可观测环境中的决策过程。在POMDP中，智能体无法直接观测到环境的所有真实状态，表示执行动作a后，系统转移到状态j后，观测值为k的概率。是一个从置信状态到动作的映射，表示为。
解码未来：POMDP在机器学习中的力量与应用
2401_85341950的博客
08-16 1082
本文将深入探讨POMDP的神秘面纱，揭示其在机器学习决策领域的强大能力，并通过实际代码示例，展示如何利用POMDP解决现实问题。与完全可观测的马尔可夫决策过程（MDP）不同，POMDP中智能体无法直接观察到环境的真实状态，而只能通过一系列的观测来推断状态，并作出决策。通过信念状态的更新和价值函数的迭代计算，智能体能够在部分可观测的环境中做出最优的决策。在MDP中，智能体在每个时间步骤都能完全观测到当前状态，而在POMDP中，智能体只能通过观测来推断当前状态，这些观测可能是不完整或有噪声的。
从零开始学习强化学习，并进行编程matlab
02-20
### 初学者强化学习教程 MATLAB 编程入门 #### 使用MATLAB进行简单强化学习实验 对于希望从零开始学习强化学习并使用MATLAB进行编程的新手来说，可以从一些基础概念入手。Q-learning作为一种无模型的强化学习方法，非常适合用于理解基本原理[^2]。 在MATLAB环境中实现Q-learning的关键在于定义状态空间、动作集合以及奖励机制。考虑到MATLAB内置有图形化界面Simulink支持混合编程，这有助于构建更直观的学习平台[^1]。 下面是一个简单的例子来展示如何利用MATLAB编写一个基于表格形式的Q-learning算法： ```matlab % 初始化参数 alpha = 0.1; % 学习率 gamma = 0.9; % 折扣因子 epsilon = 0.1; % 探索概率 num_episodes = 500; % 定义环境（简化版） states = {'A', 'B', 'C'}; actions = {'left', 'right'}; % 创建Q表 (初始化为全零矩阵) q_table = zeros(length(states), length(actions)); for episode = 1:num_episodes state_idx = randi([1, numel(states)]); % 随机初始位置 while ~is_terminal_state(state_idx) % 假设有一个判断终止条件的方法 if rand < epsilon action_idx = randi(numel(actions)); % 随机选取操作 else [~, action_idx] = max(q_table(state_idx,:)); % 根据当前策略选择最优行为 end next_state_idx = take_action(state_idx, actions{action_idx}); % 执行选定的行为得到下一个状态 reward = get_reward(next_state_idx); % 获取即时回报 best_next_q_value = max(q_table(next_state_idx,:)); q_table(state_idx, action_idx) = ... q_table(state_idx, action_idx) + alpha * (reward + gamma*best_next_q_value - q_table(state_idx, action_idx)); state_idx = next_state_idx; end end ``` 这段代码展示了怎样设置一个非常基础版本的Q-learning循环结构，并且通过不断更新`q_table`来进行自我优化的过程。需要注意的是这里省略了一些具体细节比如`take_action()`和`get_reward()`这些辅助函数的具体实现方式，因为它们依赖具体的任务场景而有所不同。 尽管如此，上述示例提供了一个良好的起点，让读者能够熟悉MATLAB环境下执行强化学习的基础流程。随着进一步深入研究，可以探索更加复杂的应用案例或是尝试其他类型的强化学习技术。
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