机器学习 11 MDP variations

最新推荐文章于 2022-09-15 19:37:51 发布
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本文深入探讨了深度学习与强化学习在现代智能系统中的关键应用，包括自动驾驶、语音识别、图像处理等领域。通过实际案例，阐述了这些技术如何推动智能设备的进步，以及它们在解决复杂问题时的优势。

Lesson 18.

1. state-action rewards

2. finite horizon MDP

DP algorithm:

LQR: linearized quadratic regulation

机器学习笔记十七
qq_45791012的博客
02-07 1224
首先回顾一下前面关于马尔可夫决策过程的内容。在上一讲中，我们了解了对无限状态MDP的求解，本讲我们将介绍一些做了轻微改动的MDP的变型形式——首先是修改奖励函数RRR，然后是对折扣因子γ\gammaγ的调整。记得在上一讲中，我们提到了无限状态MDP无法直接求解（我们使用了对价值函数的近似来求解）；而在本将中，我们将介绍一种特殊的MDP——即使状态空间是连续的（无限状态）依然可以直接对价值函数进行求解。我们要介绍的第一个MDP的变型形式就是状态动作奖励，我们将奖励函数改为R:S,A→RR:S,A\to \ma
【机器学习】对大规模的文本数据进行多标签的分类处理
最新发布
MUKAMO的博客
06-18 3550
本文全面探讨了多标签文本分类在自然语言处理中的应用。我们介绍了其背景、重要性、数据预处理、模型构建、训练和评估过程。通过多层感知器模型，结合ReLU和Sigmoid函数，我们实现了高效的多标签分类。模型在测试集上表现良好，展示了其泛化能力。展望未来，多标签文本分类将受益于模型优化、多任务学习和深度学习技术的发展，但同时需重视模型的可解释性和公平性。随着技术的创新，我们期待该技术将在更多领域展现其应用潜力。
机器学习方法篇(24)------理解RL中的MDP
对半独白
03-10 1974
● 每周一言 珍惜当下，是对未来最好的承诺。 导语 上一节介绍了增强学习的一些基本概念，并提到了增强学习被广泛应用的各种场景。那么，增强学习在这些应用当中到底是如何起作用的？换言之，增强学习的优化目标是什么？ MDP 我们知道， AlphaGo的核心技术是增强学习，我们不妨先仔细想一个问题：对于围棋对弈过程中的每一回合，落子之法究竟受到哪些因素的影响？ 抛开人类棋手可能受到的各种情...
机器学习：强化学习
JacksonKim的博客
01-09 1605
一、马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP） 1. MDP介绍 马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）是序贯决策（sequential decision）的数学模型，用于在系统状态具有马尔可夫性质的环境中模拟智能体可实现的随机性策略与回报 。MDP的得名来自于俄国数学家安德雷·马尔可夫（Андрей Андреевич Марков），以纪念其为马尔可夫链所做的研究 。 MDP基于一组交互对象，即智能体和环境进行构建，所具有的要素
LQR,iLQR,DDP控制论经典算法（MBRL基础知识）
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Nemo的博客
02-13 2万+
介绍LQR，iLQR，DDP前置知识，然后把Model-Based RL分成Optimal Control、Learn Dynamics Model、Learn Policy With Dynamics Model三个部分整理逻辑链条，最后总结一下各模块的大致功能与作用。
第六周学习笔记
Peter的脱发日记
09-14 358
第六周学习笔记 本周的主要学习工作 1.CS229 [课程地址] 第十三讲，离散与维数灾难 主要内容 值得注意的地方 1.EM算法的收敛 EM算法通过最大化似然函数的下界（使用Jesen不等式得到），来近似最大化似然函数，其优化过程相当与对于其下界函数的坐标上升。 2.高斯混合模型的优化 Q-step中的优化是一个条件极值问题，约束是Σjϕj=1Σjϕj=1\S...
深度学习用于股票预测_用于自动股票交易的深度强化学习
weixin_26704853的博客
09-09 9640
深度学习用于股票预测Note from Towards Data Science’s editors: While we allow independent authors to publish articles in accordance with our rules and guidelines, we do not endorse each author’s contribution. Yo...
逆强化学习论文笔记 (一)
lan_12138的博客
07-05 1462
Algorithm for Inverse Reinforcement Learning 摘要：这篇文章解决了马尔可夫决策过程中的逆强化学习问题，也就是，从一个给定被观察的、最优的行为中提取出reward function。IRL也许可以帮助apprenticeship learning获得熟练的行为，以及确定由自然系统优化的reward function。我们首先刻画给定最优策略的reward function的集合，然后我们推导出三个IRL的算法。前面两个算法解决知道entire policy的情形；我
强化学习@AAAI2019
qq_33254440的博客
10-08 1万+
Fully Convolutional Network with Multi-Step Reinforcement Learning for Image Processing 具有多步强化学习的全卷积网络用于图像处理 Ryosuke Furuta@The University of TokyoNaoto Inoue@The University of TokyoToshihiko Yamasaki@The University of Tokyo 古田凉介@东京大学井上直人@东京大学山崎俊彦@东京大学 AAA
Chapter 4 Dynamic Programming 学习笔记
weixin_45563118的博客
05-29 633
Chapter 4 Dynamic Programming 前言：
基于遗传算法的LQR控制器优化设计
08-13
利用遗传算法的全局搜索能力，以主动悬架的性能指标作为目标函数对加权矩阵进行优化设计，以提高LQR的设计效率和性能。
CS229 Lecture 18
Light_blue_love的专栏
05-02 433
CS229 Lecture 18 state-action reward Finite-horizon MDPs Linear dynamic System Linear Quadratic Regulation(LQR) Discrete Ricatti equations 回顾 马尔可夫决策过程定义为：MDP(S,A,{Psa},γ,R)MDP(S,A,\{P_{sa}\},\gamma,R)MDP(S,A,{Psa​},γ,R)，其中：     &nbs
强化学习笔记（3）—— 有限马尔可夫决策过程（finite MDP）
佚失的诗篇
08-14 1992
本文详细介绍强化学习的形式化框架 —— 马尔可夫决策过程（MDP），并推导了 Bellman 公式
强化学习第二课-马尔科夫决策过程（上）
ly17809212771的博客
01-09 1233
本节课学习计划： 1.引言 以下agent和environment的交互过程，可以通过马尔科夫的决策过程来表示。 如下图所示，agent获得environment的状态，做出某种动作，将动作给到环境，环境进入某种新状态，agent获取该状态，做出新的动作，由此循环，动作和状态不断更新。 马尔科夫决策过程是强化学习中的一个基本框架。 马尔科夫决策过程的环境是fully observable，即全部可观测的。但是很多时候，很多量是不可观测的，但是这样也可以使用马尔科夫决策过程来解决。 介绍MDP之前，首先
LQR与LQG问题
FL1717的博客
09-15 5922
根据分离原理，在一些范围较宽可能是非线性的控制器中，LQG控制器仍然是最佳的。成本函数一般会定义为主要量测量（例如飞行高度或是制程温度）和理想值的偏差的和。（也称为极点安置）的作法，此作法对控制器参数和控制器性能之间的关系比较明确。LQG控制器本身是一个类似其受控系统的动态系统，两者有相同的维度。，只要其系统动态是线性的，其最佳控制仍可以分离为最佳状态估测器（不再是卡尔曼滤波器）及LQR控制器。控制机器（例如飞机）的控制器，或是控制制程（例如化学反应）的控制器，可以进行。，让这些不希望出现的偏差降到最小。
基础阶段（五）——有限MDP问题及其策略迭代法总结
qq_41959920的博客
10-04 4244
提示：转载请注明出处，若文章无意侵犯到您的合法权益，请及时与作者联系。 基础阶段（五）——有限MDP问题及其策略迭代法代码分析 前言 1.1 强化学习的问题定义 1.2 方格世界的经典MDP问题 1.3环境与Agent对象 二、策略迭代分析 2.1 策略评估 2.2 策略改进 2.3策略迭代 2.4值迭代 前言 在之前的学习中我们学习了有限MDP问题的基于模型的DP解法，也就是策略迭代法，但是很多东西不与实践代码相结合，总会觉得没有成就感，那么我们就将之前介绍的算法通过举...
【学习强化学习】二、MDP过程
weixin_42301220的博客
02-22 2369
文章目录参考资料前言1. Markov Process(MP)1.1 Markov Property1.2 Markov Process/Markov Chain1.3 Example of MP2. Markov Reward Process(MRP)2.1 Example of MRP2.2 Return and Value function2.3 Why Discount Factor2.3.1 示例2.4 Bellman Equation 参考资料 EasyRL 书本 前言 在介绍马尔可夫决策过程
强化学习（RLAI）读书笔记第三章有限马尔科夫决策过程（finite MDP）
无所知的博客
08-29 3218
第三章 有限马尔科夫决策过程 有限马尔科夫决策过程（MDP）是关于评估型反馈的，就像多臂老虎机问题里一样，但是有是关联型的问题。MDP是一个经典的关于连续序列决策的模型，其中动作不仅影响当前的反馈，也会影响接下来的状态以及以后的反馈。因此MDP需要考虑延迟反馈和当前反馈与延迟反馈之间的交换。 MDP是强化学习问题的一个数学理想化模型，以此来精确地从理论上描述。这章将会介绍强化学习里的一些关键问...
【十八】线性二次型调节控制
禛的专栏
11-05 3683
介绍了《机器学习》第十八讲的教程，包括有限边界马尔科夫决策过程，LQR问题等。
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