sdu_hao的博客

原文链接本文中，作者用一些简单的视觉案例解释了进化策略（Evolution Strategies）的工作方式，其中包括了简单进化策略、简单遗传算法、CMA-ES、自然进化策略以及 OpenAI 的进化策略，并给出了形象的动态图过程展示。本文尽量简化了公式，如果读者想理解更多的细节，提供了原始文章的链接。在文章中，我将展现如何将这些算法应用到诸如 MNIST、OPENAI Gym、Roboschool 和 PyBullet 等多种环境中。文章目录简介什么是进化策略？简单进化策略简单遗传算法协方差矩阵适

项目地址A step-by-step guide to applying RUDDER在本教程中，我将向您展示如何逐步应用RUDDER以及如何使用PyTorch实现奖励重新分配模型。 您可以将其用作快速指南，以将RUDDER应用于您的RL设置，并预先评估RUDDER是否可以事先改善您的任务。 该代码可以在合理的时间内在通用CPU上运行。RUDDER Blog, RUDDER Paper, Rudder Repo文章目录A step-by-step guide to applying RUDDEROv

原文地址论文《RUDDER: Return Decomposition for Delayed Rewards》最近，通过复杂的策略游戏，需要model-free强化学习的具有延迟奖励的任务引起了很多关注。例如，DeepMind目前专注于延迟奖励游戏《夺旗》和《星际争霸》，而微软则在搭建Marlo环境，Open AI宣布了Dota 2的成就。使用无模型的强化学习来掌握这些具有延迟奖励的游戏带来了巨大的挑战，并且几乎是无法克服的障碍，请参见出色的理解OpenAI Five博客。延迟的奖励很常见，因为它们通

原文地址1. 介绍在强化学习中，智能体的目标被形式化表征为一种特殊信号，称为奖励/reward，它通过环境传递给智能体。在每个时刻，reward都是一个单一标量数值。非正式地说，智能体的目标是最大化其收到的总奖励。这意味着需要最大化的不是当前奖励，而是长期的累积奖励。我们可以将这种非正式想法清楚地表述为奖励假设：我们所有的“目标”或“目的”都可以归结为:最大化智能体接收到的标量信号(称之为奖励)累积和的概率期望值。使用奖励信号来形式化目标是强化学习最显著的特征之一。智能体总是学习如何最大化奖励。如

本文翻译自 A (Long) Peek into Reinforcement Learning在本文中，我们将简要介绍强化学习（RL）这个领域，从基本概念到经典算法。近年来，人工智能（AI）领域出现了两个令人振奋的消息。 AlphaGo在围棋游戏中击败了最好的职业人类玩家。 之后扩展的算法AlphaGo Zero在没有人类知识监督学习的情况下，以100-0击败了AlphaGo。 在DOTA2 1v1竞赛中，顶级专业游戏玩家输给了OpenAI开发的机器人。 知道了这些之后，很难不对这些算法背后的魔力-强化