Reinforcement Learning_By David Silver笔记六: Value Function Approximation

最新推荐文章于 2021-06-07 07:55:28 发布
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博客提及了值函数近似这一信息技术相关内容。值函数近似在强化学习等领域有重要应用，可用于解决复杂问题。

Value Function Approximation

David silver 强化学习公开课笔记（一）：介绍
taoyafan的博客
07-31 2866
1 废话 一星期前上完了 Davild silver 的强化学习的公开课，记了些笔记，为了再巩固一下，写几篇博客总结一下，毕竟能讲清楚和能听懂还是有很大差距的。先介绍一下 David silver 吧，Alpha go 的项目负责人， 也是 nature 上 alpha go 那篇论文的一作加通讯作者，在强化学习领域，Deep mind 和 Open AI 可以说独领风骚吧，所以 David s...
RL Course by David Silver
最新发布
weixin_45302337的博客
09-22 271
本文摘要介绍了强化学习的基础概念与应用。第一部分区分了基于已知/未知环境模型的强化学习与规划方法，指出模型未知时需要交互学习，已知时可直接计算优化策略。第二部分阐释了马尔可夫决策过程(MDP)作为强化学习环境建模的核心地位，并以资源调度为例展示了如何构建时序环境数据用于训练。第三部分简要提及动态规划在策略评估中的应用。全文通过理论框架与代码示例相结合的方式，呈现了强化学习从基础概念到实践应用的关键知识点。
David Silver强化学习课程课件Reinforcement Learning
03-07
David Silver在2013年加入Google DeepMind，是小组中AlphaGo项目的主程序员，也是University College London的讲师。强化学习（Reinforcement learning）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。
David Silver强化学习公开课笔记：Lecture 1 强化学习入门
科研糖
05-22 1057
第一课主要解释了强化学习在多领域的体现，主要解决什么问题，与监督学习算法的区别，完整的算法流程由哪几部分组成，其中agent包含的内容，以及解释了强化学习涉及到的一些概念。 本课视频地址:RL Course by David Silver - Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning 本课ppt地址:http://www0.cs.ucl...
Reinforcement Learning_By David Silver笔记九: Exploration and Exploitation
wang2008start的专栏
12-11 398
Exploration and Exploitation
David Silver的强化学习Reinforcement Learning课程PPT
12-18
David Silver的强化学习课程PPT Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning Lecture 2: Markov Decision Processes Lecture 3: Planning by Dynamic Programming Lecture 4: Model-Free Prediction Lecture 5: Model-Free Control Lecture 6: Value Function Approximation Lecture 7: Policy Gradient Methods Lecture 8: Integrating Learning and Planning Lecture 9: Exploration and Exploitation Lecture 10: Case Study: RL in Classic Games
David Silver的强化学习Reinforcement Learning课程讲义PPT
05-03
David Silver的强化学习Reinforcement Learning课程讲义PPT 2017最新版
David Silver《Reinforcement Learning》课程解读—— Lecture 1： Introduction to Reinforcement Learning
科大一小僧
05-30 5057
David Silver《Reinforcement Learning》课程解读前段时间学习了UCL讲师、AlphaGo项目的主程序员David Silver的课程Reinforcement Learning，手写了30多页学习笔记，可以说学得很浅，整个知识网络掌握得不够有连贯性，为了将整个课程的体系做一个梳理，写下此篇博文。课程ppt和视频资料在网上很容易搜索，此处不再提供。课程目录： Lectu
David Silver强化学习课程笔记（七）
微念的博客
02-25 5137
第七课：策略梯度方法         最近在瞎忙，以致于离上一篇本专栏博客已经过去三个月了，春节在家准备写一写，又因为懒而没有下笔，今天是放假最后一天，所以准备安慰安慰自己，至少一个假期得做了点东西对吧，哈哈，不过我是认真写的，下面我们开始本课的介绍。         本文主要介绍策略梯度方法，它是策略搜索方法的一种。我们将从Policy-Based RL的优势进行引入，重点介绍score f...
【学霸笔记】AlphaGo之父David Silver的强化学习经典课程笔记
九三智能控
02-23 1553
聚焦AI干货，关注：决策智能与机器学习AlphaGo之父David Silver的强化学习经典课程前文已有介绍，本想自己整理一下课程的学习笔记，但发现已经有学霸整理的很完善，不做东施效颦...
【重磅最新】163篇ICML-2021强化学习领域论文整理汇总(2021.06.07)
深度强化学习实验室：一个“开源开放、共享共进”的强化学习学术组织。
06-07 1万+
深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/作者：深度强化学习实验室来源：整理自http...
强化学习课程笔记1：强化学习简介
silent56_th的博客
04-16 832
课程简介 笔者最近在刷强化学习相关的基础课程，一番调研之后选定UCL和UCB的两门公开课，刚好代表目前RL领域最火的两个流派。关于两个流派的对比讨论，详见知乎 请问DeepMind和OpenAI身后的两大RL流派有什么具体的区别？ 简单介绍一下两个课程： UCL Course on RL DeepMind当家人David Silver从头讲到尾，深入浅出，清晰明了。 可能是因为是在UCL开课的...
【David Silver强化学习公开课】-6：Value Function Approximation
omnispace的博客
01-17 530
一、介绍 找到一种适应真实情况（很大的状态空间）的RL方法，之前的价值函数表示是通过一个S×A的表（Table）来表示Q(s,a)。状态空间很大时，这种表示内存占用过大，而且单独学习每个state的价值函数太慢了。而且在遇到没有见过的状态时，表现会很差（缺少泛化能力）。 二、价值函数逼近-Incremental Online 使用参数化的价值函数V’(s,w)来逼近V(s)，
David Silver强化学习公开课（一）：简介
xl.zhang的博客
10-24 3002
本讲是对于强化学习整体的一个简单介绍，描述了强化学习是什么，解决什么问题，大概用什么样的方式来解决问题。介绍了强化学习中常用的概念。这些概念非常重要，贯穿于整个强化学习始终，但是在这一讲，读者仅需对这些概念有个初步的印象。   引子 强化学习在不同领域有不同的表现形式：神经科学、心理学、计算机科学、工程领域、数学、经济学等有不同的称呼。 强化学习是机器学习的一个分支：监督学习、无监督学习、...
David Silver强化学习课程笔记（六）
微念的博客
11-18 3687
第六课：值函数估计         好久没有写这个专栏了，现在来补一课，不然前面的都忘掉了～         本文主要讨论值函数的估计问题，主要研究两类方法：增量方法（Incremental Methods）、批方法（Batch Methods）。其中增量方法主要是从online方面考虑。批方法主要是从data efficient方面考虑。         在模型无关的预测中，我们介绍了如何...
强化学习(二）：马尔可夫决策过程MDP【上篇】
冷月无声的博客
07-17 2359
MDP简介 --Markov decision process 马尔可夫决策过程可以更正式地描述强化学习的环境environment，其中，这个环境是完全可观测的【fully observable】，也就是当前状态完全体现了这个过程特征 ，基本上所有RL问题都可以化为MDP的形式，比如最优控制主要和连续型MDP有关。部分可观测的问题也可以转化为MDP。 目录 MDP简介 --Markov...
生成对抗网络GAN损失函数Loss的计算
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wang2008start的专栏
07-31 3万+
损失函数的计算辨别器对假数据的损失原理相同，最终达到的目标是对于所有的真实图片，输出为1；对于所有的假图片，输出为0。 生成器的目标是愚弄辨别器蒙混过关，需要达到的目标是对于生成的图片，输出为1.`d_loss_real = tf.reduce_mean( tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=d_log
tensorflow各版本间踩过的坑
wang2008start的专栏
05-10 2万+
问题一：TypeError: Expected int32, got list containing Tensors of type ‘_Message’ instead.tensorflow 函数tf.cocat([fw,bw],2)出错:Expected int32, got list containing Tensors of type ‘_Message’ inst 查看原因是11版本的函
GPU版Tensorflow安装 centos7 64位
wang2008start的专栏
05-07 7468
cuda安装1.uname -m && cat /etc/*release 2.gcc -version 3.wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-repo-rhel7-7.0-28.x86_64.rpm ( RPM是RedhatPackageManager的缩写，是由Re
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