深度强化学习课程 学习记录（一）UCB CS294-112

最新推荐文章于 2024-11-22 00:38:41 发布
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#深度强化学习 #reinforce learning

博客分享了深度强化学习课程网站，链接为http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/ ，为相关学习提供了资源。
RL - 强化学习 上置信界算法 (UCB) 和 汤普森采样算法 (TS)
AGI
06-01 3349
上置信界算法和汤普森采样算法是两种解决多臂老虎机问题的经典方法。多臂老虎机问题是一种探索与利用的平衡问题，即在有限的尝试次数内，如何选择最优的动作（拉动哪根拉杆）来最大化累积奖励。上置信界算法是一种基于置信区间的方法，根据每个动作的期望奖励和不确定性来计算一个上界，然后选择上界最大的动作。汤普森采样算法是一种基于贝叶斯推断的方法，根据每个动作的先验分布和观测数据来更新后验分布，然后，从后验分布中采样一个参数，再根据该参数选择最优的动作。这两种方法都能有效地平衡探索与利用，从而达到较低的累积懊悔。
【强化学习】多臂赌博机问题(MAB)的UCB算法介绍
weixin_30293079的博客
08-16 2790
UCB算法 UCB在做EE(Exploit-Explore)的时候表现不错，但是一个不关心组织的上下文无关(context free)bandit算法，它只管埋头干活，根本不观察一下面对的都是些什么样的arm。 UCB算法要解决的问题是： 面对固定的K个item（广告或推荐物品），我们没有任何先验知识，每一个item的回报情况完全不知道，每一次试验要选择其中一个，如何在这个选择过程中最...
UCB CS294 深度强化学习中文笔记（谢天）
02-11
UCB CS294 深度强化学习中文笔记（谢天） UCB CS294 深度强化学习中文笔记（谢天）
UCB：初识强化学习在推荐领域的应用（附推导过程和实例代码
m0_71918042的博客
05-30 3020
UCB算法是为解决多臂老虎机不确定性衡量问题衍生出来的算法，关于什么是多臂老虎机问题，本文不再赘述，还未了解的同学推荐看下这篇文章。什么是多臂老虎机问题问题介绍多臂老虎机问题 [1]是概率论中一个经典问题,也属于强化学习的范畴.设想,一个赌徒面前有N个老虎机,事先他不知道每台老虎机的真实盈利情况,他如何根据每次玩老虎机的结果来选择下次拉哪台或者是否停止赌博,…
强化学习中的探索和利用策略：ε-greedy、温度参数τ和UCB
YHKKun的博客
03-15 1910
这些策略的目的是帮助智能体（agent）在探索（exploration，即尝试新的行为以收集更多信息）和利用（exploitation，即利用已知信息选择最佳行为）之间找到平衡。较高的τ值会导致更均匀的行为分布（更多的探索），而较低的τ值则会使智能体更倾向于选择价值估计较高的行为（更多的利用）。与ε-greedy不同，softmax策略为所有行为分配非零的概率，即使它们的价值估计很低。随着时间的推移，访问次数较多的行为的探索项会逐渐减小，而那些较少被尝试的行为的探索项则相对较大，从而鼓励智能体进行探索。
ucb-cs294-112-notes-zh:UCB CS294-112 深度强化学习中文笔记
05-30
UCB CS294-112 深度强化学习中文笔记 作者： 来源： 工作进度上越早落后，你就会有越充足的时间赶上。 下载 Docker docker pull apachecn0/ucb-cs294-112-notes-zh docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/ucb-cs...
UCB CS294-112 深度强化学习中文笔记
最新发布
08-10
《UCB CS294-112 深度强化学习中文笔记》是一份对深度强化学习感兴趣的学习者来说不可或缺的资源。它集合了理论知识与实践技巧，为学习者提供了一个全面而深入的学习路径，有助于他们在这个快速发展领域中取得进步。
伯克利CS 285深度强化学习课程作业合集
homework_fall2020 是加州大学伯克利分校（UC Berkeley）CS 285课程“深度强化学习”（Deep Reinforcement Learning）在2020年秋季学期的作业代码集合，该课程是人工智能与机器学习领域极具影响力的高级课程之一。...
深度强化学习CS285-Lec16 Transfer Learning in RL
Nemo的博客
03-19 1780
主要介绍了RL中的Transfer Learning，分三方面： 1. 一个task transfer 到另一个new task的Forward Transfer 2. 多个tasks transfer 到一个new task的Multi-task Transfer 3. Meta Learning（稍后介绍
强化学习（二）：贪心策略（ε-greedy & UCB）
热门推荐
夏栀的博客
03-10 5万+
强化学习（二）：贪心策略（ε-greedy & UCB） 夏栀的博客——王嘉宁的个人网站 正式上线，欢迎访问和关注：http://www.wjn1996.cn   强化学习是当前人工智能比较火爆的研究内容，作为机器学习的一大分支，强化学习主要目标是让智能体学习如何在给定的一个环境状态下做出合适的决策。强化学习相关概念请点击：强化学习（一）：概述   强化学习任务中有两个非常重要的概念—...
CS294-112 Deep Reinforcement Learning Sp17强化学习课件
12-22
CS294-112 Deep Reinforcement Learning Sp17 强化学习
【科普】强化学习之多臂老虎机问题（bandit算法：softmax,random,UCB）
Sharing_CT的博客
12-08 1万+
本博客上的文章分为两类：一类是科普性文章，以通俗易懂的语言风格介绍专业性的概念及其应用场景（公式极少或没有），适合入门阶段。另一类是专业性文章，在科普阶段上做出详细的专业性数学推导，深刻理解其概念的内涵，适合进阶。 本篇目录 什么是强化学习？ 什么是K-摇臂赌博机问题？ 什么是EE困境？ 常见的解决EE困境办法的方法以及它们之间的差异？ 1、 什么是强化学习？ 近几年来，人工智能与大数据的概念...
强化学习中的两种探索-平衡策略
xw1193195009的博客
02-23 6156
强化学习中的两种探索-平衡策略 ε-greedy方法 UCB（Upper Confidence Bound）方法 为了解决强化学习中的一个经典问题：exploration and exploitation tradeoff 即：到底我们应该花精力去探索从而对收益有更精确的估计，还是应该按照目前拥有的信息，选择最大收益期望的行为？ 这样看上去可能不好理解，一个小例子帮助理解: 假如你想在淘宝上买一本书，你一输入书的名字就看到，第一个链接的价格为10元，第二个链接为9.9元，第三个为11元，此时你有两
​​强化学习中的基于置信上限的优化算法
xiehewe的博客
01-22 793
UCB算法可以广泛应用于强化学习中的探索-利用策略、多臂赌博机问题等场景，并可以提高传统强化学习算法的性能。未来，我们可以进一步研究和改进基于置信上限的优化算法，以提高其效率和适用性，推动强化学习在实际问题中的应用。置信上限算法（Upper Confidence Bound，简称UCB）是一种常用的基于置信区间的优化算法，它通过对不确定性进行建模来平衡探索和利用。UCB算法使用置信上限作为行动选择的依据，它会在不同的行动之间进行权衡，选择具有较高置信上限的行动。UCB算法在强化学习中有着广泛的应用。
UCB CS182 深度学习笔记（二）
龙哥盟
11-22 1310
就在今天讲座的最后一部分，我们要稍微换档，我们将从如何获得神经网络，为了更好地优化，谈论如何让他们更好地概括，为此，我们将讨论合奏和辍学，在最后，我们还将简要讨论如何选择所有这些超参数。这就是我们在进行机器学习时通常担心的问题，我们担心我们的模型会不会出错，以及如何让它少犯错误，所以问题是神经网络我们会有很多很多的参数，事实上，我们将使用的一些最大的网络。
UCB STAT187 深度学习笔记（三）
龙哥盟
11-22 1336
然后在 GPU 上优化它，会更好。现在，你没有理由不能在这里再加上几块对吧？也许类似这样的块稀疏。其实会有一个有趣的研究项目，可能可以加入，知道的，再加一组块稀疏的互联方式。事实上，我将向你展示一个非常类似的策略，在接下来的几张幻灯片中。所以这是 shuffle knit。但这是个好问题。是的？[听不清]，对。所以如果我知道我的稀疏位置，并且如果稀疏 D 的预测是这样的话，
探索神秘的计算机科学基石：CS70——离散数学与概率理论
gitblog_00021的博客
06-05 591
探索神秘的计算机科学基石：CS70——离散数学与概率理论 在这个快速发展的科技时代，掌握坚实的计算机科学基础至关重要。UCB（加州大学伯克利分校）的CS70课程——离散数学和概率理论，提供了一个深入理解这一核心领域的绝佳机会。这个开源项目致力于将这门课程的知识体系全面呈现，让你在家就能自我学习，体验到计算机科学的深度和广度。 1、项目介绍 CS70 项目是一个全面的离线学习资源库，涵盖了从证明技巧...
强化学习纲要（周博磊课程）
小星AI
10-11 1244
周博磊强化学习课程的学习笔记
加州大学伯克利分校（UCB）计算机学生的课程安排
weixin_43960413的博客
02-08 9575
一、UCB课程命名约定 课程采用编号+课程名表示，比如很出名的CS 61A: The Structure & Interpretation of Computer Programs，61A是课程的编号，字母A表示系列（下面会介绍），后面跟着名字。关于编号有如下约定： 0xy (e.g., 16, 61, 70) - lower-division courses，默认0是省略的，表示核心课程...
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