CS294-112 深度强化学习 秋季学期（伯克利）NO.9 Learning policies by imitating optimal controllers

green bar is the reward function, blue curve is the possibility of differenct trajectories if green bars are equally increased to yellow bars, the result will change! 原文地址:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/9085805.html

in most AC algorithms, we actually just fit value function. less common to fit Q function as well. batch:off line, monte carlo.online: bootstrap,TD 原文地址:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/9092566.html

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contact, friction, etc. are unknown 原文地址:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/9114106.html

深度强化学习之:模仿学习(imitation learning) 2017.12.10 本文所涉及到的 模仿学习,则是从给定的展示中进行学习.机器在这个过程中,也和环境进行交互,但是,并没有显示的得到 reward.在某些任务上,也很难定义 reward.如:自动驾驶,撞死一人,reward为多少,撞到一辆车,reward 为多少,撞到小动物,reward 为多少,撞到 X,reward 又是多少,诸如此类...而某些人类所定义的 reward,可能会造成不可控制的行为,如:我们想让 agent

在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习.有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准.如果说监督学习的目标是预测,那么强化学习就是决策,它通过对周围的环境不断的更新状态,给出奖励或者惩罚的措施,来不断调整并给出新的策略.简单来说,就像小时候你在不该吃零食的时间偷吃了零食,你妈妈知道了会对你做出惩罚,那么下一次就不会犯同样的错误,如果遵守规则,那你妈妈兴许会给你一些奖励,最终的目标都是希望你在该吃饭的时候吃饭,该吃零食

一.深度强化学习的泡沫 2015年,DeepMind的Volodymyr Mnih等研究员在<自然>杂志上发表论文Human-level control through deep reinforcement learning[1],该论文提出了一个结合深度学习(DL)技术和强化学习(RL)思想的模型Deep Q-Network(DQN),在Atari游戏平台上展示出超越人类水平的表现.自此以后,结合DL与RL的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)迅速