增强学习Reinforcement Learning经典算法梳理3：TD方法

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增强学习Reinforcement Learning经典算法梳理2：蒙特卡洛方法

1 前言 在上一篇文章中,我们介绍了基于Bellman方程而得到的Policy Iteration和Value Iteration两种基本的算法,但是这两种算法实际上很难直接应用,原因在于依然是偏于理想化的两个算法,需要知道状态转移概率,也需要遍历所有的状态.对于遍历状态这个事,我们当然可以不用做到完全遍历,而只需要尽可能的通过探索来遍及各种状态即可.而对于状态转移概率,也就是依赖于模型Model,这是比较困难的事情. 什么是状态转移?就比如一颗子弹,如果我知道它的运动速度,运动的当前位置,空气

Reinforcement Learning Q-learning 算法学习-4

Q-learning 相关的资料 https://www.youtube.com/watch?v=V1eYniJ0Rnk google deepmind 的Q-learning 算法打游戏的一个很酷的视频.请观看 1.http://www.pysnap.com/reinforcement-learning-in-python/ 2.http://www.nervanasys.com/demystifying-deep-reinforcement-learning/ 3.http://wangha

Reinforcement Learning Q-learning 算法学习-2

在阅读了Q-learning 算法学习-1文章之后. 我分析了这个算法的本质. 算法本质个人分析. 1.算法的初始状态是随机的,所以每个初始状态都是随机的,所以每个初始状态出现的概率都一样的.如果训练的数量够多的 话,就每种路径都会走过.所以起始的Q(X,Y) 肯定是从目标的周围开始分散开来.也就是目标状态为中心的行为分数会最高. 如 Q(1,5)  Q(4,5)  Q(5,5)这样就可以得到第一级别的经验了.并且分数最高. Q(state, action) = R(state, action)

Reinforcement Learning Q-learning 算法学习-3

//Q-learning 源码分析. import java.util.Random; public class QLearning1 { private static final int Q_SIZE = 6; private static final double GAMMA = 0.8; private static final int ITERATIONS = 10; private static final int INITIAL_STATES[] = new int[] {1, 3,

Deep Reinforcement Learning 基础知识（DQN方面）

Introduction 深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法.简单的说,就是和人类一样,输入感知信息比如视觉,然后通过深度神经网络,直接输出动作,中间没有hand-crafted工作.深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力. 虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端是DeepMind在NIPS 201

机器学习_深度学习_入门经典（永久免费报名学习）

机器学习_深度学习_入门经典(博主永久免费教学视频系列) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 作者座右铭---- 与其被人工智能代替,不如主动设计机器为我们服务. 长期以来机器学习很多教材描述晦涩难懂,大量专业术语和数学公式让学生望而止步.生活中机器学习就在我们身边,谷歌,百度,Facebook,今日头条都运用大量机器学习算法,实现智能

Open source packages on Deep Reinforcement Learning

智能车 self driving car + 强化学习 reinforcement learning + 神经网络 模拟 https://github.com/MorvanZhou/my_research/tree/master/self_driving_research_DQN Reinforcement Learning for Autonomous Driving Obstacle Avoidance using LIDAR https://github.com/peteflorence/

【转载】增强学习（Reinforcement Learning and Control）

增强学习(Reinforcement Learning and Control)  [pdf版本]增强学习.pdf 在之前的讨论中,我们总是给定一个样本x,然后给或者不给label y.之后对样本进行拟合.分类.聚类或者降维等操作.然而对于很多序列决策或者控制问题,很难有这么规则的样本.比如,四足机器人的控制问题,刚开始都不知道应该让其动那条腿,在移动过程中,也不知道怎么让机器人自动找到合适的前进方向. 另外如要设计一个下象棋的AI,每走一步实际上也是一个决策过程,虽然对于简单的棋有A*的启发式

增强学习（Reinforcement Learning and Control）

增强学习(Reinforcement Learning and Control)  [pdf版本]增强学习.pdf 在之前的讨论中,我们总是给定一个样本x,然后给或者不给label y.之后对样本进行拟合.分类.聚类或者降维等操作.然而对于很多序列决策或者控制问题,很难有这么规则的样本.比如,四足机器人的控制问题,刚开始都不知道应该让其动那条腿,在移动过程中,也不知道怎么让机器人自动找到合适的前进方向. 另外如要设计一个下象棋的AI,每走一步实际上也是一个决策过程,虽然对于简单的棋有A*的启发式