CS294-112 深度强化学习 秋季学期（伯克利）NO.5 Actor-critic introduction

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

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make compromise between learnt policy and minimal cost! π hat is using states π theta is using observations 原文地址:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/9097988.html

jump over this lecture 原文地址:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/9106152.html

skip over 原文地址:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/9112359.html

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

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

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他