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强化学习-A3C
这应该是最后一篇关于强化学习的内容了，使用A3C算法玩平衡杆游戏。 代码参考自龙良曲的tensorflow2开源书籍。 def __init__(self): # server优化器，client不需要，直接从server拉取参数 self.opt = optimizers.Adam(1e-3) moving_average_rewards), 's') plt.xlabel('回合数') plt.ylabel('总回报') plt.savefig('a3c-tf-cartpole.svg A3C算法比较特别的地方就是异步更新网络的方式，一个全局网络加若干个子网络（子网络个数一般取CPU核数），每个网络都包含自己Actor和Critic。
55210发布于 2021-02-24 - 来自专栏杨熹的专栏
强化学习第3课
强化学习有一些决策过程。 例如在横幅广告这个任务中，网站就是它的 agent ，是可以采取一些行动的。 这个网站可以观察到用户们所浏览的网页，并且能够采取一个行动。
57530发布于 2018-12-07 - 来自专栏CreateAMind
强化学习 cartpole_a3c
https://github.com/rlcode/reinforcement-learning/blob/master/2-cartpole/5-a3c/cartpole_a3c.py ? import backend as K # global variables for threading episode = 0 scores = [] EPISODES = 2000 # This is A3C class A3CAgent: def __init__(self, state_size, action_size, env_name): # get size of state and action action_size # get gym environment name self.env_name = env_name # these are hyper parameters for the A3C /save_graph/cartpole_a3c.png") self.save_model('.
38120发布于 2018-07-24 - 来自专栏机器学习算法原理与实践
强化学习(十五) A3C
在强化学习(十四) Actor-Critic中，我们讨论了Actor-Critic的算法流程，但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛，需要一些其他的优化。 并且，定期从公共的地方把大家的齐心学习的成果拿回来，指导自己和环境后面的学习交互。 通过这种方法，A3C避免了经验回放相关性过强的问题，同时做到了异步并发的学习模型。 2. 之前在强化学习(十四) Actor-Critic中，我们使用了两个不同的网络Actor和Critic。 第三个优化点是Critic评估点的优化，在强化学习(十四) Actor-Critic第2节中，我们讨论了不同的Critic评估点的选择，其中d部分讲到了使用优势函数$A$来做Critic评估点，优势函数 A3C小结 A3C解决了Actor-Critic难以收敛的问题，同时更重要的是，提供了一种通用的异步的并发的强化学习框架，也就是说，这个并发框架不光可以用于A3C，还可以用于其他的强化学习算法。
1.5K10发布于 2019-03-05 - 来自专栏ArrayZoneYour的专栏
TensorFlow强化学习入门（3）——构建仿真环境来进行强化学习
在上一篇文章中，我演示了如何设计一个基于策略的强化学习agent来解决CartPole任务。在本文中，我们将从另一个角度重新审视这个问题——如何构建仿真环境来提升agent在当前环境下的性能。 [Model Network : 建模网络，本文中称为仿真环境] 如果你还没有阅读本系列之前的文章并且还是强化学习的初学者，我推荐你按照顺序来阅读，文末有之前文章的链接。 在学习得到一个精确的模型之后，我们每次就可以直接用模型来训练我们的agent而不是必须放在真实环境中训练。 在下一节我们会探究如何使用卷积神经网络来在更复杂的环境（如雅达利游戏）中学习。 系列文章（翻译进度）： (0) Q-Learning的查找表实现和神经网络实现 (1) 双臂赌博机 (1.5) — 上下文赌博机 (2) —— 基于策略的Agents (3) —— 构建仿真环境来进行强化学习
5.4K60发布于 2018-02-27 - 来自专栏强化学习系列
强化学习系列（九）--A3C
好久没有更新强化学习这个系列了，今天继续更新下强化学习系列的A3C技术，后面会结合当前最火大模型强化学习训练持续更新此系列。前年...我们学习了强化学习基础知识中的AC和A2C技术。 Actor-Critic（AC）（强化学习系列五）Advantage Actor-Critic(A2C)（强化学习系列六）本文介绍进一步提升A2C的方案Asynchronous Advantage Actor-Critic （A3C）方法。 Methods for Deep Reinforcement Learning》这篇文章提出了A3C的思路：通过创建多个agent，在多个环境实例中并行且异步的执行和学习，充分的利用了计算资源。 这样不需要DQN中的experience replay也可以起到稳定学习过程的作用，意味着学习过程可以是on-policy的。
51220编辑于 2024-05-09 - 来自专栏计算机工具
深度学习3. 强化学习-Reinforcement learning | RL
强化学习是机器学习的一种学习方式，它跟监督学习、无监督学习是对应的。本文将详细介绍强化学习的基本概念、应用场景和主流的强化学习算法及分类。 什么是强化学习？ 强化学习的应用场景 强化学习目前还不够成熟，应用场景也比较局限。最大的应用场景就是游戏了。 机器人 机器人很像强化学习里的「代理」，在机器人领域，强化学习也可以发挥巨大的作用。 其他 强化学习在推荐系统，对话系统，教育培训，广告，金融等领域也有一些应用： 强化学习的主流算法 免模型学习（Model-Free） vs 有模型学习（Model-Based） 在介绍详细算法之前，我们先来了解一下强化学习算法的 但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习，而在连接主义学习中，把学习算法分为三种类型， 非监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised leaning)和强化学习
82910编辑于 2024-12-14 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
学习强化学习之前要掌握的3种技能
1.监督学习 现代强化学习几乎完全集中在深度强化学习上。深度强化学习中的“深”一词意味着在算法的核心方面使用神经网络。神经网络在学习过程中进行一些高维近似。 从历史上看，这些模型对以下所有训练参数高度敏感：学习率，批量大小，模型参数，数据规范化等等。RL学习中有许多问题，最好的方法是学习监督学习，然后让AutoML工具为你完成工作。 让我们来看看最近在RL最有影响力的三篇论文： 迄今为止最主流的强化学习结果是：Deepmind掌握了许多游戏，并进行了大规模强化学习。 3.理解学术论文 注意，我并没有说阅读学术论文，关键是要能够理解它们。 学术领域变化迅速，每天都有论文在活跃的Twitter社区中公布(说真的，关注几位著名的研究人员——这对你跟上进度很有帮助)。 结尾 我写了很多关于强化学习的基本技能的教程，之后会发布出来。 什么是马尔科夫决策过程? 强化学习的线性代数。 强化学习的基本迭代方法。
75020发布于 2020-07-03 - 来自专栏深度学习
【深度学习】强化学习（五）深度强化学习
一、强化学习问题 强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略，使得智能体能够在不同的状态下做出最优的动作，以最大化累积奖励。 3、策略（Policy） 策略（Policy）就是智能体如何根据环境状态 来决定下一步的动作 （智能体在特定状态下选择动作的规则或分布）。 关于马尔可夫决策过程可详细参照：【深度学习】强化学习（二）马尔可夫决策过程 5、强化学习的目标函数 强化学习的目标是通过学习一个良好的策略来使智能体在与环境的交互中获得尽可能多的平均回报。 关于值函数可详细参照：【深度学习】强化学习（四）强化学习的值函数 7、深度强化学习 深度强化学习是将强化学习和深度学习结合在一起，用强化学习来定义问题和优化目标，用深度学习来解决状态表示、策略表示和值函数建模等问题 3. 成功案例 AlphaGo： DeepMind的AlphaGo在围棋领域实现了超越人类的水平，使用深度强化学习训练的神经网络展示了强大的决策能力。
1.4K10编辑于 2024-07-30 - 来自专栏学习
机器学习——强化学习与深度强化学习
强化学习与深度强化学习：从基础到深入 引言 近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在多个领域取得了巨大的进展。 本篇文章将深入探讨强化学习与深度强化学习的基本原理、常见算法以及应用场景，旨在为读者提供一个详尽的学习路线图。 1. 强化学习基础 1.1 什么是强化学习 强化学习是一种让智能体（Agent）通过与环境（Environment）交互，获得奖励（Reward）来学习如何采取行动的学习方法。 在强化学习中，智能体通过试错不断学习，以期最大化其累积的奖励。 强化学习的基本框架包括以下几个核心元素： 状态 (State)：智能体所处的环境状态。 优势 Actor-Critic（A3C）：通过并行训练多个智能体以加速训练过程。 3.
3.4K10编辑于 2024-10-09 - 来自专栏CreateAMind
Yoshua Bengio 3篇强化学习论文学习disentangling 特征
In §2 and §3 we explain this mechanism and show experimental results for the simplest instantiation of
66220发布于 2018-07-20 - 来自专栏深度学习
【深度学习】强化学习（一）强化学习定义
一、强化学习问题 强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略，使得智能体能够在不同的状态下做出最优的动作，以最大化累积奖励。 这种学习过程涉及到智能体根据当前状态选择动作，环境根据智能体的动作转移状态，并提供即时奖励的循环过程。 1、交互的对象 在强化学习中，有两个可以进行交互的对象：智能体和环境: 1. 通过智能体与环境之间的这种相互作用，智能体通过学习和不断调整其决策策略，逐渐学会在给定环境中获得最大化奖励的有效行为，这就是强化学习的基本框架。 2、强化学习的基本要素 强化学习涉及到智能体与环境的交互，其基本要素包括状态、动作、策略、状态转移概率和即时奖励。 1. 3. 选择随机性策略的优点 更好的探索性： 引入一定的随机性有助于智能体更好地探索环境。 在学习阶段，智能体可能通过尝试不同的动作来发现潜在的高奖励路径。
1.3K10编辑于 2024-07-30 - 来自专栏探物及理
强化学习-3：动态规划 planning by dynamic programming（DP）
\[ v_{\pi}(s)=\max _{a \in \mathcal{A}} q_{\pi}(s, a) \] 主动改变策略，策略改变之后进行评估 根据q值，从集合A中选a，更新策略\(\pi\)，使新q大于之前一步 \[ q_{\pi}\left(s, \pi^{\prime}(s)\right)=\max _{a \in \mathcal{A}} q_{\pi}(s, a) \geq q_{\pi}(s, \pi(s))=v_{\pi}(s) \] 所以
56720发布于 2020-08-25 - 来自专栏CreateAMind
强化学习教程3 规划中的动态编程
2pWv7GOvuf0 Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning Lecture 2: Markov Decision Processes Lecture 3:
41540发布于 2018-07-25 - 来自专栏云计算行业
强化学习
决策时间不一定要是等间隔的，比如说我每月一号做决策，那这也是不完全等间隔的，比如说我1月1号和2月1号之间有31天，但是2月1号到3月1号之间，只有28天或29天，这就是不等间隔了。 比如说我把1月1号映射到1，2月1号映射到2，3月1号映射到3，那就是离散时间指标了。但是，如果我的决策的时机是不可数的，那就不可能映射到正整数上。这时候，我们就会用连续时间指标来表示决策时机。 三、深度学习给强化学习带来的新机会 最近几年的强化学习非常的热门，出现了一些脍炙人口的应用，他们都是深度学习和强化学习强强联合的产物，无论是基于价值的强化数据算法，还是基于策略梯度的强化学习算法，都可以脱离于深度学习存在 2013年，深度学习和强化学习结合起来，结合成了的深度强化学习算法。那么深度强化学习算法诞生以后，在强化训练领域马上就有突飞猛进的发展，解决问题的困难程度大大超过之前的非深度强化算法。 深度强化学习算法为什么常常能够比非深度强化学习算法更厉害呢，这是因为用了深度学习的强化学习方法可以求得更加复杂的解，能在更加困难的问题上得到更好的性能。
61420编辑于 2023-05-29 - 来自专栏小明的博客
强化学习
强化学习(reinforcement learning.)是指智能系统在与环境的连续互动中学习最优行为策略的机器学习问题。 强化学习的本质是学习最优的序贯决策。
49330编辑于 2022-09-05 - 来自专栏有三AI
【强化学习】从强化学习基础概念开始
在开始探索强化学习的诸多算法之前，我们先来了解一下它所涉及到的具体概念。这些概念将作为基石，一直陪伴着我们的学习之旅。 在强化学习中，环境指排除智能体之外的所有组成。 (3) 智能体 智能体是强化学习中的主要研究对象，我们希望智能体能够通过环境的检验来实现系统的目标。 (4) 交互 交互专指智能体与环境的交互。 (8) 试错 试错是早期强化学习的主要方向。通过试错来探索最优策略。目前强化学习研究的方向转为奖励函数的优化。 (9) 记忆 智能体对过往经验的总结归纳和采用的方式。 3 强化学习中的六类问题 虽然强化学习给出了一个非常通用的解决问题的思路，但是面对具体问题，在不同场景下，强化学习又会有不同的侧重。 后续我们介绍具体算法的时候会一一讨论和学习，反复强化。 4 强化学习中的算法 ? 有了上述六类问题，我们再看看如何通过方法或者方法的组合去定义解决问题的算法。
80020发布于 2019-07-27 - 来自专栏NowlNowl_AI
强化学习第1天：强化学习概述
介绍 强化学习是机器学习中一种独特的存在，以其独特的思想逐渐发展为一门独立的学科，强化学习适用的场景是：一个学习主体根据环境做出不同的决策，得到相应的奖励与惩罚来改进决策 它既不是监督学习也不是无监督学习 ，从这段描述中也可以看出，它不适合用来进行回归或者聚类等任务 强化学习要素 强化学习中有一些重要的概念，我们接下来一一介绍他们，如果有些不理解不要着急，我们会举一个具体例子来解释 智能体：智能体是强化学习中的主体 环境搭建：gym gym是一个集成了一些常用环境的库，我们可以通过调用这个环境库来快速入门强化学习，在python命令行中执行命令安装 ! action_space: Discrete(3)： 动作空间，表示可用的离散动作数量为 3。 学习了强化学习的基本概念 通过一个简单示例直观感受了强化学习的基本流程 学习了将图片动画化的技术
65320编辑于 2024-01-18 - 来自专栏机器学习算法原理与实践
强化学习(十九) AlphaGo Zero强化学习原理
在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中，我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用。 这里我们在前一节MCTS的基础上，讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理。 除了神经网络的参数不同，这个过程和第一阶段的自我对战学习阶段过程是类似的。 3. 当然这类强化学习算法只对特定的这类完全状态可见，信息充分的问题有效，遇到信息不对称的强化学习问题，比如星际，魔兽之类的对战游戏问题，这个算法就不那么有效了。 要推广AlphaGo Zero的算法到大多数普通强化学习问题还是很难的。因此后续强化学习算法应该还有很多发展的空间。
2.1K50发布于 2019-04-01 - 来自专栏云+直播
强化学习
决策时间不一定要是等间隔的，比如说我每月一号做决策，那这也是不完全等间隔的，比如说我1月1号和2月1号之间有31天，但是2月1号到3月1号之间，只有28天或29天，这就是不等间隔了。 比如说我把1月1号映射到1，2月1号映射到2，3月1号映射到3，那就是离散时间指标了。但是，如果我的决策的时机是不可数的，那就不可能映射到正整数上。这时候，我们就会用连续时间指标来表示决策时机。 ---- 深度学习给强化学习带来的新机会 最近几年的强化学习非常的热门，出现了一些脍炙人口的应用，他们都是深度学习和强化学习强强联合的产物，无论是基于价值的强化数据算法，还是基于策略梯度的强化学习算法， 2013年，深度学习和强化学习结合起来，结合成了的深度强化学习算法。那么深度强化学习算法诞生以后，在强化训练领域马上就有突飞猛进的发展，解决问题的困难程度大大超过之前的非深度强化算法。 深度强化学习算法为什么常常能够比非深度强化学习算法更厉害呢，这是因为用了深度学习的强化学习方法可以求得更加复杂的解，能在更加困难的问题上得到更好的性能。
68600发布于 2020-06-06
腾讯云开发者
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