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TensorFlow 强化学习：1~5
我们将在本章介绍以下主题： 深度学习 强化学习 TensorFlow 和 OpenAI Gym 简介 强化学习中有影响力的研究人员和项目 深度学习 深度学习是指训练大型神经网络。 强化学习的先驱与突破 在继续进行所有编码之前，让我们阐明一些在深度强化学习领域中的先驱，行业领导者和研究突破。 二、使用 OpenAI Gym 训练强化学习智能体 OpenAI Gym 提供了许多虚拟环境来训练您的强化学习智能体。 在强化学习中，最困难的任务是创造环境。 尝试使用 GPU 驱动的云实例在大约 5-6 个小时内获得更好的结果。 总结 在本章中，我们介绍了强化学习中最著名的算法，策略梯度和参与者批评算法。 他们的 AI 智能体称为深度 Q 学习器。 在详细深入学习强化学习之前，让我们回顾一下强化学习的基础知识。 有监督和无监督的学习是 AI 应用社区众所周知的。
91210编辑于 2023-04-27 - 来自专栏探物及理
强化学习-5：Model-free control
适用于： MDP model 未知：经验的采样可以获取 MDP model 已知：无法使用（e.g.原子级动力学），采样可以使用 策略、非策略学习： On-policy：采样来自policy \(\pi Off-policy learning 需求 从人类和其他agents的表现中学习 从old policies \(\pi_1, \pi_2...\)中学习 从随机策略中，学习到最优策略 从一个策略中， 学习到多个策略 采样不同分布 \[ \begin{aligned} \mathbb{E}_{X \sim P}[f(X)] &=\sum P(X) f(X) \\ &=\sum Q(X) \frac
83030发布于 2020-08-25 - 来自专栏机器人课程与技术
强化学习笔记5-PythonOpenAITensorFlowROS-阶段复习
到目前为止，已经完成了4节课程的学习，侧重OpenAI，分别如下： 基础知识：https://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/91361113 程序指令 zhangrelay/article/details/89702997 环境构建：https://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/89817010 深度学习 ：https://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/90177162 ---- 通过上面一系列探索学习，就行完全掌握人工智能学工具（OpenAI）和机器人学工具 ---- 理解如下环境中，Q学习和SARSA差异： ? Q学习-circuit2_turtlebot_lidar_qlearn.py： #!
78010发布于 2019-06-15 - 来自专栏机器学习算法与理论
《白话深度学习与Tensorflow》学习笔记（5）强化学习(reinforcement learning)
强化学习(reinforcement learning)本身是一种人工智能在训练中得到策略的训练过程。 哪些经常反复出现有着较高reward的状态会被大量验证和强化，从而学出靠谱的路径来。这些路径由state和action组成。（这些均属于动态规划，DP）这种树也叫做蒙特卡洛树。
1.5K90发布于 2018-04-10 - 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。 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。 关于目标函数可详细参照：【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数 6、值函数 在强化学习中，为了评估策略 \pi 的期望回报，引入了值函数的概念，包括状态值函数和状态-动作值函数。 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 5. 核心概念和方法总结 深度神经网络：用于表示策略和值函数，处理高维度状态和动作空间。 策略梯度方法：通过优化策略的梯度直接学习策略函数的参数。
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。 未来，随着算法的改进和计算能力的提升，深度强化学习将在更多领域取得突破。 本篇文章介绍了强化学习和深度强化学习的基础理论、常见算法及其应用，希望能够帮助读者更好地理解这一领域。
3.4K10编辑于 2024-10-09 - 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. 5. 即时奖励 (, , ′) 定义： 即时奖励是一个标量函数，表示在智能体在状态 执行动作 后，环境反馈给智能体的奖励。 这个奖励通常与下一个状态 ′ 有关。
1.3K10编辑于 2024-07-30 - 来自专栏用户6881919的专栏
论文阅读5-----基于强化学习的推荐系统
online training image.png image.png 好了好了又想学习推荐系统科研的小可爱们
64500发布于 2021-01-17 - 来自专栏云计算行业
强化学习
阅读本文大约需要5分钟 一、强化学习的模型 强化学习能够实现很多的任务，这些任务目标往往可以归纳化为最大化长期奖励、最小化长期惩罚。 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。 接下来推荐下我的新书《强化学习原理与Python实现》，这里面的既包括了经典的非深度强化学习算法，也包括深度强化学习算法。
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。 (5) 动作 动作指智能体和环境产生交互的所有行为的集合。 (6) 状态 状态指智能体当前的所处的环境情况，自身历史状态情况，以及目标完成情况。 (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 ! plt.imshow(image) plt.show() 这段代码完成了一些初始设置，具体作用见代码注释，运行结果如下图 环境信息查看 我们导入环境后要查看一些环境的信息，还记得我们最开始说的强化学习要素吗 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。 5. 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
---- 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。 深度强化学习算法的很多思想都是来自于那些没有利用深度学习的经典算法，学习深度学习强化算法还是非常有意义的。 接下来推荐下我的新书《强化学习原理与Python实现》，这里面的既包括了经典的非深度强化学习算法，也包括深度强化学习算法。
68600发布于 2020-06-06 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
【强化学习篇】--强化学习案例详解一
一、前述 本文通过一个案例来讲解Q-Learning 二、具体 1、案例 假设我们需要走到5房间。 ? 转变为如下图：先构造奖励，达到5，即能够走得5的action则说明奖励比较高设置成100，没有达到5说明奖励比较低，设置成0。 ? ? Q-learning实现步骤： ? 2、案例详解： ? ? 第一步的Q(1,5)：最开始的Q矩阵都是零矩阵，迭代完之后Q（1,5）是100 ? 第二次迭代：依旧是随机 ? 收敛的意思是最后Q基本不变了，然后归一化操作，所有值都除以500，然后计算百分比。
1.4K10发布于 2018-09-13 - 来自专栏深度学习
【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数
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。 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。 状态（State）：对环境的描述，可能是离散或连续的。 上述概念可详细参照：【深度学习】强化学习（一）强化学习定义 4、马尔可夫决策过程 为了简化描述，将智能体与环境的交互看作离散的时间序列。 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到的策略 \pi_{\theta}(a|s) 来最大化期望回报（Expected 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。 a.
1.2K10编辑于 2024-07-30 - 来自专栏深度学习
【深度学习】强化学习（四）强化学习的值函数
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。 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。 状态（State）：对环境的描述，可能是离散或连续的。 上述概念可详细参照：【深度学习】强化学习（一）强化学习定义 4、马尔可夫决策过程 为了简化描述，将智能体与环境的交互看作离散的时间序列。 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。 关于目标函数可详细参照：【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数 6、值函数 在强化学习中，为了评估策略 \pi 的期望回报，引入了值函数的概念，包括状态值函数和状态-动作值函数。
73610编辑于 2024-07-30 - 来自专栏探物及理
强化学习笔记5：无模型控制 Model-free control
适用于： MDP model 未知：经验的采样可以获取 MDP model 已知：无法使用（e.g.原子级动力学），采样可以使用 策略、非策略学习： image.png On-policy MC control 优点： 低方差 单步策略需要相似 Q-learning 特点 image.png off-policy control with Q-learning 在学习过程中： image.png ?
1.1K30发布于 2020-08-31 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
【强化学习篇】--强化学习从初识到应用
一、前述 强化学习是学习一个最优策略(policy)，可以让本体(agent)在特定环境(environment)中，根据当前的状态(state)，做出行动(action)，从而获得最大回报(G or 通俗点说：学习系统没有像很多其它形式的机器学习方法一样被告知应该做出什么行为，必须在尝试了之后才能发现哪些行为会导致奖励的最大化，当前的行为可能不仅仅会影响即时奖励，还会影响下一步的奖励以及后续的所有奖励 强化学习的过程：先行动，再观察 再行动 再观测… 每一个动作（action）都能影响代理将来的状态（state），通过一个标量的奖励（reward）信号来衡量成功，目标：选择一系列行动来最大化未来的奖励 马尔科夫决策要求： 1.能够检测到理想的状态 2.可以多次尝试 3.系统的下个状态只与当前状态信息有关，而与更早之前的状态无关 在决策过程中还和当前采取的动作有关 马尔科夫决策过程由5个元素构成： ?
63820发布于 2018-09-13 - 来自专栏AI
强化学习概述
强化学习概述：Agent、环境与回报1. 强化学习的定义与基本概念强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习范式，其中学习的主体（Agent）通过与环境的交互来最大化累积回报。 强化学习与监督学习和无监督学习有所不同，主要体现在学习的方式和目标上：强化学习通过探索与试错的方式，学习如何采取行动以获得最大的回报，而非从已标注的数据中学习。 5. 强化学习的应用强化学习的应用场景非常广泛，主要体现在以下几个领域：5.1 游戏和博弈强化学习在各种游戏中的表现非常出色，特别是在策略性游戏和视频游戏中。 Barto这是强化学习领域的经典教材，详细介绍了强化学习的基本理论和算法。
83800编辑于 2025-01-27
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