强化学习是解决动态的决策问题,强化学习的目的是让计算机学会自主的进行动态的决策。常见的强化学习任务,一般包括两类: 1.回合式任务(Episodic Task):环境有终止状态(Terminal State),当到达终止状态时,…
1.1 介绍时序差分学习的基本概念 时序差分(TD)学习是一种强化学习方法,它结合了蒙特卡洛方法的无模型特性和动态规划的特性。TD学习不需要完整的环境模型(即不需要知道状态转移概率和所有可能的奖励),同时能够在从环境状态到状态的转换中学习价值函数。这种方法通过更新估计的价值函数来进行,这些更新依赖于其他估计的值,而...
这就是强化学习和监督学习的主要区别。在监督学习和强化学习中,在输入和输出之间都存在映射。但是在强化学习中,存在的是对智能体的奖励反馈函数,而不是像监督学习直接告诉智能体最终的答案。 无监督学习与强化学习:在强化学习中,有一个从输入到输出的映射过程,但是这个过程在无监督学习中是不存在的。在无监督学习中...
2.DQN DQN 是借助 AlphaGo 最早成名的深度强化学习算法,其核心思想是利用 Bellman 公式的 bootstrap 特性,不断迭代优化一个 Q(s,a)函数,并据此在各种状态下选择 action。其中 Q(s,a)函数拟合的是一对状态 - 动作的长期收益评估,该算法没有显式的 policy。DQN 探索和利用的平衡靠的是一种称为ε-greedy 的...
强化学习是一种通过智能体（Agent）与环境进行交互来学习如何在特定环境中做出一系列决策的机器学习方法。与传统的监督学习不同，强化学习并不需要明确的标签或者预先的答案。在强化学习中，智能体通过采取行动来最大化累积的奖励，从而学会如何在不同状态下做出最优决策。这一过程类似于儿童在探索世界时通过试错来学习...
应用场景:Sarsa：适用于需要稳定学习过程、重视探索的任务，或者在与环境进行交互时进行在线学习的情况。Q-learning：适用于倾向于学习最优策略的任务，或者在需要快速收敛时的情况。这两种算法只是强化学习领域众多算法中的两种，还有其他更高级的算法如Deep Q Network (DQN)、Actor-Critic等，可以根据问题的复杂度和...
可以将目前所学的强化学习方法分为两类,一类是基于模型的(model-based)方法,例如有动态规划和启发式搜索(heuristic search);另一类不需要模型的(model-free)方法,例如蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)方法和时序差分(Temporal Difference,TD)法。基于模型的算法主要依靠计划(planning),而无模型算法主要依靠学习(learning)。
• 强化学习:没有明确的输入输出对,智能体通过试错方式学习最优策略,以获得最大化的奖励。 记忆方法: • 联想记忆:想象一个机器人(Agent)在迷宫(Environment)中寻找出口,通过不断尝试(Trial and Error)找到最佳路径(Policy)。 • 关键词串联:强化学习=智能体+环境+试错+奖励最大化。
蒙特卡罗学习法的基本原理是一个重要概念：当你缺乏对环境的先验信息，基本上只能靠经验收集信息时，就可以用到蒙特卡洛学习法。本文将通过使用Python中的OpenAI Gym工具包来实现这一方法。TIPS：如果你刚刚接触到这个领域或者需要快速地了解一些关于强化学习的术语，强烈推荐阅读以下资料，有助于你在本篇文章中尽可能地学...
结合上面两个做法,我们可以制定这么一个强化学习流程:从初始状态出发,通过ϵ-贪心算法选择一个动作来执行,执行后通过环境得知奖励和新的状态,再在新的状态中通过ϵ-贪心算法选取动作与环境交互……重复这个过程直到到达目标状态。之后再从初始状态开始重复这个流程,多重复几次后,再贪心地在每一个状态选择动作价值最...