个人理解简易版强化学习,notebook路径:https://github.com/kingkingofall/PPO, 视频播放量 907、弹幕量 0、点赞数 26、投硬币枚数 14、收藏人数 103、转发人数 11, 视频作者 渐奔明, 作者简介 ~~~,相关视频:当你在强化学习环境中不小心改下参数belike,沙子是怎么变成玻
6.3加权数据池 以及后面的dobule DQN ,noiseDQN巴拉巴拉,属于外延拓展,直接定位看代码即可 7.策略梯度 13.PPO离散动作 P13 - 00:31 4/30学习进度
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术,它通过在环境中进行交互来学习如何做出最佳决策。强化学习的核心思想是通过在环境中进行试错来学习如何做出最佳决策,而不是通过传统的监督学习方法来学习。强化学习的应用范围广泛,包括自动驾驶、游戏AI、机器人控制、智能家居等。 在...
在强化学习中,代理通过与环境的互动来学习如何做出最佳决策,这与传统的监督学习和无监督学习不同,因为在强化学习中没有预先标记的数据。 3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 3.1 Q-学习 Q-学习是一种常见的强化学习算法,它的目标是学习一个Q值函数,Q值函数表示在给定状态和动作下的预期累积奖励。
强化学习代码实战-09 SAC 算法 离线学习算法:A3C, PPO, TRPO 在线学习算法:DDPG,训练不稳定,容易陷入局部最优 SAC: 离线策略,随机策略,最大化累积奖励的同时最大化策略的熵(更好地探索环境,熵值越高,策略越随机,目标的奖励越大) Soft Actor-Critic 算法公式:...
2、 利用强化学习给出优质股的加仓、减仓及平仓点等。 3、 加入人为的强制买卖点。 策略在不断开发与完善中,预计4月份可以开始分享个股。 代码github: 参考 [1]https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow [2]https://blog.csdn.net/qq_39388410/article/details/94395020...
强化学习代码实战-06 DQN算法(单模型-平衡车) importrandomimportgymimporttorchimportnumpy as npfrommatplotlibimportpyplot as pltfromIPythonimportdisplay env= gym.make("CartPole-v0")#智能体状态state =env.reset()#动作空间actions =env.action_space.nprint(state, actions)#打印游戏#plt.imshow(env.render...
2. 在强化学习这个领域中,reward函数是一个需要精心设计的函数。目前暂时没有好的reward设计思路,但还是修改了之前的reward函数。(其实之前的reward的设计也是错的) 首先将第二天的股票价格的涨跌幅当做reward。 reward =(self.trend[self.t + 1] - self.trend[self.t]) / self.trend[self.t] ...
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文,介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后
实战策略梯度算法(Policy Gradient),代码70行 CartPole 简介 在之前的文章中,我们使用过纯监督学习的算法,强化学习算法中的Q学习(Q-Learning)和深度Q网络(Deep Q-learning Network, DQN),这一篇文章,我们选择策略梯度算法(Policy Gradient),来玩一玩 CartPole。