在深度强化学习实践应用中,我们经常把状态s或观测对象o用向量(vector),矩阵(matrix)或高维张量(high-order tensor)来表示,比如说一个图片可以用其RGB三色的像素矩阵,机器人的状态可以用角度(angles)与速度(velocity)的联合向量来表示。 如果agent能观测环境的完整状态,我们称环境为完全观测(fully observed)的。如果age...
交互问题中,it is often impractical to obtain examples of desired behavior that are both correct and representative of all the situations in which the agent has to act. 即强化学习没法标注所有情况,无法进行有标签的学习,agent需要学会从经验中学习 强化学习与无监督学习 无监督学习:寻找未标记数据的结构 ...
这里面用Reward进行统称,虽然Reward翻译成中文是“奖励”的意思,但其实强化学习中Reward只是代表环境给予的“反馈”,可能是奖励也可能是惩罚。比如Pacman游戏中,Agent碰见了Ghost那环境给予的就是惩罚。 4. 智能体分类 基于策略(policy based)的智能体 直接学习策略 ,不需要学习价值函数。 基于价值(value based)的智能...
高冷的面试官: 看来你对于RL还是有一定了解的,那么可以用一句话谈一下你对于强化学习的认识吗? 答: 强化学习包含环境,动作和奖励三部分,其本质是agent通过与环境的交互,使得其作出的action所得到的决策得到的总的奖励达到最大,或者说是期望最大。 高冷的面试官: 你认为强化学习与监督学习和无监督学习有什么区别?
对第三点而言,需要额外解释一下,在监督学习中,通常假设数据是通过独立同分布采样的,即假设所有的样本数据都是通过在同一个分布下(如高斯分布)独立采样获得,而这一点对于强化学习来说,明显是不大可能,因为强化学习是一种与环境交互的学习问题,这意味着state和action的时序性是很重要的,他所获得的一系列state很大程...
在本章中,我们将在一个简化的环境中研究强化学习的评估方面,即不涉及学习在多个情况下采取行动。这种非关联性的设置是在这种情况下,大多数涉及评价性反馈的前期工作已经完成,它避免了完全强化学习问题的复杂性。通过研究这个案例,我们可以更清楚地看到评价性反馈是如何从指导性反馈中产生的,并且可以与指导性反馈...
强化学习简介：基础概念与构建 强化学习是一种研究智能体如何通过不断试错学习的智能理论，核心思想是通过奖励或惩罚调整行为策略。在强化学习的场景中，智能体（agent）与环境（environment）是关键角色。每次交互中，agent观察环境状态（可能部分观测），根据观察决策下一个动作，然后环境反馈奖励信号，目标是...
强化学习入门最经典的数据估计就是那个大名鼎鼎的 reinforcement learning: An Introduction 了, 最近在看这本书,第一章中给出了一个例子用来说明什么是强化学习,那就是tic-and-toc游戏, 感觉这个名很不Chinese,感觉要是用中文来说应该叫三子棋啥的才形象。
由于需要,在强化学习的学习过程中,本着搞透彻的基本观念,认真研读了Sutton的强化学习圣经 An Introduction。 以下是我在看完3~6章后个人的一些理解,也为了能够理清楚具体的原理,在这篇博客记下来相关内容。 附上链接: 第3章:有限马尔科夫决策过程 第4章:动态规划 第
Reinforcement Learning - An Introduction强化学习读书笔记 Ch3.4-Ch3.8,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。