3.Q-Learning: 核心思想:通过贝尔曼公式,来迭代Q函数,尝试解决信用分配问题,可以计算出每一个不同的s,a下对最终收益的贡献值。 定义:Q(s,a)函数,表示智能体agent在s状态下采用a动作,并在之后采取的都是最优动作条件下拿到的未来奖励 贝尔曼公式: Q(s,a) = r + \gamma max_{a^{'}}Q(s^{'},a^{...
研究六种Extension to DQN的integration,包括Double Q-learning、Prioritized replay、Dueling networks、Multi-step learning、Distributed RL和Noisy Nets。其中,Multi-step learning使用n-step return替代Q-learning中的one-step return;Distributed RL学习去近似收益的分布而不是预期收益;Noisy Nets使用噪声线性层来结合确定...
今天介绍论文《Meta-Q-Learning》。 与PEARL一样,本文同样提出了一种off-policy的meta-RL算法,该算法将context类的meta-RL算法与off-policy方法结合了起来,另外还提出了用新老数据同时对新任务策略进行更新的adaptation过程,但实验结果表明该过程对性能提升作用不大。这篇论文给我的感觉就是算法部分写得比较复杂,但实...
这是一个典型的多智能体协作的例子。该例子来自于多智能体强化学习综述论文《Multi-agent reinforcement learning: An overview》,这里对原文中的例子稍稍改编了一下。 从这个例子中,我们可以思考一下,什么是多智能体强化学习。我觉得多智能体强化学习至少应该包括如下几个要素: (1) 在多智能体系统中至少有两个智能...
Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies# 论文地址# soft Q-learning 笔记# 标准的强化学习策略 π∗std=argmaxπ∑tE(St,At)∼ρπ[r(St,At)](1)(1)πstd∗=argmaxπ∑tE(St,At)∼ρπ[r(St,At)] 最大熵的强化学习策略 π∗MaxEnt=argmaxπ∑tE(St,At)∼ρπ[r(St...
SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法,通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。它由Rummery 和 Niranjan在技术论文“Modified Connectionist Q-Learning(MCQL)” 中介绍了这个算法,并且由Rich Sutton在注脚处提到了SARSA这个别名。
摘要:Q-learning 作为一种经典的强化学习算法 ,其在离散状态下存在计算量高、收敛速度慢等问题 。Speedy Q-learning 是 Q-learning 的变种 , 目 的是解决 Q-learning 算法收敛速度慢问题 。为解决多智能体强化学习 中“ 维数 灾”问题 ,在 Speedy Q-learning 算法的基础上提出了一种基于动作采样的(action sam...
论文地址:Mnih, Volodymyr; et al. (2015).Human-level control through deep reinforcement learning 一、DQN简介 其实DQN就是 Q-Learning 算法 + 神经网络。我们知道,Q-Learning 算法需要维护一张 Q 表格,按照下面公式来更新: 然后学习的过程就是更新 这张 Q表格,如下图所示: ...
Learning Algorithm Research Candidate:Ma PengWei Supervisor:Pan DiLin School of Computer Science and Technology AnHui University of Science and Technology No.1 68,Shungeng Road,Huainan,23200 1,P.R.CHINA ) 万方数据 ( 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 ...