一、什么是强化学习 当我们谈论什么是强化学习时总会看到上面这张图:强化学习就是智能体(Actor)对环境进行观测,然后根据观测结果(Observation)采取相应的动作(Action),动作作用于环境(Environment)之后,环境就会产生相应的变化,这样智能体就可以再一次得到新的观测,同时环境也会给智能体一个反馈(Reward)表明这个动作是好...
RL 使用背景 当人类也不知道最好的输出的时候呢,就需要强化学习了。 这个时候需要转换一下思路,把机器的行为就可以看作成一个输出,他对环境的观察看作输入,然后最大化 Reward(算损失函数吧,这个 Reward 其实就和普通的模型输出和 Label 做对比一样的) 输入输出 其实就是输入一个画面(游戏,棋盘),然后输出一个...
LeeDeepRL-Notes 是 Datawhale 自《李宏毅机器学习笔记》后的又一开源学习项目,由团队成员王琦、杨毅远、江季历时四个月协作而成,实现了李宏毅老师深度强化学习课程内容的 100% 复现,并且在此基础上补充了有助于学习理解的相关资料和内容,对重难点公式进行了补充推导。 期间,Datawhale 组织了《深度强化学习基础》学习...
机器学习:李宏毅强化学习笔记(一)Proximal Policy Optimization (PPO),PolicyGradient术语和基本思想基本组成:actor(即policygradient要学习的对象,是我们可以控制的部分)环境environment(给定的,无法控制)回报函数rewardfunction(无法控制)Policyofactor π\piπ
【新智元导读】来自台湾超受欢迎的李宏毅老师深层强化学习49页PPT以及笔记,熬夜整理,值得收藏。本文授权转载自Medium,作者Ivan Lee。 李宏毅老师通过下面的地球跟机器人比喻RL(Reinforcement Learning)过程是怎么回事。 地球是环境(environment),代理(agent)用感测器去接收外接讯息,就像无人车在路上有六种以上装置感知外...
机器学习:李宏毅深度强化学习笔记(三)Actor-Critic Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 回顾 – Policy Gradient 先对policy gradient进行回顾,只需要记得几个要点: 给定某个state采取某个action的概率 考虑到行动输出的概率和为一,为了保证reward越大的有更大的概率被sample到,需要加上baseline b...
【李宏毅机器学习课程笔记】深度强化学习(三)——Q-Learning 文章目录 Q-Learning简介 Tips for Q-Learning Typical Q-Learning Algorithm Q-Learning for Continous Action Q-Learning简介 Q-Learning是强化学习中一种Value-Based的方法,它所学习的不是一个Policy,而是一个Critic,Critic并不直接采取行为,而是评价...
【李宏毅机器学习课程笔记】深度强化学习(二)——PPO(Proximal Policy Optimization),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
李宏毅教授刚推出的深度学习教程在GitHub上刚发布即斩获了8.7K!耗时四年时间 前后修改近五百次 这含金量不一般啊!这份教程涉及深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、受限玻尔兹曼机、生成对抗网络、强化学习、模型压缩和优化等内容,从 - Lisai学姐于20240126发布
强化学习基本定义:Actor:可以感知环境中的状态,通过执行不同的动作得到反馈的奖励,在此基础上进行学习优化。 Environment:指除 Actor 之外的所有事务,受 Actor 动作影响而改变其状态,并给 Actor 对应的奖励。 on-policy 和 off-policy 的区别在于 Actor 和 Environment 交互的策略和它自身在学习的策略是否是同一个...