自己第一篇 paper 就是用 MDP 解决资源优化问题,想来那时写个东西真是艰难啊。 彼时倒没想到这个数学工具,如今会这么火,还衍生了新的领域——强化学习。当然现在研究的内容已有了很大拓展。 这段时间会做个深度强化学习的专题,包括基础理论、最新文献和实践三大部分。 1 概述 1.1 强化学习 v.s. 监督学习 强化...
DDPG的拓展版D4PG从paper中的结果看取得了非常好的效果,但是并没有开源,目前github上也没有人能够完全复现Deepmind的效果。 Soft Actor-Critic (SAC)是面向Maximum Entropy Reinforcement learning 开发的一种off policy算法,和DDPG相比,Soft Actor-Critic使用的是随机策略stochastic policy,相比确定性策略具有一定的优势...
User\xrightarrow{Purchase}Item\xrightarrow{Produced\_by}Brand Author-paper 网络中的 Metapath Meta-path 的好处是能将不同实体之间的关系抽象成性质相似的路径,这样我们可以寻找同种类实体间的联系,比如以上两个例子都可作为User-Item-User的关系。在本篇提出的模型中,path 的模型用于处理不同实体的 embedding,...
自己第一篇 paper 就是用 MDP 解决资源优化问题,想来那时写个东西真是艰难啊。 彼时倒没想到这个数学工具,如今会这么火,还衍生了新的领域——强化学习。当然现在研究的内容已有了很大拓展。 这段时间会做个深度强化学习的专题,包括基础理论、最新文献和实践三大部分。 1 概述 1.1 强化学习 v.s. 监督学习 强化...
实际上我们理解Soft Q-Learning及Soft Actor Critic,要清楚上图三者的关系。在Soft Q-Learning那篇paper中,他是从Soft Value Function的定义出发去连接Energy-Based Policy 和Maximum Entropy Objective的关系。而在本blog中,我们从Maximum Entropy Objective出发,来连接其他两部分。
这里可以参考 Policy Gradient 的原始paper:Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation 或者是 David Silver 的 YouTube 课程:https://www.youtube.com/watch?v=KHZVXao4qXs 简单而言,这个期望内部的两项: 第一项,是优势函数,即:选择该 action 的优势,当低于 average value 的...
Paper: Witten(1977):An adaptive optimal controller for discrete-time Markov environments Barto(1983):Neuronlike adaptive elements that can solve difficult learning control problems Advantage Actor Critic (A2C):Actor-Critic Algorithms Github:https://github.com/xiaochus/Deep-Reinforcement-Learning-Practice ...
这里可以参考 Policy Gradient 的原始paper:Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation 或者是 David Silver 的 YouTube 课程:https://www.youtube.com/watch?v=KHZVXao4qXs 简单而言,这个期望内部的两项: 第一项,是优势函数,即:选择该 action 的优势,当低于 average value 的...
http://papers.nips.cc/paper/8455-better-exploration-with-optimistic-actor-critic.pdfpapers.nips.cc/paper/8455-better-exploration-with-optimistic-actor-critic.pdf 1.前言 Actor-Critic (AC) 的低采样效率使之难以被广泛使用。但在一些不是很复杂的问题上,依旧是需要对环境进行上百万次的探索交互才能得到...
A3C 通过创建多个 agent,在多个环境实例中并行且异步的执行和学习,有个潜在的好处是不那么依赖于 GPU 或大型分布式系统,实际上 A3C 可以跑在一个多核 CPU 上,而工程上的设计和优化也是原始paper的一个重点。 A3C的代码实现可以参考这里 5.算法总结