参考 阿姆姆姆姆姆姆姆:深度强化学习(DRL)算法 附录1 —— 贝尔曼公式 https://www.bilibili.com/medialist/play/97068901?from=space&business=space_series&business_id=594040&desc=1&spm_id_from=333.999.0.0www.bilibili.com/medialist/play/97068901?from=space&business=space_series&business_id=594...
使用DRL的可行性: 1) 状态和状态转移概率在模型训练和部署阶段应保持一致,即环境模型(Model)应该稳定-->泛化能力差;2) 数据可获得性,数据采样不能过于高昂,DRL有较低的样本效率,agent训练过程中需要持续跟环境交互获得数据,不过这个也是相对的,因为RL本身可以利用历史数据,相对gradient-free方法sample efficiency更高...
大部分深度强化学习DRL 算法(主要是策略梯度 policy gradient、Actor-Critic Methods)可以抽象成上面这种 **DDPG-style RL training pipeline。**它的可拓展性非常好,且方便拓展,与稳定训练。 大部分 DRL 算法,指的是 Off-policy 的 DDPG、TD3、SAC 等,以及 On-policy 的 A3C、PPO 等 及其变体。大部分算法的...
精确算法是指能够求出问题最优解的算法。对于难解的组合优化问题,当问题的规模较小时,精确算法能够在可接受的时间内找到最优解;当问题的规模较大时,精确算法一方面可以提供问题的可行解,另一方面可以为启发式方法提供初始解,以便能搜索到更好的解。精确算法主要包括分支定界法、割平面法、列生成算法、动态规划法等。
深度增强学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)是近两年来深度学习领域迅猛发展起来的一个分支,目的是解决计算机从感知到决策控制的问题,从而实现通用人工智能。以Google DeepMind公司为首,基于深度增强学习的算法已经在视频、游戏、围棋、机器人等领域取得了突破性进展。2016年Google DeepMind推出的AlphaGo围棋系统,使用蒙特卡...
关于RL 和DRL中的算法总结 其中: RL 分为基于价值的学习和基于策略的学习 和 AC 架构的 价值学习 DQN DQN 解决的是连续状态的问题 不能解决连续动作的问题 DQN = Q_learing+网络 使用了价值网络 q(..w) DQN 训练的过程 基础的DQN 就是 训练Q网络 更新w 参数...
策略网络 ( )-Conv-(feature)-Dense-()-Softmax-(输出 概率) 价值网络 ( )-Conv-(feature)-Dense -()- 共享卷积层,不同的Dense输出不同结果 用REINFORCE算法训练策略网络,用回归方法训练价值网络(价值网络是baseline) 令 更新价值网络 Summary 完成game,得到一条轨迹 ...
我们比较了体外生物神经网络与最先进的深度强化学习(RL)算法在学习效率上的差异,通过简化模拟游戏“Pong”来进行实验。我们使用了DishBrain系统,该系统将体外神经网络与体内计算相结合,利用高密度多电极阵列进行操作,对比了这些生物系统与三种最先进的深度RL算法(即DQN、A2C和PPO)在相同游戏环境中的学习速率和性能。这...
首先,测试和校准DRL算法的环节需要深思熟虑地设置。旨在模拟实际运行环境的情景和条件,使算法能够预知和应对真实世界中可能遇到的挑战。为此,开发者需要建立可以模拟真实世界操作情况的仿真环境。这些环境通常是基于计算机的模拟器,它们可以精确再现应用所涉及的物理和逻辑条件。例如,在自动驾驶汽车中,模拟器可以创建不同的...
-贪婪算法是一种策略,其思想是:在智能体做决策时,以一很小的正数 的概率随机选择未知的一个动作(即进行探索),剩下 该算法也可以叫做 2、推导过程 初学该算法的同学可能会比较懵,直接解读该公式的话,意思是,如果动作为最最优动作的话,概率为 ,如果不选择最最优动作,概率为 。按理来说,应该这两个概率分别为...