《Easy RL：强化学习教程》强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军带你从零实践强化学习”公开课的精华内容，在理论严谨的基础上深入浅出地介绍马...
总的来说easy-RL将model-free-RL中最经典的算法都过了一遍,并且还配了源代码(虽然由于OpenAI-Gym版本更新,如果要跑起来可能要稍作修改),入门体验极佳。 GitHub - datawhalechina/easy-rl: 强化学习中文教程(蘑菇书),在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/easy-rl/github.com/datawhalechina/easy-rl...
如果输入的数据有关联,学习器是不好学习的;第二,我们告诉学习器正确的标签是什么,这样它可以通过正确的标签来修正自己的预测,比如某个图片明明是个汽车,却误认为是飞机,那我们立马告诉它这是错误的;第三,我们根据错误写一个损失函数(loss function),通过反向传播(back propagation)来训练神经网络。 那么在强化学习中...
强化学习诚意之作 这本《Easy RL:强化学习教程》共13章,大体上可分为两个部分:第一部分包括第 1 ~ 3 章,介绍强化学习基础知识以及传统强化学习算法。第二部分包括第 4 ~ 13 章,介绍深度强化学习算法及其常见问题的解决方法。第二部分各章相对独立,可根据自己的兴趣选择性阅读。 这本书的主... (展开) ...
图1.4 强化学习:玩 强化学习和监督学习的区别如下。 (1)强化学习处理的大多数是序列数据,其很难像监督学习的样本一样满足独立同分布。 (2)学习器并没有告诉我们每一步正确的动作应该是什么,学习器需要自己去发现哪些动作可以带来最多的奖励,只能通过不停地尝试来发现最有利的动作。
混合策略方法:优势演员-评论员算法、异步优势演员-评论员算法(A3C)、路径延伸梯度策略算法、深度确定性策略梯度方法(DDPG)。 实际议题:稀疏奖励问题及其解决方法、模仿学习问题及其解决方法、强化学习的一般编程框架。 MidNight:强化学习-EasyRL-Part15 赞同 · 1 评论文章...
萃取3门强化学习经典公开课精华 李宏毅“深度强化学习”+周博磊“强化学习纲要”+李科浇“世界冠军带你从零实践强化学习” Datawhale的开源“蘑菇书”——Easy-RL 来自中科院、清华、北大的Datawhale成员自学笔记,GitHub发布9个月下载过万。 小白轻松入门的指南,大厂强化学习面试敲门砖 ...
1. 传统强化学习算法会使用表格的形式存储状态函数V(s)或动作函数Q(s,a),但这样的方法存在很大的局限性,例如in practise状态空间往往是连续的,存在无穷多个状态,这种情况下就不能再用表格来存储了。为了在连续状态和动作空间中计算值函数Qπ(s,a),我们用一个函数Qφ(s,a)来近似,称为Value Function Approxima...
2.SARSA算法:一种更新前一时刻状态的单步更新的强化学习算法,也是一种on-policy策略。该算法由于每次更新值函数需要知道前一步的状态(state),前一步的动作(action)、奖励(reward)、当前状态(state)、将要执行的动作(action),即(S_{t}, A_{t}, R_{t+1}, S_{t+1}, A_{t+1})(St,At,Rt+1,St+1...