Sutton的Reinforcement Learning笔记。此为第二章。 增强学习与其他学习方法的区别:evaluate每步动作(action),而不是instruct每次动作。也就是学习给出的是不同动作的相对数值,不能选出最好的或最差的动作。换句话说,evaluative的学习方法,其结果依赖于已经做过的动作;而instructive的学习方法,不依赖于具体的已经做过的...
3 多臂赌博机问题(Multi-armed Bandits) 3.1 问题描述 3.2 相关概念 3.3 求解方法 4ε−贪心算法(ε-greedy) 4.1 概念 4.2 算法思路 4.3 缺点及优化点 5 最大置信区间上界算法(Upper Confidence Bound) 5.1 概念 5.2 算法思路 6 Softmax-贪心算法(Softmax-greedy)/ 梯度赌博算法(Gradient Bandit Algorithms)...
1. OpenAI Gym:这是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包,其中包含了多臂老虎机问题的环境设置,可以方便地进行算法实验。2. PyBandits:专门用于多臂老虎机算法的 Python 库,提供了多种算法的实现和相关的辅助功能。3. TensorFlow Agents:谷歌的 TensorFlow 框架下的一个库,包含了一些多臂老虎机算法的实现...
在前一章中我们介绍了如何通过 multi-step bootstrapping method 来吧Monte Carlo method和时间差分学习的优势结合起来,最后一章介绍了时间差分学习如何跟模型学习和计划方法(如动态规划)结合来提供一个完全的统一的解决表式强化学习问题的方法。 Chapter 2 Multi_armed Bandits 强化学习与其他类型的学习最显著的特征是...
本文首先对于 MAB 算法进行简要综述概况,然后分别对两方面具体的问题的文献进行介绍:1.MAB 算法的安全性问题;2.非线性效益函数的 bandits 问题,包括 convex, submodular, monotone 等。 一、Multi-armed bandits 综述 MAB 是一种 online 的决策优化算法。决策优化问题主要可以分为 offline 与 online 两种类型。这两...
在探讨强化学习与统计学中经典不等式的应用时,我们转向了一个重要领域:多臂老虎机问题(stochastic multi-armed bandits),简称MAB问题。此问题最初可以简单描述为:玩家在一个赌场中面对K个老虎机,每个老虎机都有不同的期望收益。玩家在T轮游戏中,每次可以选择其中一个老虎机投入一枚游戏币,摇动摇杆...
强化学习 4:探索与开发——多臂赌博机(Multi-armed Bandits)多臂赌博机是强化学习中一个经典的问题,玩家通过选择不同概率的摇臂以期获得最大累积回报。在这个过程中,关键在于智能体需在探索未知的可能性(如随机选择)与利用已知的最佳策略(如贪心选择)之间做出平衡。探索是为了获取新信息,而开发则...
a bit more clear how to compute our UCB. Same story, roughly, in contextual bandits – we can still compute UCB like estimates in this setting.Q: Why is RL from the contextual bandit setting? A1: Temporal connections. A2: Bootstrapping – do not get a sample of the target,...
在Sutton的强化学习笔记中,第二章探讨了多臂老虎机问题中探索与利用的平衡。由于模拟步数有限,直接依赖于初始估计的贪婪策略可能导致非最优选择。这就涉及到一个关于选择最佳老虎机的探索(尝试不同选项)与利用(基于当前估计选择收益最大机器)的冲突。行动价值方法引入了对每个老虎机价值的估计学习,...
Multi-armed Bandits 区分强化学习与其他类型学习的最重要特征是它使用训练信息来评估所采取的行动而不是通过给予正确的行动进行指导。 2.4 Incremental Implementaion Qn=R1+R2+...+Rn−1n−1Qn=R1+R2+...+Rn−1n−1 Qn+1=R1+R2+...+RnnQn+1=R1+R2+...+Rnn=1n∑ni=1Ri=Qn+1n[Rn−Qn]...