The Modular toolkit for Data Processing (MDP),用于数据处理的模块化工具包,一个Python数据处理框架。 从用户的观点,MDP是能够被整合到数据处理序列和更复杂的前馈网络结构的一批监督学习和非监督学习算法和其他数据处理单元。计算依照速度和内存需求而高效的执行。从科学开发者的观点,MDP是一个模块框架,它能够被容易...
我们将股票交易过程建模为马尔可夫决策过程(MDP)。然后将我们的交易目标表述为一个最大化问题。 (一)股票交易问题表述 考虑到交易市场的随机性和交互性,我们将股票交易过程建模为如图 所示的马尔可夫决策过程(MDP),具体如下: 状态(s=[p,h,b]):一个集合,包括股票价格信息 (p∈RD+),股票持有量 (h∈ZD+),以...
super(CriticNet, self).__init__() self.fcs = nn.Linear(s_dim, 30) self.fcs.weight.data.normal_(0, 0.1) self.fca = nn.Linear(a_dim, 30) self.fca.weight.data.normal_(0, 0.1) self.out = nn.Linear(30, 1) # 输出q(s,a;w) self.out.weight.data.normal_(0, 0.1) def forwa...
Homepage — Modular toolkit for Data Processing (MDP)pypi.python.org/pypi/MD 6. PyBrain PyBrain(Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural Network)是Python的一个机器学习模块,它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。(这名字很霸气) PyBrain正如其名,包括...
def __init__(self, transitions, reward, discount, skip_check=False): # Initialise a linear programming MDP. # import some functions from cvxopt and set them as object methods try: from cvxopt import matrix, solvers self._linprog = solvers.lp self._cvxmat = matrix except ImportError: raise...
马尔科夫决策过程(MDP) 需要注意的一点是,环境中的每个状态都是其先前状态的结果,而先前状态又是其先前状态的结果。然而,存储所有这些信息,即使是在短时间的经历中,也变得不可行。 为了解决这一问题,我们假设每个状态都遵循马尔可夫属性,即每个状态仅依赖于先前的状态以及从该状态到当前状态的转换。看看下面的迷宫,...
我们将股票交易过程建模为马尔可夫决策过程(MDP)。然后将我们的交易目标表述为一个最大化问题。 (一)股票交易问题表述 考虑到交易市场的随机性和交互性,我们将股票交易过程建模为如图 所示的马尔可夫决策过程(MDP),具体如下: 状态(s = [p, h, b]):一个集合,包括股票价格信息 (p \in R^{D +}),股票持有...
我们采用 DDPG 算法来最大化投资回报。DDPG 是确定性策略梯度(DPG)算法[12]的改进版本。DPG 结合了 Q - 学习[13]和策略梯度[14]的框架。与 DPG 相比,DDPG 使用神经网络作为函数逼近器。本节中的 DDPG 算法是针对股票交易市场的 MDP 模型指定的。
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马尔科夫决策过程(MDP) 需要注意的一点是,环境中的每个状态都是其先前状态的结果,而先前状态又是其先前状态的结果。然而,存储所有这些信息,即使是在短时间的经历中,也变得不可行。 为了解决这一问题,我们假设每个状态都遵循马尔可夫属性,即每个状态仅依赖于先前的状态以及从该状态到当前状态的转换。看看下面的迷宫,...