强化学习(RL)使用了多种算法,例如 Q-Learning、策略梯度法、蒙特卡罗方法和时序差分学习。深度 RL 是深度神经网络在强化学习领域的应用。深度 RL 算法的一个示例是信任区域策略优化(TRPO)。 所有这些算法可以分为两大类。 基于模型的 RL 基于模型的 RL 通常用于环境定义明确、不会发生变化,且难以进行真实环境测试的...
实际在博士期间最早课题是想开强化学习,但由于当时导师和实验室并没有相关资源最后还是选择了数据融合方向,也完整的学习莫凡Python的RL和相关课程,并且实现了基于DQN驱动2D仿真中无人机完成自动避障和探索的任务,因此有过对马尔科夫过程、Q学习和后续深度强化学习基本知识的理解。 在后续某科研项目中涉及到了需要让智能...
强化学习(Reinforcement learning,RL)讨论的问题是一个智能体(agent)怎么在一个复杂不确定的环境(environment)里面去极大化它能获得的奖励。通过感知所处环境的状态(state)对动作(action)的反应(reward), 来指导更好的动作,从而获得最大的收益(return),这被称为在交互中学习,这样的学习方法就被称作强化学习。 在强...
策略迭代为每一次循环,先将所有已有策略进行策略评估,然后对每一个状态选择最优策略进行更新策略,直到更新前后每一个状态的策略没有影响,则说明以达到最优策略。 基于T步累计奖赏的策略迭代算法(来自周志华《机器学习》) 2.4.2 价值迭代 加值迭代与策略迭代大体相似,不过不需要更新策略,而是由2.3中我们已经推导的式子...
强化学习(RL)是机器学习的一个分支,agent通过与环境(env)交互来进行学习。这是一个以目标为导向的学习过程,agent不被告知要采取什么行为(action);相反,agent从其行为(action)的结果中学习。它正以各种各样的算法(DQN,A3C,DDPG等)迅速发展,是目前人工智能(AI)最活跃的研究领域之一。
Distributional RL）是一类基于价值的强化学习算法（value-based Reinforcement Learning，value-based RL）...
RL考虑的是智能体(Agent)与环境(Environment)的交互问题,其中的agent可以理解为学习的主体,它一般是咱们设计的强化学习模型或者智能体,这个智能体在开始的状态试图采取某些行动去操纵环境,它的行动从一个状态到另一个状态完成一次初始的试探,环境会给予一定的奖励,这个模型根据奖励的反馈作出下一次行动(这个行动就是当前...
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是人工智能(AI)和机器学习(ML)领域的一个重要子领域,与监督学习和无监督学习并列。它模仿了生物体通过与环境交互来学习最优行为的过程。与传统的监督学习不同,强化学习没有事先标记好的数据集来训练模型。相反,它依靠智能体(Agent)通过不断尝试、失败、适应和优化来学习如何在...
越来越多的工作将强化学习 (RL) 应用于 TSC；RL 可以利用大量的交通数据来提高信令效率。然而，从未...
1.1、RL的地位 RL是除了监督学习(Supervised Learning)和非监督学习(Unsupervised Learning)之外的第三种基本的机器学习方法: 监督学习 :从外部监督者提供的带标注数据中学习不同模式分布的过程(任务驱动型) 非监督学习:寻找未标注数据中隐含结构的过程(数据驱动型) ...