一文回顾2021年强化学习历程

    人工智能博士2021-11-28 08:31:00.0
    能够有助于在复杂的视觉环境(如Atari游戏)中更好地使用RL算法;但即使是对使用离线(offline)强化学习的任务进行训练;新智元 强化学习可以说是最贴近人类学习过程的AI了;Google也一直致力于在游戏领域使用RL;他们还可以帮助机器人更快地学习新任务

    2021年深度强化学习最全精选资源整理分享

    lqfarmer2021-11-13 12:08:22.0
        本资源还包括具有许多视觉示例的通用机器学习(ML)、神经网络(NN)和深度神经网络(DNN);一些具有相似目标的替代进化算法也包括在内;以及具有视频游戏/机器人实战case的强化学习(RL);    资源整理自网络;//github.com/wangyuGithub01/Machine_Learning_Resources 目录 内容截图

    【王喆-推荐系统】模型篇-(task9)强化学习推荐模型DRN

    山顶夕景2021-11-08 11:36:23.0
    三、深度强化学习推荐模型 DRN 在 DRN 框架中;竞争梯度下降算法 5.1 添加随机扰动 5.2 组合推荐列表 5.3 实时收集用户反馈 5.4 总结 六、作业 七、课后答疑 Reference 一、强化学习基本概念 1.1 强化学习框架的六要素 智能体(Agent);文章目录 学习总结 一、强化学习基本概念 1.1 强化学习框架的六要素 二、强化学习推荐系统框架 三、深度强化学习推荐模型 DRN 四、DRN 的学习过程 4.1 离线部分 4.2 在线部分 五、DRN 的在线学习方法;利用《微更新》实时学习用户的奖励反馈;二、强化学习推荐系统框架 强化学习推荐模型 DRN(Deep Reinforcement Learning Network

    强化学习中,Q-Learning与Sarsa的差别有多大?

    行者AI2021-08-18 11:12:37.0
    a)+α∗(r+γ∗Q(s′;a)+α∗(r+γ∗max(Q(s′;a∗))−Q(s;a′)−Q(s;a ) + α ∗ ( r + γ ∗ m a x ( Q ( s ′

    ICRA 2021论文汇总:视觉-惯性/视觉SLAM

    3D视觉工坊2021-07-13 07:00:00.0
    28) 4中基于学习方法改善了EKF系统协方差的估计问题;自称是首个基于深度强化学习的并进行了误差收敛证明的姿态估计方法;贡献点在于 a)提出了一种基于视觉的分布式控制系统 b)一种分布式的状态估计方法;将VIO策略对UWB的测量进行fix 2.构建了单目相机 + IMU + UWB 的紧耦合方案;14) 2.视觉惯性+其他传感器 的SLAM问题(3

    强化学习 | COMA

    行者AI2021-06-23 15:08:31.0
    在实际的问题中QTRAN效果没有QMIX效果好;u′a)) COMA网络结构 图中(a)表示COMA的集中式网络结构;u^{'a}))(边缘分布) u′a∑​πa(u′a∣τa)Q(s;u^{'a})) u′a∑​πa(u′a∣τa)Q(s;u ) − ∑ u ′ a π a ( u ′ a ∣ τ a ) Q ( s

    多智能体强化学习(二) MAPPO算法详解

    小小何先生2021-05-26 18:37:27.0
    np.concatenate(self.buffer.rnn_states_critic[-1]);np.concatenate(self.buffer.masks[-1]));next_values = self.trainer.policy.get_values(np.concatenate(self.buffer.share_obs[-1]);  在self.trainer.train(self.buffer)函数中先基于数据;np.concatenate(self.buffer.obs[step])

    多智能体强化学习(一) IQL、VDN、QMIX、QTRAN算法详解

    小小何先生2021-05-25 21:05:24.0
    作者对联合动作值函数 Q t o t Q_{t o t} Qtot​和单个智能体动作值函数 Q a Q_{a} Qa​之间做了一个约束;通过 Q j t ′ Q_{\mathrm{jt}}^{\prime} Qjt′​去分解值函数到各个子智能体上;Q j t ′ Q_{\mathrm{jt}}^{\prime} Qjt′​各个子智能体的动作值函数累加得到;对于每个智能体都要学一个独立的值函数 Q a ( τ a;[ Q i ] \left[Q_{i}\right] [Qi​]对 Q j t Q_{\mathrm{jt}} Qjt​满足IGM条件

    强化学习落地:竞态场景下基于锁机制的闲置端口查用

    行者AI2021-05-25 11:35:27.0
    (1)使用sock.bind()函数去自动绑定端口;self.port = bind.port;(1)sock.bind()自动绑定检测端口是否可用;if bind.port in self.used_ports;进程B绑定了端口X进行检查

    强化学习实战(九) Linux下配置星际争霸Ⅱ环境

    小小何先生2021-05-25 09:45:20.0
    from smac.env import StarCraft2Env;文章目录 安装SMAC 安装StarCraft II 下载SMAC地图 Py文件中进行测试 参考 安装SMAC   SMAC是基于暴雪公司星际争霸Ⅱ做的一个多智能体环境;这里我采用4.6.2这个和官方一样的版本进行安装;//github.com/oxwhirl/smac.git;episode_reward += reward

    多智能体强化学习入门Qmix

    行者AI2021-05-21 16:39:38.0
    self.args.n_agents) # (episode_num * max_episode_len;self.args.state_shape) # (episode_num * max_episode_len;self.args.qmix_hidden_dim) # (1920;self.eval_hidden) # inputs维度为(40;并且要把episode_num个episode、self.args.n_agents个agent的数据拼成40条(40

    基于自适应策略的深度强化学习

    人工智能博士2021-05-17 08:31:00.0
    这种新型策略迁移框架能够显著加速学习过程;该框架学习对于目标策略来说何时复用以及复用哪种源策略才能达到最佳效果;点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货 在右上方 ··· 设为星标 ★;以及通过将多策略迁移建模为选择学习问题来确定何时终止这种源策略;本研究中策略迁移框架(PTF)示意图

    强化学习实例:鸳鸯系统与动态规划求解

    负壹2021-04-09 16:04:10.0
    self.states = [] # 0-99;action = self.pi[state];flag2 = self.find(state_position);flag2 = yuanyang.find(yuanyang.state_to_position(state));rec_position = self.state_to_position(self.path[i])

    强化学习实例:多臂赌博机

    负壹2021-04-09 11:10:20.0
    每只杆拉动出现的金币都是不一样的;action = self.choose_action(policy;action = np.where(self.action_counts == 0)[0][0] + 1;self.a = action;self.q[self.a - 1] = (self.q[self.a - 1] * self.action_counts[self.a - 1] + self.reward) / (

    如何用深度强化学习自动炒股

    datayx2021-04-04 20:16:59.0
    他们的训练使用了在 2007-2009 年金融危机中在 101 家银行上观察到的 243 个危机事件;他在 2014 年至 2015 年的 489 支股票的委托单薄上训练并测试了该网络(每支股票有一个单独的模型);所有的参数使用一个验证数据集进行选择;他们使用标准的带有随机梯度下降的反向传播方法进行训练;他们在 1965 年至 1989 年的数据上进行训练(848

    强化学习的并行加速

    ariesjzj2021-02-28 12:58:17.0
    同步的分布式强化学习方法会将simulation、inference和learner放到到多个GPU上;A3C算法使用CPU而非GPU主要是因为强化学习的序列化特性;训练数据是在学习的过程中产生的;A3C 我们知道强化学习中有两大类;原始的A3C算法中多个agent并行工作

    强化学习实战(六)【Windows安装星际争霸Ⅱ 强化学习环境教程】

    小小何先生2021-01-25 19:49:57.0
    //github.com/BoZiTong/s2client-proto - Ladder地图;pip install pysc2 4.安装地图(主要有三种地图);//github.com/deepmind/pysc2/releases/download/v1.0/mini_games.zip下载 - Melee地图;- 特定任务地图mini-game;3.安装pysc2

    收藏 | 强化学习应用简述

    人工智能博士2021-01-12 08:31:00.0
    人工智能=强化学习+深度学习;强化学习可以不需要模型;用机器学习/强化学习去学习一类问题的求解方法;强化学习可以不用模型;强化学习虽然有这么多问题

    深度学习与强化学习的两大联姻:DQN与DDPG的对比分析

    行者AI2020-12-28 15:11:19.0
    只是 DDPG 加入了 Policy 网络用来输出连续动作值;问题(2)是由于网络输出的 Q 值会参与动作 action 的选择;a ) + α ( r + γ max ⁡ a ′ Q ( s ′;本文得出了 DDPG 实质上是 DQN 的一种在连续动作上的扩展算法这一结论;本文关于 DQN 和 DDPG 两种算法的对比理解就到这里

    强化学习——马尔科夫决策过程 MDP

    白水baishui2020-11-29 12:22:46.0
    v t + 1 ( s ) = R π + γ P π ( s ′ ∣ s ) v t ( s ′ ) v_{t+1}(s)=R^\pi+\gamma P^\pi(s'|s)v_t(s') vt+1​(s)=Rπ+γPπ(s′∣s)vt​(s′) 此时这个公式就只有价值函数跟状态转移函数了;a ) v t π ( s ′ ) ) v^\pi_{t+1}(s)=\sum_{a}P(\pi(s)=a)\biggl( R(s;v t + 1 π ( s ) = ∑ a P ( π ( s ) = a ) ( R ( s;π ( a ∣ s ) = P ( a t = a ∣ s t = s ) \pi(a|s)=P(a_t=a|s_t=s) π(a∣s)=P(at​=a∣st​=s)这个概率就代表了所有可能的动作;将 q π q^\pi qπ与它对应的策略 π \pi π的乘积进行求和即可得到价值函数 v π ( s ) v^\pi(s) vπ(s)

    强化学习的最基本概念马尔可夫决策过程简介

    deephub2020-11-03 09:46:42.0
    马尔可夫决策过程是具有动作的马尔可夫奖励过程;马尔可夫奖励过程(MRP)是一个有奖励的马尔可夫过程;马尔可夫奖励过程是一个具有奖励和价值的马尔可夫过程 马尔可夫决策过程 到目前为止;具有马尔可夫性质的随机状态序列是一个马尔可夫过程 马尔可夫奖励过程 至此;目录 马尔可夫过程 马尔可夫奖励过程 马尔可夫决策过程 马尔可夫过程 马尔可夫决策过程(MDP)代表了一种强化学习的环境

    从代码到论文理解并复现MADDPG算法(基于飞桨的强化学习套件PARL)

    Mr.郑先生_2020-07-19 09:56:37.0
    agent_rewards = [[] for _ in range(env.n)] # individual agent reward;return self.model.value(obs_n;下面我们看一下都有哪些多智能体环境;我理解的多智能体环境是一个环境下存在多个智能体;把Actor输出的动作和对应的环境的观察值obs输入给Critir

    多智能体强化学习简介

    eswang2020-05-08 22:21:50.0
    理性的智能体都是会选择占优策略;矩阵博弈 首先多智能体强化学习的定义很简单;纳什均衡策略可能并不是最优的;也因此囚徒困境中每人按照自己占优策略的选择最后导致了最差情况的发生;即双智能体零和博弈

    强化学习——Sarsa Lambda找宝藏

    沉迷单车的追风少年2020-05-04 21:56:54.0
    self.actions = action_space # a list;# self.q_table.loc[s;a] += self.lr * (q_target - q_predict) # 更新值;目录 在Sarsa的基础上改进的sarsa lambda算法 Sarsa存在的问题 改进方法2;q_target = r + self.gamma * self.q_table.loc[s_

    强化学习——Q-Learning寻找宝藏

    沉迷单车的追风少年2020-04-22 21:12:14.0
    # actions;o代表移动步数去寻找;import numpy as np;import pandas as pd;ALPHA = 0.1 # 学习效率

    强化学习:gym环境的解读及使用

    BBJG_0012020-03-13 10:35:26.0
    当然基于需要各个环境中也有它们独有的环境 下面这几个是常用的gym属性 状态空间env.observation_space 其状态空间是这样一个类型 在自定义环境时可以这样构造状态空间;# env.render() # 不进行可视化可以加速训练过程;info = env.step(action) # 执行动作;# 定义使用gym库中的某一个环境;ep_r += reward # ep_r用来计算总回报

    强化学习(二):贪心策略(ε-greedy & UCB)

    华师数据学院·王嘉宁2020-03-10 12:20:31.0
    所有的动作被选择的概率都满足 π ( a ∣ s ) ≥ ϵ / ∣ A ∣ \pi (a|s)\geq \epsilon/|A| π(a∣s)≥ϵ/∣A∣;因此这个动作本身有 ϵ / ∣ A ∣ \epsilon/|A| ϵ/∣A∣的概率在探索阶段被选择;智能体在执行某一个动作 a t ∈ A a_t\in A at​∈A之后;每个动作被选择的概率为 ϵ / ∣ A ∣ \epsilon/|A| ϵ/∣A∣;因此这个贪心策略被选择的概率则为 1 − ϵ + ϵ / ∣ A ∣ 1-\epsilon + \epsilon/|A| 1−ϵ+ϵ/∣A∣

    强化学习实战(七)【Windows安装星际争霸Ⅰ 强化学习环境教程】

    小小何先生2020-03-04 21:02:52.0
      安装链接 5.安装Microsoft Visual Studio 2017   安装链接 6.编译 Zeromq   TorchCraft编译安装;7.编译 Zstd   TorchCraft编译安装;安装BWAPI;文章目录 1.安装 StarCraft (1.16.1);Copy TorchCraft/config/bwapi.ini in STARCRAFT/bwapi-data/bwapi.ini. Copy TorchCraft/config/torchcraft.ini in STARCRAFT/bwapi-data/torchcraft.ini. Copy TorchCraft/BWEnv/bin/*.dll into STARCRAFT/ Copy TorchCraft/maps/* into STARCRAFT/Maps/BroodWar   我这里没有找到TorchCraft/BWEnv这个文件夹

    【大规模深度强化学习(一) 】深度强化学习中的异步方法(A3C)

    小小何先生2020-02-29 21:06:12.0
    因此这种方法也可以使用on-policy的强化学习算法;  作者所使用的方法与Gorila框架的方法类似;但是这样会限制这些方法只能去使用off-policy的RL算法;但是这个梯度并不用于更新learner的参数;(learner的target拿central parameter server所更新的参数更新learner)

    强化学习实战(四)基于强化学习的倒立摆控制策略Matlab实现(附代码) 二刷

    小小何先生2020-01-20 21:48:21.0
    但是强化学习算法需要与控制对象进行交互;本文设计了一种基于强化学习的数据驱动学习算法;依据系统的输入输出数据进行自我学习调节;2.倒立摆模型建立   倒立摆控制系统是一个多变量、非线性、高阶次、强耦合的自不稳定系统;2011年Lin [2-3]提出一种基于强化学习的自适应控制优化算法

    基于强化学习的倒立摆控制策略Matlab实现(附代码)

    小小何先生2020-01-20 21:47:01.0
      2倒立摆问题 倒立摆控制系统是一个复杂的、不稳定的、非线性系统;  3强化学习的理论基础  强化学习是智能体在环境给予的奖励的刺激下;倒立摆问题是控制系统中一类经典的问题;通过强化学习智能体与环境的交互得到一些列的输出;实现对倒立摆的控制 1引言 强化学习是一门决策学科

    帮嫦娥五号登月的AI还能用来玩游戏,20行Python代码带你领略强化学习的风采

    beyondma2019-07-13 12:58:17.0
           嫦娥五号将使用AI登陆月球             有关最近嫦娥五号的好消息不断;     我们知道在目前人工智能领域分为深度学习模型和强化学习模型两种流派;后来在OPENAI的强化学习模型在DOTA比赛中完胜人类冠军;也就是说嫦娥五号会利用人工智能技术帮助其进行登月着陆;其中深度学习模型以深度神经网络模型为主

    机器学习分支之一:强化学习

    人邮异步社区2019-06-20 10:33:08.0
    强化学习实际上是智能体在与环境进行交互的过程中;其通过奖励、 状态、动作3个信号进行交互 强化学习就是不断地根据环境的反馈信息进行试错学习;两者间通过奖励、状态、 动作3个信号进行交互 智能体通过强化学习;上述过程为智能体和环境通过状态、动作、奖励进行交互的方式;3.增加奖励信号和学习数据 对于强化学习来说

    【强化学习】A3C

    颹蕭蕭2019-04-03 12:00:24.0
    self.s = tf.placeholder(tf.float32;self.AC.pull_global() # get global parameters to local ACNet;v_s_ = self.sess.run(self.AC.v;self.c_params = self._build_net(scope)[-2;l_a = tf.layers.dense(self.s

    强化学习(Q-Learning,Sarsa)

    上杉翔二2019-03-25 18:34:16.0
    a] #得到s和动作a的Q表值;A t ) = Q ( S t;v π ( s ) = E π ( R t + 1 + γ R t + 2 + γ 2 R t + 3 + . . . ∣ S t = s ) v_π(s)=E_π(R_{t+1}+γR_{t+2}+γ^2R_{t+3}+...|S_t=s) vπ​(s)=Eπ​(Rt+1​+γRt+2​+γ2Rt+3​+...∣St​=s)即是在s状态和策略π时;v π ( s ) = E π ( R t + 1 + γ R t + 2 + γ 2 R t + 3 + . . . ∣ S t = s ) v_π(s)=E_π(R_{t+1}+γR_{t+2}+γ^2R_{t+3}+...|S_t=s) vπ​(s)=Eπ​(Rt+1​+γRt+2​+γ2Rt+3​+...∣St​=s) = E π ( R t + 1 + γ ( R t + 2 + γ R t + 3 + . . . ) ∣ S t = s ) =E_π(R_{t+1}+γ(R_{t+2}+γR_{t+3}+...)|St=s) =Eπ​(Rt+1​+γ(Rt+2​+

    深度强化学习(文献篇)—— 从 DQN、DDPG、NAF 到 A3C

    TangowL2018-09-02 18:45:55.0
    所以不是 s∼ρμθa s ∼ ρ μ θ a 用一个 CNN 对 policy 函数进行模拟;θQ)∇θμμ(s)] ∇ θ μ J ( μ ) = E s ∼ ρ β ⁡ [ ∇ a Q ( s;a=μθμ(si)∇θμμ(s)|s=si] ∇ θ μ J ( μ ) ≈ 1 N ∑ i [ ∇ a Q ( s;使用梯度更新参数 θQ θ Q Q 网络的 target 网络记为 Q−(s;s ′ ) + λ max a ′ ⁡ Q ^ ( s ′

    强化学习实战(一)强化学习环境-Gym安装到使用入门

    小小何先生2018-08-28 21:20:44.0
    你就会需要知道我们的动作是如何在环境中进行交互的;观测 如果我们想要在与gym环境迭代的过程中采取更好的动作的话;环境 这里有以下小例子来跑一些gym包含的游戏环境;pip install -e . 你之后可以运行以下命令去安装环境包含的所有游戏;我们从环境的动作空间中随机选取一些动作

    一个简单的例子让你理解强化学习是什么,和有监督学习的区别又是什么

    海晨威2018-06-11 20:32:16.0
    再通过环境给出的奖惩来学习 3、有监督学习解决的更多是感知问题;小屁孩学到了摔倒之后爬起来是一个更好的策略;如果他摔倒了会自己爬起来;它是通过环境给出的奖惩来学习 2、有监督学习的学习过程是静态的;强化学习和有监督学习的主要区别

    强化学习如何入门

    海晨威2018-06-07 21:00:01.0
    神经网络与强化学习 该专栏主要是作者关于强化学习经典入门书籍《Reinforcement Learning;强化学习如何入门 强化学习如何入门 参考书目 知乎专栏 博客专栏 视频教程 实践代码 学习建议 参考书目 《Reinforcement Learning;知乎专栏 强化学习知识大讲堂 该专栏作者即为《深入浅出强化学习;博客专栏 强化学习 该专栏介绍的是传统强化学习的基础内容;强化学习-博客专栏——强化学习知识大讲堂-知乎专栏——深度强化学习-博客专栏——智能单元-知乎专栏 以上为对自己强化学习的学习过程的总结

    强化学习方法(一):探索-利用困境exploration exploitation,Multi-armed bandit

    大饼博士X2018-03-04 01:00:28.0
    获得金币的概率是0.6 那么你按压哪个臂能得到最大的回报;你会粗略的估计每个臂给出回报的概率;如果你按压在前几轮中获得回报概率最高的那个臂;n j n_j nj​ 为 目前为止按压第j个臂的次数;指标 x ˉ j + 2 ln ⁡ n n j \bar{x}_j+\sqrt{\frac{2\ln n}{n_j}} xˉj​+nj​2lnn​ ​ 最大的臂作为下一次按压的臂

    人工智障学习笔记——强化学习(1)马尔科夫决策过程

    九日王朝2018-02-27 15:04:36.0
    概念 马尔可夫决策过程(MDP)是基于马尔可夫过程理论的随机动态系统的最优决策过程;连续时间马尔可夫决策过程可以更好地模拟连续动态系统的决策过程;状态转移概率具有马尔可夫性的随机过程即为马尔可夫过程;则初始时刻的决策规则所构成的平稳策略对同一β也是折扣最优的;0<=γ<=1 分类 1.连续时间马尔可夫决策过程 对于连续时间的马尔可夫决策过程

    PySC2星际争霸Ⅱ 强化学习环境搭建

    Soyoger2018-01-20 19:38:21.0
    安装pysc2 pip install pysc2 安装星际争霸Ⅱ 下载客户端安装;比如安装到(D;DeepMind PySC2提供了详细的安装说明;PySC2提供了增强学习Agents与星际争霸Ⅱ交互的接口;然后安装星际争霸Ⅱ

    斯坦福大学2017年-Spring-最新强化学习(Reinforcement Learning)课程分享

    lqfarmer2017-09-24 18:23:52.0
    学生应该能够 · 定义强化学习的关键特征;· 实现包括深度强化学习算法在内的常见强化学习算法 · 学习分析强化学习算法和评估这些算法的多个标准;将深度学习技术与强化学习相结合;作业将包括强化学习的基础知识、以及深度强化学习相关知识-这是一个非常有前途的新领域;学生们将会学习到强化学习核心方法和技术

    纯干货11 强化学习(Reinforcement Learning)教材推荐

    lqfarmer2017-07-10 09:40:14.0
    给大家推荐了两套强化学习视频教程;第一本 《Reinforcement Learning An Introduction》 Richard S. Sutton and Andrew G. Barto;关于强化学习;纯干货10 强化学习视频教程分享(从入门到精通) 今天给大家推荐两本关于强化学习的教程;David Silver的强化学习视频也是根据这本教材展开

    深度强化学习系列(三)Value iteration Network

    xiaoiker2016-12-21 19:14:49.0
    那么通过通过VI module都能够得到这个数据空间当中的值函数V'*(s);那么M'空间当中的最优plan 的所有的信息就被编码到值函数当中;而是通过让在 M空间当中的policy能够同样解决M'空间当中的问题;作者认为在数据空间M'当中的 奖励R'和转移概率P' 同样依赖于在M数据空间当中的观测(observations)(我觉得这样的假设也是合理的;在每一个特征图当中实际上可以看作是一个具体的action对应的值函数的结果(也就是Q函数啦)
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