【强化学习笔记】迷宫
DQN改進 DQN算法存在過估計問題,可以採用Double DQN方法來進行補償。兩種方法只在下圖不同,其他地方一致。下圖公式爲 q_target 的輸出值, DQN: Double DQN: Policy Gradient
DDPG介紹及其示例 Deep Deterministic Policy Gradient是DeepMind團隊爲Actor-Critic方法打造的升級版本,其實也就是Actor-critic和DQN的融合版本。下面給出示例程序,
強化學習概覽 This overview is largely based on this article: https://medium.com/@SmartLabAI/reinforcement-learning-algorithms
Deep Reinforcement Learning - 1 DDPG原理和算法 背景描述 DDPG的定義和應用場景 DDPG算法相關基本概念定義 DDPG實現框架和算法 DDPG對於DPG的關鍵改進 下一篇
策略梯度梳理 ACActor-CriticActor-Critic Policy Gradient (QAC)QAC with shared networkone-step AC 主要參考文獻 Reinforcement Lear
策略梯度梳理 REINFORCE策略梯度(PG)REINFORCEREINFORCE-baseline對比DQN總結 因爲主要研究方向其實是多智能體博弈,所以對單智能特別是策略梯度這裏,一直停留在面向github使用,然後提前批
強化學習 主要參考西瓜書和一些網上視頻加上個人理解,歡迎互動。 強化學習的model如下圖所示,機器在當前狀態下做出動作a,然後環境反饋給機器下一個狀態和一個獎勵。 假定狀態空間X,每一個狀態x∈X,動作空間A,每一個動作a∈A,獎
1 課程回顧 第一次接觸強化學習能遇到飛槳的科科老師挺幸運的,在此再次感謝她和她的團隊爲了這門課程所付出的努力,她能用十分清晰簡潔的邏輯將複雜的強化學習算法講的淺顯易懂,讓我再次理解到了數學抽象的魅力,也爲我備考(考研)路上攻克數
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DQN的學習效果還是很驚豔的,首先放上本次實驗的代碼。和官方給出的例子一樣,是託舉平衡杆的問題。 給出視頻鏈接:強化學習DQN import torch import torch.nn as nn import torch.nn.
1 Q Learning算法 Q更新公式: ∈-greedy策略 在Q Learning的更新過程中,每一步都要根據當前的state以及Q函數確定一個合適的行動action。這裏有一個如何平衡“經驗”和“探索”的問題。如果完全按照經驗行
這個函數用於清空圓角矩形區域。 void clearroundrect( int left, int top, int right, int bottom, int ellipsewidth, int ellipseheig
學習目標 理解Prediction和Control的差別; 理解什麼是first-visit和every-visit; 理解什麼是on-policy和off-policy; 理解蒙特卡洛方法的Prediction和Control