MindSpore Reinforcement

背景 2017年，Libratus和DeepStack两个算法被提出，用于解决无限制德州扑克。DeepStack 和 Libratus不约而同的使用 Counterfactual Regret Minimization (CFR) 来找到接近纳什均衡策略。 网上有很多介绍CFR算法的文章，这些文章系统的介绍了博弈论的概念，CFR算法中的公式和推导过程。本文尽量避免引入新概念和复杂公式，尝试通过示例

主要内容 课程列表 基础知识 专项课程学习 参考书籍 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 MDP和RL介绍8 9 10 11 Berkeley 暂无 链接 MDP简介 暂无 Shaping and policy search in Reinforcement learning 链接 强化学习 UCL An Introduction to Reinforcement Lea

强化学习（Reinforcement Learning）的输入数据作为对模型的反馈，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。与监督式学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入/输出对，也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于在线规划，需要在探索（在未知的领域）和遵从（现有知识）之间找到平衡。 Deep Q Learning.

探索和利用。马尔科夫决策过程。Q 学习，策略学习和深度强化学习。 我刚刚吃了一些巧克力来完成最后这部分。 在监督学习中，训练数据带有来自神一般的“监督者”的答案。如果生活可以这样，该多好！ 在强化学习（RL）中，没有这种答案，但是你的强化学习智能体仍然可以决定如何执行它的任务。在缺少现有训练数据的情况下，智能体从经验中学习。在它尝试任务的时候，它通过尝试和错误收集训练样本（这个动作非常好，或者非常

强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，也是最老的领域之一。自从 1950 年被发明出来后，它被用于一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和机器控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，在多数游戏中，比人类玩的还好，它仅

强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后，它在这些年产生了一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和及其控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了一项 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，甚至多数比人类玩的还要好，它

在本章中，您将详细了解使用Python在AI中强化学习的概念。 强化学习的基础知识 这种类型的学习用于基于评论者信息来加强或加强网络。 也就是说，在强化学习下训练的网络从环境中接收一些反馈。 然而，反馈是有评价性的，而不是像监督学习那样具有指导性。 基于该反馈，网络执行权重的调整以在将来获得更好的批评信息。 这种学习过程类似于监督学习，但我们的信息可能非常少。 下图给出了强化学习的方框图 - 构建

我正在制作一个程序，通过强化学习和基于后状态的时间差分学习方法（TD（λ）），教两名玩家玩一个简单的棋盘游戏。学习是通过训练神经网络来实现的。我使用萨顿的非线性TD/Backprop神经网络）我很想听听你对我以下困境的看法。在两个对手之间进行回合的基本算法/伪代码如下 每个玩家应在何时调用其学习方法玩家。学习（GAME\u状态）。这是难题。 选项A.在每个玩家移动后，在新的后状态出现后，如下所示：

译者：平淡的天 作者: Adam Paszke 本教程将展示如何使用 PyTorch 在OpenAI Gym的任务集上训练一个深度Q学习 (DQN) 智能点。 任务 智能点需要决定两种动作：向左或向右来使其上的杆保持直立。你可以在 Gym website 找到一个有各种算法和可视化的官方排行榜。 当智能点观察环境的当前状态并选择动作时，环境将转换为新状态，并返回指示动作结果的奖励。在这项任务中，每