《强化学习》专题

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

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

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：

我正在写学士论文。 我的主题是强化学习。设置： Unity3D （C#） 自己的神经网络框架 通过测试来训练正弦函数，确认网络工作正常。它可以近似。好有些价值观达不到他们的期望值，但这已经足够好了。当用单个值训练它时，它总是收敛的。 这是我的问题： 我试着教我的网络一个简单游戏的Q值函数，接球：在这个游戏中，它只需要接住一个从随机位置和随机角度落下的球。1如果接住-1如果失败 我的网络模型有 1

新手问题 我正在使用 TensorFlow 编写一个 OpenAI Gym 乒乓球运动员，到目前为止，我已经能够基于随机初始化创建网络，以便它会随机返回以向上或向下移动玩家桨。 时代结束后（在电脑获胜的21场比赛中），我收集了一组观察结果、动作和得分。一场比赛的最后观察得到一个分数，之前的每一次观察都可以根据贝尔曼方程进行评分。 现在我的问题是我还不明白的：我如何计算成本函数，以便它作为反向传播的

随着收集到的轨迹越来越多，REINFORCE 算法有效地学习到了最优策略。不过，相比于前面的 DQN 算法，REINFORCE 算法使用了更多的序列，这是因为 REINFORCE 算法是一个在线策略算法，之前收集到的轨迹数据不会被再次利用。此外，REINFORCE 算法的性能也有一定程度的波动，这主要是因为每条采样轨迹的回报值波动比较大，这也是 REINFORCE 算法主要的不足。

除了agent和环境之外，强化学习的要素还包括策略(Policy)、奖励(reward signal)、值函数(value function)、环境模型(model)，下面对这几种要素进行说明： 策略(Policy) ，策略就是一个从当环境状态到行为的映射； 奖励(reward signal) ，奖励是agent执行一次行为获得的反馈，强化学习系统的目标是最大化累积的奖励，在不同状态下执行同一个行

我知道前馈神经网络的基本知识，以及如何使用反向传播算法对其进行训练，但我正在寻找一种算法，以便使用强化学习在线训练神经网络。 例如，我想用人工神经网络解决手推车杆摆动问题。在这种情况下，我不知道应该怎么控制钟摆，我只知道我离理想位置有多近。我需要让安在奖惩的基础上学习。因此，监督学习不是一种选择。 另一种情况类似于蛇游戏，反馈被延迟，并且仅限于进球和反进球，而不是奖励。 我可以为第一种情况想出一些

当我们思考学习的本质时，我们首先想到的是通过与环境交互来学习。 当一个婴儿玩耍，挥动手臂或环顾四周时，他没有明确的老师，但他确实通过直接的感觉与环境联系。 他可以通过这种联系获得大量关于因果关系、动作的结果以及如何实现目标的信息。

一面HR面； 自我介绍，聊完项目后开始拷打： 1、了解python吗？python的继承和封装？ 2、B树和B+树的区别？ 3、数据学习率过大会出现什么情况？过拟合的处理方法。 4、讲一下L1和L2正则化？ 5、数据集过于庞大怎么设计算法思路? 6、强化学习PPO？ 7、transfomer讲一下 …… 其他的忘了哈哈哈，约了二面但没说时间#牛客解忧铺##算法#