我正在读一本书,Glenn Seemann和David M Bourg的“游戏开发人员的AI”,他们使用视频游戏AI作为基于规则的学习系统的示例。 基本上,玩家有3个可能的移动,并以三次打击的组合命中。人工智能旨在预测玩家的第三次打击。系统的规则是所有可能的三步组合。每个规则都有一个关联的“权重”。每次系统猜错,规则的权重就会降低。当系统必须选择规则时,它会选择权重最高的规则。 这与基于强化学习的
在求期望时,需要对状态分布和动作分布进行积分。这就要求在状态空间和动作空间采集大量的样本,这样得到的均值才能近似期望。 而确定性策略的动作是确定的,所以在确定性策略梯度存在的情况下,对确定性策略梯度的求解不需要在动作空间进行采样积分。因此,相比于随机策略方法,确定性策略需要的样本数据要小,确定性策略方法的效率比随机策略的效率高很多,这也是确定性策略方法的主要优点。
我想知道是否有任何关于新动作的RL问题的研究,例如,想象一个视频游戏,随着游戏的进行,代理学习更多的技能/策略,因此有更多的可用动作可供选择,因此动作集随着时间的推移而扩展。一个相关的问题 强化学习中的状态依赖动作集 但这个问题也没有足够的答案。谢谢!
第十三部分 强化学习(Reinforcement Learning)和控制(Control) 这一章我们就要学习强化学习(reinforcement learning)和适应性控制(adaptive control)了。 在监督学习(supervised learning)中,我们已经见过的一些算法,输出的标签类 $y$ 都是在训练集中已经存在的。这种情况下,对于每个输入特征 $x$,都有一个对应
用强化学习训练智能体的时候,多数的时候 agent 都是没有办法得到 reward 的。在没有办法得到 reward 的情况下,训练 agent 是非常困难的。假设你要训练一个机器手臂,然后桌上有一个螺丝钉跟螺丝起子,那你要训练它用螺丝起子把螺丝钉栓进去,这个很难,为什么?因为一开始你的 agent 是什么都不知道的,它唯一能够做不同的 action 的原因是 exploration。在做 Q-learning 的时候,会有一些随机性
单个RL智能体通过与外界的交互来学习知识,具体过程是根据当前环境的状态,智能体通过策略给出的动作来对环境进行响应,相应地,智能体会得到一个奖励值以反馈动作的好坏程度。RL最重要的目标就是学习到能够使奖励最大化的策略,并且与监督学习的不同是这种奖励在很多情况下存在延迟。
我对RL非常陌生,想知道RL的能力。在我的理解中,RL是一种神经网络,它反馈到一个状态并输出每个动作的概率。训练过程是为了减轻预测值和实际奖励值之间的差异(这里可能是错误的)。 但是,我的问题很棘手。一开始,有一个动作空间[x1,x2,x3,x4,..,x5],每一步之后,动作不能重复。换句话说,每次迭代后,动作空间都在缩小。“游戏”在动作空间为0时完成。这个游戏的目标是获得最高的累积奖励。 我在
我计划编写一个国际象棋引擎,它使用深度卷积神经网络来评估国际象棋的位置。我将使用位板来表示棋盘状态,这意味着输入层应该有12*64个神经元用于位置,1个用于玩家移动(0表示黑色,1表示白色)和4个神经元用于铸币权(wks、bks、wqs、bqs)。将有两个隐藏层,每个层有515个神经元,一个输出神经元的值介于-1表示黑色获胜,1表示白色获胜,0表示相等的位置。所有神经元都将使用tanh()激活函数
因为投的比较晚,所以目前进行到一面,后面是主管面和HR 面。 一面(1小时20分钟):主要是聊项目和论文,撕了一道蒙特卡洛估计的题 从论文的DDPG算法开始聊,TD3,SAC算法,应用场景,优缺点啥的 聊王者荣耀比赛,从网络结构设计(特征工程、channel attention,self-attention,multi-head value estimation),奖励函数设计,算法设计(dual
在车杆环境中,有一辆小车,智能体的任务是通过左右移动保持车上的杆竖直,若杆的倾斜度数过大,或者车子离初始位置左右的偏离程度过大,或者坚持时间到达 200 帧,则游戏结束。智能体的状态是一个维数为 4 的向量,每一维都是连续的,其动作是离散的,动作空间大小为 2,详情参见表 7-1 和表 7-2。在游戏中每坚持一帧,智能体能获得分数为 1 的奖励,坚持时间越长,则最后的分数越高,坚持 200 帧即可获得最高的分数。
到目前为止,一直假定强化学习任务是在有限状态上进行的,这时的值函数其实是一个表格。对于状态值函数,其索引是状态;对于行为值函数,其索引是状态行为对。值函数迭代更新的过程实际上就是对这张表进行迭代更新,获取某一状态或行为价值的时候通常需要一个查表操作。因此,前面的强化学习算法称为表格型强化学习。
前面那些值函数的方法,当值函数最优时,可以获得最优策略。最优策略是状态 s 下,最大行为值函数对应的动作。当动作空间很大的时候,或者是动作为连续集的时候,基于值函数的方法便无法有效求解了。因为基于值函数的方法在策略改进时,需要针对每个状态行为对求取行为值函数,以便求解 arg\,\underset{a\in A}{max}\,Q(s,a)。这种情况下,把每一个状态行为对严格独立出来,求取某个状态下应该执行的行为是不切实际的。
蒙特卡罗方法也称为统计模拟方法(或称统计实验法),是一种基于概率与统计的数值计算方法。该计算方法的主要核心是通过对建立的数学模型进行大量随机试验,利用概率论求得原始问题的近似解,与它对应的是确定性算法。
在多臂老虎机(Multi-Armed Bandit,MAB)问题中,有一个拥有 K 根拉杆的老虎机,每一个拉杆都对应一个关于奖励的概率分布 R。我们每次拉下其中一根拉杆,就可以获得一个从该拉杆对应的奖励概率分布中获得一个奖励 r。我们的目标是: 在各个拉杆奖励的概率分布未知的情况下,从头开始尝试,并在操作 T 次拉杆后,获得尽可能多的累积奖励。由于奖励的分布是未知的,我们就需要在“探索拉杆的获奖概率”和“根据经验选择获奖最多的拉杆”中进行权衡。
TensorBoard 涉及到的运算,通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。 为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化,我们发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。 当 TensorBoard 设置完成后,它应该是这样子的: 数据序列