文章浏览阅读1k次。蒙特卡罗法之前我们讲过使用策略迭代、价值迭代和泛化迭代，但是算法的前提是需要知道环境的状态转移概率，即对环境的运作方式十分清楚（Model-based Problem），故可以用动态规划这样的算法。但是很多时......
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深入浅出强化学习：原理入门是由郭宪著作,电子工业出版社出版，用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理，覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法。开篇从最基本的马尔科夫决策......
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文章浏览阅读5.6w次，点赞93次，收藏370次。概述前面已经讲了好几篇关于强化学习的概述、算法(DPG->DDPG),也包括对环境OpenAI gym的安装，baseline算法的运行和填坑，虽然讲了这么多，算法也能够正常运行......
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文章浏览阅读431次。梯度不可导的情况出现：一般为强化学习中select_action这步，比如从输出的action_prob里比如argmax出一个action，argmax这步是 梯度不可导 的（对比 可导的猫狗分类任务），这时要训练有select_action这步的网络的方......
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文章浏览阅读2k次。7.1 基于深度强化学习与自适应在线学习的搜索和推荐算法研究1.搜索算法研究与实践1.1背景淘宝的搜索引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应，而淘宝的用户不仅数量巨大，其行为特点以及对商品的偏好也具......
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文章浏览阅读1.5k次。这一次开第六章，Temporal-Difference 方法，简称TD，可以翻译为瞬时差分法。TD方法在强化学习算法中有很重要的地位，因为它是一个集大成的算法。TD综合了第五章所说的蒙特卡洛算法和第四章所说的DP算法的......
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文章浏览阅读685次。文章目录前言其他资源GYMGYM downGYM introduction前言我之前有看过一本《深入浅出强化学习原理》，个人感觉到后面不管是图示还是代码都不清不楚的，但是今天要记录的书本代码清晰，并且文章一看就知道是精......
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文章浏览阅读4.9k次，点赞6次，收藏28次。强化学习实验中的绘图技巧-使用seaborn绘制paper中的图片使用seaborn绘制折线图时参数数据可以传递ndarray或者pandas,不同的源数据对应的其他参数也略有不同.1. ndarray先看一个小例子def getdata......
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文章浏览阅读614次。文章目录1.分析强化学习与监督学习的联系与差别2. ε-贪心法如何实现探索与利用的平衡3.如何用赌博机算法实现强化学习任务4.折扣累积奖赏的全概率展开式的推导5.什么是动态规划中的最优性原理，与强化......
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文章浏览阅读4.3k次，点赞13次，收藏20次。李宏毅深度强化学习- Sparse RewardReward ShapingCurriculum LearningHierarchical Reinforcement Learning李宏毅深度强化学习课程 https://www.bilibili.com/video/av24724071笔记更新中：李宏毅深度强化学习笔记（一......
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文章浏览阅读2.8k次，点赞9次，收藏46次。强化学习代码实操和讲解（三）引言杰克租车问题重点代码解析环境设置poisson_probability：泊松概率的计算expected_return：根据给定策略进行策略评估figure_4_2：策略迭代主循环和画图结果与......
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文章浏览阅读928次。分析这个问题要从重要性采样和target policy的本质出发，本文分为以下三步来介绍DQN为什么不需要重要性采样：重要性采样的目的、target policy和behavior policy的含义、DQN为什么不需要重要性采样。_为什么dqn不用......
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文章浏览阅读1.5k次，点赞2次，收藏6次。文章目录Dyna-Q算法1.理论部分2.代码实践Dyna-Q算法1.理论部分Dyna-Q 算法是一个经典的基于模型的强化学习算法。Dyna-Q 使用一种叫做 Q-planning 的方法来基于模型生成一些模拟数据，然后用模......
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文章浏览阅读3.9k次，点赞4次，收藏53次。文章目录DQN算法1.理论部分1.1 简介1.2 经验回放1.3 目标网络2.实践部分DQN算法1.理论部分1.1 简介简而言之，DQN就是解决Q-learning只能应用于离散obs，离散act的状况，当obs连续时再用一个Q表......
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实务学习计划经济法学习计划备考注意事项经过了初级会计职称基础阶段的学习，现在我们将进入到初级会计职称强化提高阶段的学习，掌握正确的学习方法能够达到事半功倍的效果，为此正保会计网校教研团队针对强化提高阶......
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文章浏览阅读2.1k次。前面讲到了MC(蒙特卡洛方法)和TD(0)算法。MC方式是根据采样到的经验轨迹实际得到的奖励来更新轨迹中出现的状态的价值，即在每个轨迹结束之后更新。TD(0)方法中某个状态的价值是根据从当前状态走一步的......
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文章浏览阅读1.3k次。强化学习理论基础（MDP、值函数与贝尔曼公式）前言一、MDP策略与环境模型二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言强化学习是智能体（Agent）不......
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