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强化学习笔记4-PythonOpenAITensorFlowROS-时间差分

时间差分学习（Temporal Difference Learing）预测，估计值函数；控制，优化值函数。离线：Q学习；在线：SARSA。智能体驾驶出租车。...智能体将获得+20分作为成功下车的奖励，并且每次获得的时间步数为-1分。非法接送和丢弃的智能体也将失去-10分。...因此，智能体的目标是学习在短时间内在正确的位置接载和放下乘客，无需登上任何非法乘客。 ?...出租车案例-Q学习 import random import gym env = gym.make('Taxi-v2') env.render() q = {} for s in range(env.observation_space.n

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深度学习算法(第36期)----强化学习之时间差分学习与近似Q学习

上期我们一起学习了强化学习中的马尔科夫决策过程的相关知识，深度学习算法(第35期)----强化学习之马尔科夫决策过程今天我们学习强化学习中的时间差分学习与Q学习的相关知识。...时间差分学习具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么，并且它不知道奖励会是什么。...时间差分学习（TD 学习）算法与数值迭代算法非常类似，但考虑到智能体仅具有 MDP 的部分知识。一般来说，我们假设智能体最初只知道可能的状态和动作，没有更多了。...智能体使用探索策略，例如，纯粹的随机策略来探索 MDP，并且随着它的发展，时间差分学习算法基于实际观察到的转换和奖励来更新状态值的估计，如下： ? 其中 α是学习率（比如：0.01）。...好了，至此我们大致了解了时间差分学习和近似Q学习的一些知识，下期我们将使用深度 Q 学习来训练一个智能体去玩 Ms. Pac-Man，就像 DeepMind 在 2013年所做的那样。

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强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架

在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL)，本篇我们讨论最后一种强化学习流派，基于模型的强化学习(Model Based...基于模型的强化学习简介　　　　基于价值的强化学习模型和基于策略的强化学习模型都不是基于模型的，它们从价值函数，策略函数中直接去学习，不用学习环境的状态转化概率模型，即在状态$s$下采取动作$a$,转到下一个状态...从上面的描述我们可以看出基于模型的强化学习和不基于模型的强化学习的主要区别：即基于模型的强化学习是从模型中学习，而不基于模型的强化学习是从和环境交互的经历去学习。　　　　...下面这张图描述了基于模型的强化学习的思路： ? 2. 基于模型的强化学习算法训练流程　　　　这里我们看看基于模型的强化学习算法训练流程，其流程和我们监督学习算法是非常类似的。　　　　...基于模型的强化学习总结　　　　基于模型的强化学习一般不单独使用，而是和不基于模型的强化学习结合起来，因此使用Dyna算法框架是常用的做法。

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强化学习 | 基于强化学习的机器人自动导航技术

深度强化学习已成功地应用于各种计算机游戏中。但在实际应用中，特别是在机器人自动导航的连续控制中，仍然很少使用。在这段视频中，我们介绍了在未知环境下机器人学习自主导航的一种方法。...机器人的输入仅仅是二维激光扫描仪和RGBD摄像机的融合数据以及目标的方向，而地图则是未知的。输出量是机器人的动作(速度，线性，角度)。...导航器(小型GA3s)在快速、并行、自主的仿真环境中进行预训练，然后部署到真实的机器人上。为了避免过拟合，我们只使用一个小的网络，并在激光数据中加入随机高斯噪声。...与其他方法相比，RGBD相机的传感器数据融合使得机器人能够在真实的三维避障环境中进行导航，并且不需要环境干预。

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基于模型的强化学习比无模型的强化学习更好？错！

作者 | Carles Gelada and Jacob Buckman 编辑 | DeepRL 来源 | 深度强化学习实验室（ID:Deep-RL) 【导读】许多研究人员认为，基于模型的强化学习（MBRL...另一类算法，即基于同态的强化学习（HBRL），可能具有在诸如视觉干扰等具有高水平无关信息的任务上进一步提高样本效率的潜力。在这篇文章中，我们为这些想法提供了直观的证明。...样本效率的任何收益或损失都与泛化行为密切相关。此外，这种解释使我们了解了当我们转向基于模型的强化学习时，我们期望在样本效率方面提高哪些任务。...希望将来的工作将继续在这些思想的基础上进行，最终画出如何表征差异的清晰画面。 Modeling in a More Realistic Setting 但是基于模型的模型与没有模型的模型只是一部分。...出现这种缺陷的原因：就像在表格设置中基于模型的学习和无模型的强化学习一样，这些方法也是如此。由于所有技术在根本上都是等效的，因此没有理由引入状态抽象的额外复杂性。

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原创 | 基于Python的强化学习库

Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法，它通过不断更新Q表来学习最优策略。在Gym库中，可以使用Q-learning算法来训练智能体，使其能够解决各种环境中的问题。...Farama基金会是一个新的非营利组织，旨在维护现有的开源强化学习（“RL”）库为强化学习项目提供标准化和长期维护，以及改进它们的可重复性、性能和质量。...希望这些变化将使强化学习在训练过程中性能得以提升，使得研究人员更快地实验新的想法。 Gymnasium是一种用于使用不同参考环境集合的强化学习的新API标准，是OpenAI的Gym库的一个维护分支。...1) 项目概述 HalfCheetah环境基于P. Wawrzyński在《半猎豹机器人实时跑步运动学习》一文中的工作。半猎豹是一个二维机器人，由9个身体部位和8个关节连接着组成（包括两只爪子）。...运行结果如图1 所示：图1 Half Cheetah强化学习示意图 4、未来强化学习项目除了Gymnasium项目之外，Farama基金会未来致力于新的强化学习项目的开发，包括但不限于以下内容： 1

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【RL】元强化学习（MRL）VS 基于迁移学习的强化学习（RL-TL）

本篇文章是博主强化学习RL领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...文章分类在强化学习专栏：【强化学习】（16）---《元强化学习（MRL）VS 基于迁移学习的强化学习（RL-TL）》元强化学习（MRL）VS 基于迁移学习的强化学习（RL-TL）...1.元强化学习（Meta Reinforcement Learning）与基于迁移学习的强化学习之间的区别元强化学习（Meta Reinforcement Learning, MRL）和基于迁移学习的强化学习...以下是它们在几个关键维度上的比较：比较维度元强化学习（Meta Reinforcement Learning）基于迁移学习的强化学习（Reinforcement Learning with Transfer...基于迁移学习的强化学习的工作方式：基于迁移学习的强化学习关注的是如何将从一个强化学习任务中学到的策略或知识有效地迁移到另一个任务中。

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ETDM：基于显式时间差分建模的视频超分辨率（CVPR 2022）

本文旨在探索显式时间差分建模在LR和HR空间中的作用，通过计算帧之间的时间差异，并根据差异程度将这些像素划分为两个子集，而不是直接将连续帧作为输入。...▊ 方法 Overview 显式时间差分建模（ETDM）以单向循环的方式进行。...此外，通过缓存两个指定时间步之间的所有时间差，可以自然地将前向和后向传播从一个时间步扩展到任意时间顺序。显式时间差分建模时间差分VSR的目标是利用相邻帧的互补信息为参考帧重建更丰富的细节。...对二值化的时间差分图应用3×3大小的中值滤波器，并通过一组形态学操作对结果进行进一步处理，以获得LV区域的差分掩模，HV区域的差分掩膜被计算为，相邻帧的LV与HV区域被计算为：由于自然图像的平滑度...image.png 前后细化本节将详细介绍HR空间的时间差分和其他时间步的估计如何有助于优化当前时刻的SR结果。基于双向的VSR结果较好，这归功于其双向传播，这使得模型能够从整个序列中聚合信息。

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基于RLLAB的强化学习 REINFORCE 算法解析

原文地址：https://rllab.readthedocs.io/en/latest/user/implement_algo_basic.html 本节，我们将学习一下经典 REINFORCE 算法的实现...我们将折扣因子看成是对无折扣目标函数的方差降低因子时，会得到更小偏差的梯度估计，会带来一定的方差增大。我们定义 ? 为经验折扣奖励。上面的公式是我们实现的核心。...策略梯度的方差可以通过增加基准函数的方式进一步降低。重新定义的公式如下 ? 由于 ? 我们才能得到这个结果. 基准函数一般实现为 ? 的估计。这里， ? 是 ? 的估计....And we need to do the same thing for the list of returns returns = np.array(returns[::-1]) 规范化回报现在我们的学习率常会受到奖励的值范围的影响...现在，我们可以更快地训练策略（我们需要改变学习率因为重新规范化了）. 完整的代码在examples/vpg_2.py 可得.

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最新基于强化学习的推荐系统综述

而深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)的目标是将深度学习和强化学习的力量结合起来，训练出一种能够从环境提供的交互轨迹中学习的agent。...最近的一项基于强化学习的推荐系统[2]综述了推荐系统中的强化学习，但没有对日益增长的深度强化学习领域进行复杂的研究。...这项综述的主要贡献包括: 我们提供关于推荐系统中深度强化学习的最新综合综述，具有最先进的技术和指向核心参考文献的指针。据我们所知，这是基于深度强化学习的推荐系统的第一个全面综述。...近年来，一些研究者将强化学习与学习因果关系联系起来，以提高解决序列决策问题的效果。此外，强化学习框架中的学习主体面临着集成大量异构数据的复杂环境。...推荐阅读 KDD2019 | 强化学习优化推荐系统长期收益强化学习推荐系统的模型结构与特点总结 RecNN | 基于强化学习的新闻推荐系统框架基于深度强化学习的推荐算法论文集锦

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基于Gym Anytrading 的强化学习简单实例

近年来强化学习(RL)在算法交易领域受到了极大的关注。强化学习算法从经验中学习并基于奖励优化行动使其非常适合交易机器人。...在这篇文章，我们将简单介绍如何使用Gym Anytrading环境和GME (GameStop Corp.)交易数据集构建一个基于强化学习的交易机器人。...强化学习是机器学习的一个子领域，涉及代理学习与环境交互以实现特定目标。代理在环境中采取行动，接收奖励形式的反馈，并学会随着时间的推移最大化累积奖励。...构建强化学习模型我们将使用stable-baselines3库构建RL模型。...plt.cla() env.render_all() plt.show() 总结在这篇文章中，我们介绍了如何使用Gym Anytrading环境和stable-baselines3库来构建一个基于强化学习的交易机器人

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【深度学习】强化学习（七）基于策略函数的学习方法

一、强化学习问题强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略，使得智能体能够在不同的状态下做出最优的动作，以最大化累积奖励。...上述概念可详细参照：【深度学习】强化学习（一）强化学习定义 4、马尔可夫决策过程为了简化描述，将智能体与环境的交互看作离散的时间序列。...5、强化学习的目标函数强化学习的目标是通过学习一个良好的策略来使智能体在与环境的交互中获得尽可能多的平均回报。...7、深度强化学习【深度学习】强化学习（五）深度强化学习二、基于值函数的学习方法三、基于策略函数的学习方法强化学习的目标是通过学习一个策略 \pi_{\theta}(a|s) 来最大化期望回报...策略搜索方法可以分为两大类：基于梯度的优化和无梯度优化。基于梯度的优化：这类方法利用梯度信息来更新策略参数，使得期望回报增加。

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【深度学习】强化学习（六）基于值函数的学习方法

一、强化学习问题强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略，使得智能体能够在不同的状态下做出最优的动作，以最大化累积奖励。...上述概念可详细参照：【深度学习】强化学习（一）强化学习定义 4、马尔可夫决策过程为了简化描述，将智能体与环境的交互看作离散的时间序列。...关于马尔可夫决策过程可详细参照：【深度学习】强化学习（二）马尔可夫决策过程 5、强化学习的目标函数强化学习的目标是通过学习一个良好的策略来使智能体在与环境的交互中获得尽可能多的平均回报。...关于目标函数可详细参照：【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数 6、值函数在强化学习中，为了评估策略 \pi 的期望回报，引入了值函数的概念，包括状态值函数和状态-动作值函数。 ...【深度学习】强化学习（四）强化学习的值函数 7、深度强化学习【深度学习】强化学习（五）深度强化学习二、基于值函数的学习方法

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【RL】基于迁移学习的强化学习（RL-TL）算法

本篇文章是博主强化学习RL领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...文章分类在强化学习专栏：【强化学习】（17）---《基于迁移学习的强化学习（RL-TL）算法》基于迁移学习的强化学习（RL-TL）算法基于迁移学习的强化学习（Reinforcement...这些论文展示了**基于强化学习的迁移学习（RL-TL）**在传统强化学习到深度学习场景中的各种方法，涵盖了任务间策略迁移、值函数迁移和多任务学习等内容。...它们是理解 RL-TL 最新技术的宝贵资源。 6.总结基于迁移学习的强化学习（RL-TL）是一种高效的学习方法，通过从源任务中借鉴经验或知识，提升目标任务的学习速度和性能。...[Python]基于迁移学习的强化学习实现以下是一个基于迁移学习的强化学习（Reinforcement Learning with Transfer Learning）代码示例，使用

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强化学习之不基于模型的控制(五)

目录简介行为价值函数的重要性 -贪婪策略现时策略蒙特卡洛控制现时策略时序差分控制离线策略学习编程实践(蒙特卡洛学习求二十一点游戏最优策略) 编程实践(构建基于gym的有风格子世界,个体以及交互...,那么自然就比较容易从中选出一个最优价值对应的行为了.实践证明,在不基于模型的强化学习问题中,确定状态行为对的价值要容易得多.简化过程如下图所示: ?...-贪婪策略在不基于模型,基于采样的蒙特卡洛或时序差分学习中使用贪婪算法通常不能收敛至最优策略.虽然DP,MT,TD算法都采用通过后续状态价值回溯的办法确定当前状态价值,但动态规划算法是考虑了一个状态后续所有状态价值的...在实际应用中, 的取值可不局限于取 ,只要符合GLIE特性的设计均可以收敛至最优策略(价值) 现时策略时序差分控制通过上一章关于预测的学习,我们体会到时序差分(TD)学习相比蒙特卡洛(MC)学习有很多优点...编程实践:构建基于gym的有风格子世界及个体强化学习讲究个体与环境的交互,强化学习算法聚焦于如何提高个体在与环境交互中的智能水平,我们在进行编程实践时需要实现这些算法.为了验证这些算法的有效性,我们需要有相应的环境

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基于深度强化学习的作战辅助决策研究

来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟如何有效地利用智能化技术实现计算机辅助决策，已经成为制约作战指挥控制技术发展的瓶颈。...面对瞬息万变的战场，如何有效地利用智能化技术实现计算机辅助决策，已经成为制约作战指挥控制技术发展的瓶颈。...通过深入分析作战决策制定过程，将其转化为一个序列多步决策问题，使用深度学习方法提取包含指挥员情绪、行为和战法演变过程决策状态在内的战场特征向量，基于强化学习方法对策略状态行动空间进行搜索并对决策状态进行评估...，直到获得最佳的行动决策序列，旨在实现未来战场“机脑对人脑”的博弈优势。

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AutoML算法分析（一）：基于强化学习的算法

AutoML是什么顾名思义，Auto：Automated自动的；ML：Machine Learning机器学习. 因此AutoML即为自动机器学习。...对于机器学习的算法工程师而言，设计适用于特定问题的机器学习模型是一个非常复杂的任务。需要选择相应的神经网络架构、训练过程、正则化方法、超参等，这些都对最终的性能有很大的影响，需要不断尝试。...各个领域专家不再需要苦恼于学习各种机器学习算法。在AutoML领域，当前引起学者关注最多的便是NAS（Neural Architecture Search，网络结构搜索），对应的算法也非常之多。...：基于RL(Reinforcement Learning, 强化学习)的离散搜索算法：NASNet，ENAS 基于进化算法（如遗传算法，蚁群算法，模拟退火等）的离散搜索算法：CARS，EENA 基于梯度下降的连续可微搜索算法...：DARTS，FBNet 本文主要介绍第一类，基于RL的离散搜索算法。

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100%基于深度强化学习的对冲基金

100%深度强化学习。...自2015年以来，Rosetta推出了四种基于将先进人工智能和深度强化学习（DRL）应用于流动性市场的实盘投资策略。...基金经理可能正在将机器学习用于一项或多项操作流程、交易执行、投资组合构建和信号生成，但这可能只是过程的一部分，他们可能正在通过规范性地定义使用人工智能的框架来淡化这一过程。...2017年，Rosetta的第一代实盘策略是两个基于第一代深度学习模型的方向性策略。Rosetta将深度学习定义为使用深度神经网络的机器学习算法。...与自动驾驶进行类比，你可以使用深度学习来识别你面前的物体，但需要强化学习来减速、加速或右转。”Bonafede指出。

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基于深度强化学习的平行企业资源计划

在以信息技术和网络技术为特征的知识经济时代，如何实现大数据、知识与人三者之间的动态闭环反馈以及实时交互，已成为现代企业ERP 面临的重大挑战。...本文主要基于ACP （人工社会、计算实验、平行执行）方法，构建基于平行管理的企业ERP系统（如图1）。图1....平行企业ERP系统思路首先提出基于平行管理的ERP 3.0的概念，然后构建基于多Agent的ERP 3.0 建模框架（如图2），在此基础上，建立基于企业ERP 全流程的不完全信息动态博弈模型，并构建基于深度强化学习框架的监督学习网络...基于深度神经网络框架的监督学习网络以人工智能为代表的新时代已经到来，实现基于ACP方法的虚实互动“平行企业”是建设“智能企业”的基础，也是未来企业ERP的发展趋势，本文即为在这个方向上的一个初步探索。...基于深度强化学习的平行企业资源计划. 自动化学报, 2017, 43(9): 1588-1596 作者简介

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基于自适应策略转移的深度强化学习

，迁移学习（Transfer Learning, TL）在加速强化学习方面表现出了极大的潜力。...现有的迁移方法要么显式地计算任务间的相似度，要么选择合适的源策略为目标任务提供指导性探索。但是，如何利用合适的源策略知识并且隐式地度量相似度，进而直接优化目标策略，这种思路的研究目前是缺失的。...因此，在本文中，来自华为诺亚方舟实验室等机构的研究者提出的新型策略迁移框架（Policy Transfer Framework, PTF）通过利用上述思路来加速强化学习。...该框架学习对于目标策略来说何时复用以及复用哪种源策略才能达到最佳效果，以及通过将多策略迁移建模为选择学习问题来确定何时终止这种源策略。本研究中策略迁移框架（PTF）示意图。...推荐：实验表明，这种新型策略迁移框架能够显著加速学习过程，并在独立和连续动作空间中的学习效率和最终性能两方面超越了当前 SOTA 策略迁移方法。 end

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