大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述在模型量化中的应用。...1 HAQ(混合精度量化学习) HAQ(Hardware-Aware Automated Quantization with Mixed Precision)是一个自动化的混合精度量化框架，使用增强学习让每一层都学习到了适合该层的量化位宽...搜索的学习过程是代理Agent接收到层配置和统计信息作为观察，然后输出动作行为即权值和激活的位宽。其中一些概念如下： (1) 观测值-状态空间，一个10维变量，如下： ?...(4) 量化，直接使用线性量化方法，其中s是缩放因子，clamp是截断函数。 ? (5) c的选择是计算原始分布和量化后分布的KL散度，这也是很多框架中的做法。 ?...【完结】总结12大CNN主流模型架构设计思想 【知识星球】超3万字的网络结构解读，学习必备 【总结】言有三&阿里天池深度学习模型设计直播汇总，附赠超过200页直播PPT课件 知识星球也有一个模型结构
什么是强化学习？...强化学习任务通常用马尔科夫决策过程（MarkovDecision Process,MDP）来描述：机器处于环境E中，状态空间为S，其中每个状态s∈S是机器给你知道的环境的描述；机器能采取的动作构成了动作空间...强化学习过程中，机器要做的就是通过在环境中不断尝试而学得一个“策略”π，根据这个策略，在状态s下就能得知要执行的动作a =π(s)。...实际上强化学习的策略相当于监督学习中的“分类器”，但是强化学习中没有标记样本，即每一步并不会知晓应该做什么动作，只有等最终结果揭晓，才能通过机器“反思”之前的动作是否正确来进行学习，因此，强化学习在某种意义上可看作具有...但是，该模型主要目的是获得期望的折扣收益，不管收益如何随机变动，只要折扣收益的期望不变，最优化的策略也并不发生改变。 三、 如何利用强化学习？ ? ? 参考文献 1. 周国平.《机器学习》 2.
文章目录 经典案例:AI4fin 强化学习金融量化思路 强化学习 整体思路 数据获取 数据范围说明 股票数据 指数数据 季度财务数据 季度公司报告 API 登录和退出 下期介绍 经典案例...:AI4fin FinRL官方 强化学习金融量化思路
的安装 3.2 利用TensorFlow搭建全连接神经网络近似状态值函数 4.总结 1.常见强化学习实验平台介绍 我们如何去验证强化学习算法的好坏呢？...就像数据集一样，我们需要一个公认的平台用于在环境中模拟、构建、渲染和实验强化学习算法。...如今已有许多强化学习的实验平台： DeepMind Lab DeepMind Lab是基于强化学习的一个优秀研究平台，提供了丰富的模拟环境。...Gym是OpenAI推出的强化学习实验环境库，利用它可以模拟现实环境，建立强化学习算法，并在这些环境中测试智能体。...import gym 2.2 Gym中的内置环境 Gym库中内置了上百种强化学习的实验环境： 经典控制环境 简单文本环境 算法环境 Box2D环境 Atari游戏环境 机械控制环境 …… 这些环境都封装在子模块
OpenAI Gym 是一个最广泛使用的强化学习实验环境，内置上百种实验环境，比如一些简单几何体的运动，一些用文本表示的简单游戏，或者机械臂的抓取和控制等实验环境。...进入指定的实验环境： env = gym.make("Taxi-v2").env 3....渲染环境，即可视化看看环境的样子： env.render() 其中 env 是 gym 的核心接口，有几个常用的方法也是实验中通用的： 1. env.reset， 重置环境，返回一个随机的初始状态。...observation：进入的新状态 reward：采取这个行动得到的奖励 done：当前游戏是否结束 info：其他一些信息，如性能表现，延迟等等，可用于调优 3. env.render，这个前面说过可以可视化展示环境
AI 科技评论按：OpenAI 近期发布了一个新的训练环境 CoinRun，它提供了一个度量智能体将其学习经验活学活用到新情况的能力指标，而且还可以解决一项长期存在于强化学习中的疑难问题——即使是广受赞誉的强化算法在训练过程中也总是没有运用监督学习的技术...泛化挑战 任务间的泛化一直是当前深度强化学习(RL)算法的难点。虽然智能体经过训练后可以解决复杂的任务，但他们很难将习得经验转移到新的环境中。...即使人们知道强化学习智能体倾向于过拟合——也就是说，不是学习通用技能，而更依赖于他们环境的细节——强化学习智能体始终是通过评估他们所训练的环境来进行基准测试。...横轴是训练关卡数目 下一步 OpenAI 的结果再次揭示了强化学习中潜在的问题。使用程序生成的 CoinRun 环境可以精确地量化这种过拟合。...他相信，从这个环境中吸取的经验教训将适用于更复杂的环境，他们希望使用这个基准，以及其他类似的基准，向具有通用泛化能力的智能体迭代前进。
在上一篇文章中，我演示了如何设计一个基于策略的强化学习agent来解决CartPole任务。在本文中，我们将从另一个角度重新审视这个问题——如何构建仿真环境来提升agent在当前环境下的性能。...[Model Network : 建模网络，本文中称为仿真环境] 如果你还没有阅读本系列之前的文章并且还是强化学习的初学者，我推荐你按照顺序来阅读，文末有之前文章的链接。...只要我们的模拟环境足够优秀，agent即使完全在虚拟环境中训练也可以在真实环境中达到很好的性能。 那么我们如何使用TensorFlow实现这个需求呢？...在下一节我们会探究如何使用卷积神经网络来在更复杂的环境（如雅达利游戏）中学习。...系列文章（翻译进度）： (0) Q-Learning的查找表实现和神经网络实现 (1) 双臂赌博机 (1.5) — 上下文赌博机 (2) —— 基于策略的Agents (3) —— 构建仿真环境来进行强化学习
01 环境准备 前面我们已经能够通过MATLAB调用Python操作键鼠，也在MATLAB环境中建立简单的环境来训练强化学习模型，比如matlab倒立摆环境建模，现在我们需要稍稍复杂的环境，如果在MATLAB...中从零开始搭建游戏环境耗时费力，一顿搜索之后也没发现可以利用的游戏m程序，试图通过调用python的gym库时遇到很大难题解决不了，底层pyglet库更是相当底层，想要扩展或者模仿也很有难度，所以我们选用...pygame库来实现游戏环境，网上有很多开源的小游戏实现，还有个将pygame游戏包装成为强化学习环境的PLE库 下面就来准备环境 首先安装python(推荐使用Anaconda) 新建虚拟python...建立环境之后需要测试一下 % 获取环境 env = FlappyBirdEnv; % 获取可观察的状态 obsInfo = getObservationInfo(env); % 获取可观察的状态维度...接下来要做的就是建立强化学习模型，训练小鸟更多的穿越障碍水管了 PLE库在这里https://github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment pygame文档在这里
前言 本文将介绍CoppeliaSim与Gym框架结合来构建强化学习环境的基本方法，通过一个强化学习的经典控制例子cartpole来讲述如何在Gym的框架下，构建基于CoppeliaSim的强化学习仿真环境...，如何使用visdom来实时查看训练的过程，以及使用一些现有的强化学习方法（基于stable-baselines3）来训练构建好的模型。...Gym自带的仿真环境比较简单，我们也可以利用它的框架去结合现有的一些机器人仿真环境来实现我们自己的强化学习环境，本文就以CoppeliaSim为例进行讲解。...使用现有的强化学习算法 现有的强化学习算法已经有很多开源的代码实现，我们可以直接使用，只要搞明白了算法的接口，可以很容易跟我们自己的仿真环境做结合。...最终的效果与仿真环境中模型的配置，所使用的强化学习算法等都有关系，因此，如果尝试改进模型的参数以及其他的强化学习算法，或进行更长时间的模型训练，我们可能会得到更好的控制效果。
作者 | wang王 编辑 | 丛末 虽然当前的基准强化学习（RL）任务对于推动这一领域的进展大有裨益，但在许多方面还不能很好地替代真实数据的学习。...作者通过这项工作向RL研究界提出挑战：要达到高标准的评估，就必须开发出更具鲁棒性的算法。...首先，与只向模拟器中注入随机噪声相比，将状态链接到真实信号可以确保任务特性更有意义。...1、基于RL的视觉推理 第一组任务由覆盖在自然图像上的网格世界环境组成，这些环境展示了利用需要视觉理解的自然信号将传统的有监督学习任务转换为基本的RL导航任务的过程。...从一种状态到另一种状态的转换引入来自不完善的执行器和传感器的噪声，如何将自然动力学信号注入到模拟环境中仍是一个悬而未决的问题。
本文旨在探究将PyTorch Lightning应用于激动人心的强化学习（RL）领域。...在这里，我们将使用经典的倒立摆gym环境来构建一个标准的深度Q网络（DQN）模型，以说明如何开始使用Lightning来构建RL模型。...DQN通过学习在特定状态下执行每个操作的值来学习给定环境的最佳策略。这些值称为Q值。 最初，智能体对其环境的理解非常差，因为它没有太多的经验。因此，它的Q值将非常不准确。...轻量化DQN ?...现在，让我们看看我们的轻量化模型。 初始化 首先，我们需要初始化我们的环境、网络、智能体和重播缓冲区。
如何从今天开始就为未来成为一个更优秀的人、更具创造力的人、更优秀的企业家做准备？ 如何在有限的生命中做真正有价值、有意义的事情？...二、制作一张技能学习表 你需要对完成总清单里事情所需要的技能进行梳理，看看完成每件事具体需要什么技能。 第一类：我需要学习技能才能完成的事情。...你只需要 4 列表格 : 一列列出所有你必须要去学习的技能 一列用来调查 一列用来记录学习技能所采取的行动 一列用来记录取得的进步 写下为了学会那项技能所采取的每一个步骤，将它当成一个前期准备要求去思考...选择一个课程、注册学习课程、做一些小的课题项目、读书 每周都去读它，思考每一周需要采取哪些步骤。更新你的学习进度。再重复，就是这么简单。...你也有一张电子表格，上面写着所有你需要掌握的技能以及学习掌握它们的步骤方法。你也有了如何更有效利用时间的指南。此外，你的日历上还记满了很多你可以立刻去做的一些事情。 将这个清单融入到你的日常生活中去。
RL 算法解决了行为智能体如何在与环境直接交互的同时学习最佳行为策略（通常称为策略 Policy）的问题。...二、内在动机与强化学习 RL [2][3] 在本节中，我们展开讨论如何基于强化学习（Reinforcement Learning，RL）的计算理论引入与内在动机相关的概念。...RL 解决的是行为智能体如何在与环境直接交互的同时学会学习最佳行为策略的问题。RL 由一些方法组成，这些方法可在控制器与被控制系统进行交互时，针对最佳控制问题逼近闭环解决方案。...智能体通过在一段时间内学习如何从环境中传递更大幅度的奖励信号来提高其控制环境的技能，其中，从状态到批判函数实施的奖励信号的映射称为奖励函数（reward function）。...强化学习强调的只是在与环境直接交互的同时学会学习最佳行为策略，而具体这种交互是出于内在动机还是外在动机并不影响学习的效果。
如今伴随着人工智能大火，很多研究人员开始使用机器学习来制定各种交易规则和策略。就这样，机器学习与量化投资就挂上了关系。...将机器学习应用在量化投资领域，最大的优势就是可以发挥机器学习的能力，使用机器来发现人类不容易发现、不容易解释的规律。 4如何学习 你可能要问，想要掌握机器学习与量化投资这项技能，需要学习什么。...5资料福利 上面的所有都只是关于量化投资以及机器学习在该领域应用的理论简介。我们都知道，在古代，只会纸上谈兵打不了胜仗，在这里也一样，只会纸上谈兵无法真正掌握技能。...这不，为了避免大家只会纸上谈兵，这里给大家送上了一波福利：机器学习与量化投资实战视频，并且包含了实战代码，整个文件夹大约7G。 ?...这里解释下关键字（ML表示机器学习的英文首字母缩写，QI表示量化投资的英文首字母缩写），推荐直接复制关键字，避免出错。 作者：无邪，个人博客：脑洞大开，专注于机器学习研究。
在强化学习里面我们需要让agent运行在一个环境里面，然鹅手动编环境是一件很耗时间的事情, 所以如果有能力使用别人已经编好的环境, 可以节约我们很多时间。...OpenAI gym 就是这样一个模块, 他提供了我们很多优秀的模拟环境. 我们的各种 RL 算法都能使用这些环境.。...在每个episode里面，env.reset()会重置环境，即重新开始游戏，并返回观测值 在每次的step里面，env.render()会刷新画面 env.action_space.sample()...特定于环境的对象表示人对环境的观察。...调试用的诊断信息 我们可以用下图来表示agent和环境之间的关系： ?
虽然openai的gym强化学习环境底层绘图库是pyglet，不太方便自定义，但是已有的环境还是很好用的，有了前面的python环境准备之后，只需要安装gym就可以 pip install gym 这样就可以使用这三个大类的环境了...algorithmic toy_text classic_control 我们感兴趣的是classic_control，涉及物理环境，不需要在MATLAB中重新建模 这里我们在gym的MountainCar...环境中训练 ?...首先建立环境 classdef MountainCarEnv < rl.env.MATLABEnvironment %MountainCarEnv: matlab的MountainCar环境....if this.show this.p.render(); end end end end 接下来就是建立强化学习网络模型
借助通用的网格世界环境类搭建各式各样的二维环境进行强化学习训练 先看这个向量式方法生成随机maze来训练Q—learning的agent、主要特点是地图大 ccc rng(0) %% 布置环境硬件 n...(:,state2idx(GW,GW.ObstacleStates),:) = -n*2; GW.R(:,state2idx(GW,GW.TerminalStates),:) = n*2; %% 生成环境及初始位置
选自GitHub 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 DeepMind 最近开源的强化学习环境 Control Suite 相比 OpenAI Gym 拥有更多的环境，更易于阅读的代码文档，同时更加专注于持续控制任务...它基于 Python，由 MuJoCo 物理引擎支持，是一套强大的强化学习智能体性能评估基准。 ? 图 1：基准环境。...最近十年，强化学习技术在解决视频游戏等困难问题中进展迅速（Mnih, 2015）。...街机游戏模式的学习环境（ALE, Bellemare et al. 2012）是这些进展的关键推动因素，提供一系列标准基准用于评估和对比学习算法。...DeepMind Control Suite 工具包包括： MuJoCo 物理引擎支持的 Python 强化学习环境集，见 suite 子目录。
近日，量化平台大家庭迎来了一位新成员，基于强化学习的开源平台: TradeMaster— 交易大师。...TradeMaster 由南洋理工大学开发，是一个涵盖四大金融市场，六大交易场景，15 种强化学习算法以及一系列可视化评价工具的统一的，端到端的，用户友好的量化交易平台！...由于具有在复杂环境中突出的决策能力，将强化学习技术应用于量化交易中任务存在巨大的潜力。...然而金融市场的低信噪比和强化学习算法训练不稳定的特点使得强化学习算法目前还无法大规模部署在真实金融市场中，具体挑战如下: 1. 开发流程复杂，包含极大的工程量，难以实现 2....TradeMaster 对于产学研用深度融合的潜在贡献 TradeMaster 框架 TradeMaster 由六个核心模块组成，包含了用于量化交易强化学习算法的设计，实现，测试，部署的完整流程，下面我们为大家具体介绍
今天文摘菌再给大家整理一份关于强化学习的10个原则，不仅在强化学习中有用，在机器学习研究中也能够提供一些参考。...量化的评估才能推动进步。评估奖励的选择决定了进步的方向，要确保评估指标与目标密切相关，避免主观评价（例如人类学科）。还有一点，双Q学习优于单Q学习，因为后者能减少偏见。 算法的可扩展性决定成功 ?...算法如何扩展非常重要，要避免性能上限。深度学习非常棒，因为它可以有效地扩展，但是样本效率同样重要。 算法的可扩展性的表现取决于资源，而算法的可扩展性决定是否成功：那么给予更多资源，性能如何提高？...应将状态建立为模型的状态，即RNN的隐藏状态，而不是根据环境定义。只有agent对世界的主观看法才是重要的。不要推理外部现实，因为达到的效果非常有限。 控制流 ? Agent影响数据流和体验。...Agent应该有能够访问控制环境的功能。重点不仅在于最大化奖励，还在于建立对流的控制。 价值函数塑造世界 ? 价值函数有效地总结了当前和未来的状况。多值函数允许我们模拟世界的多个方面。
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