规划(Planning)这个词在这里是指把模型作为输入通过与模型环境的交互产生或者改进一个策略的计算过程。...比如下面介绍了一个简单的基于一步表格Q-learning算法以及从采样模型产生的样本上的例子,这个方法叫做random-sample one-step tabular Q-planning,和一步表格Q-learning...首先来定义一个简单的整合了在线规划agent需要的所有函数的框架Dyna-Q。...带优先级的扫描(Prioritized Sweeping)基本思想:优先更新那些停止状态附近的状态,或者可以说是得到更新的状态的上一步状态。...对比图中n=0(没有planning)和n=5,n=50(有planning),显然,有规划的agent发现解决方案的速度比非规划用户快得多。
指导模型类探索 一个自然的方法来整合有学问的模型到了策略的算法,如Q-learning是用学到的模型来生成利用规划或轨迹优化良好的探索行为。...每个n,我们通过拟合在每个时间步到载体中,其中i表示采样索引高斯分布改装Ft, ft,和Nt,和调理此高斯上[xt;ut],得到的参数线性动态高斯在这一步。我们使用在我们的实验n = 5。...信息图2a还评估了想象推广方法,其中,在现实世界中的首次展示利用学习策略,或者使用基于模型的规划与iLQG执行以下两种不同的变体。...执行了策略的推出与iLQG可能在现实世界领域,其中部分策略了解到可能采取不良或危险的行为不可取。在附录中提供了这些实验的进一步细节。...尽管Q-learning能包含离策略经验,(通过基于模型的规划)从离策略探索中学习只在极少情况下提高了算法的总体样本使用率。
Sarsa 、 Q-Learning 、 期望 Sarsa 给出了参考。同样,在控制中,讨论了同轨策略与离轨策略。...n 步自举法: 蒙特卡洛方法等到幕结束,时序差分学习立即更新,但事实证明,基于两种之间的学习方法好于两者,即并非“无限步直到幕结束”或“1步”,使用n步最好。...可以注意到,后三章蒙特卡洛方法、时序差分学习、n 步自举法并不基于规划,即,无需对环境建模,只需要利用环境的 output 与 input 就可以进行学习。 但第八章又回到了规划上。...可以看出,第八章就是: 使用了动态规划的“规划”思想; 或者说 Dyna-Q 将规划与时序差分结合了起来; 但在规划中未必要使用“期望更新”,很多状态可以忽略; 在更新时可以利用“规划”,预演出后续状态...如上图, Dyna-Q 算法结合了 Q-Learning 与 规划: 正常的Q更新结束之后,对模型进行更新; 依据现有模型,进行n次循环,对已出现过的 进行更新。
样本式模型的数学表达 规划型方法和学习型方法(Planning and Learning with Tabular Methods) planning methods - 规划型方法。...规划型方法和学习型方法的相似性 规划型方法和学习型方法都是通过计算策略价值来优化策略。因此,可以融合到一起。...规划型方法 规划就是通过模型来学习 - 优化策略,有两种: state-place planning - 状态空间规划 这也是本书中所讲的。...plan-place planning - 规划空间规划 本书不讲。 Dyna - 结合模型学习和直接强化学习 model learning - 模型学习,通过体验来优化模型的过程。...见图: image.png Tabular Dyna-Q image.png 理解 上面的算法,如果n=0,就是Q-learning算法。Dyna-Q的算法的优势在于性能上的提高。
Q-learning 之后,Dyna-Q 会做 N 次 Q-planning。...6.3 Dyna-Q 代码实践 我们在悬崖漫步环境中执行过 Q-learning 算法,现在也在这个环境中实现 Dyna-Q,以方便比较。首先仍需要实现悬崖漫步的环境代码,和 5.3 节一样。...下面是 Dyna-Q 算法在悬崖漫步环境中的训练函数,它的输入参数是 Q-planning 的步数。...若 Q-planning 步数为 0,Dyna-Q 算法则退化为 Q-learning。...从上述结果中我们可以很容易地看出,随着 Q-planning 步数的增多,Dyna-Q 算法的收敛速度也随之变快。
隐狄利克雷分配模型(主题模型) 用变分 EM 进行 MLE 参数估计的标准模型 用 MCMC 进行 MAP 参数估计的平滑模型 4....CD-n training) 2D 转置卷积 (w. padding 和 stride) 2D 卷积 (w. padding、dilation 和 stride) 1D 卷积 (w. padding、dilation...线性模型 岭回归 Logistic 回归 最小二乘法 贝叶斯线性回归 w/共轭先验 7.n 元序列模型 最大似然得分 Additive/Lidstone 平滑 简单 Good-Turing 平滑 8....强化学习模型 使用交叉熵方法的智能体 首次访问 on-policy 蒙特卡罗智能体 加权增量重要采样蒙特卡罗智能体 Expected SARSA 智能体 TD-0 Q-learning 智能体 Dyna-Q...非参数模型 Nadaraya-Watson 核回归 k 最近邻分类与回归 10.
前言: 之前讨论了(1步)时序差分方法(链接)与蒙特卡洛方法(链接)。刚刚学习完 Sutton 的《强化学习(第二版)》的第七章:n步自举法。...n步自举法与时序差分方法、蒙特卡洛方法 ?...离轨策略下的n步学习:共4种 ? 在蒙特卡洛方法中我讨论过“重要度采样率”,用于离轨策略下的学习(包括估值与控制);在时序差分控制的“期望Sarsa”中,采用后续状态的动作期望,对节点进行估值。...上图取自 Sutton 的书,从左到右的解释见下表: 名称 介绍 可推广为带控制变量的每次决策型方法 基于后续n步状态的采样率对收益进行学习 不使用重要度采样:n步树回溯算法 基于后续n步状态的“状态-...动作”-收益期望进行学习 n步期望Sarsa 基于后续第n步状态的“状态-动作”-收益期望进行学习,其他进行重要度采样* n步Q(σ) 对后续n步交叉采取重要度采样率与期望进行学习 [*] n步期望Sarsa
”,通过将基于模拟的前向搜索与各种不依赖模型的强化学习算法结合,衍生出多个用来解决类似大规模问题的切实可行的算法,如:Dyna-2算法之类。...从两种渠道进行采样 - Env 真实MDP - Model 估计MDP image.png - 集成学习和规划 Dyna Dyna Dyna是并列、综合与model-free、model-based...Dyna-Q 算法框图 ? a,b,c,d,和e都是从实际经历中学习,d过程是学习价值函数,e过程是学习模型。 在f步,给以个体一定时间(或次数)的思考。...例子 将规划引入RL之后,规划比学习具有更小的抖动和噪声,稳定性好 ? Dyna-Q with 不准确模型 由于Dyna综合了实际和模拟两种情况,在实际环境改变时,错误的模型会被逐渐更正。...应用于 子MDP from now TD search 将 Sarsa 应用于 子MDP from now MC vs TD search image.png 步骤 image.png Dyna-2 与Dyna-Q
我们的第一种方法利用动态规划算法,以其计算效率而闻名,通过贝尔曼最优性原则最小化规划中使用的成本函数。因此,我们的算法以相反的时间顺序粗略地评估了动作的期望自由能。...这将计算效率提高了几个数量级,并允许精确的模型学习和规划,即使在不确定的条件下。我们的方法简化了规划过程,即使只指定代理的最终目标状态,也能显示有意义的行为。...许多当前的工程方法,如Q-learning [Watkins和Dayan,1992],建立在贝尔曼优化原则的基础上,以学习适当的观察-行动映射,从而最大化累积回报。...RL中基于模型的方法,如Dyna-Q Peng和Williams [1993],采用“环境”的内部模型来加速这一规划过程萨顿和巴尔托[2018]。...类似地,在经典控制理论中出现了有效的方法,例如,与问题维度成线性比例的方法,来计算类似环境中的最优行动[托多洛夫,2006,2009]。
Dyna-Q: Integrating Planning, Acting, and Learning 如果能有完美的环境模型,就可以使用类似动态规划那样的planning方法来更快更好地收敛Q,但是实际上由于各种各样的原因...Tabular Dyna-Q 1: InitializeQ(s,a)1:\ Initialize Q(s,a)1: InitializeQ(s,a) and Model(s,a)Model(s,a)Model...:\ \qquad (f) Repeat \ n8: (f)Repeat n times: 9: S←9:\ \qquad \qquad S \leftarrow9: S← random previously...下面要讲的优先扫除算法加入了优先队列,每次把变化最大的临近4个(可以单步直接到达)加进去,与广度优先搜索求最短路径有相似地方。...Rollout算法是决策时规划算法,它基于Monte Carlo Control(Model-Free Control里有一个小节的介绍),应用于从当前环境状态中采样迹(trajectories)。
这个简单的想法使得深度神经网络能被稳健且高效地应用于数量更为庞大的在策略(on-policy)RL算法——比如 Sarsa、n步方法——以及AC方法和Q学习之类的离策略(off-policy)RL算法。...异步无锁(lock-free)强化学习 我们现在展示的是一步Sarsa、一步Q学习、n步Q学习、优势AC(advantage actor-critic)的多线程异步变体。...我们展示的n步模型是向前的(forward view),直接使用修正后的n步回报作为目标,但是使用向后的方法在资格迹(eligibility trace)中结合不同的回报已经变得更为常见。...该方法基于 imagination rollout:类似于 Dyna-Q 方法,从学习到的模型中产生出在策略样本。...更重要的是,本文提出了使用一个线性的模型为Q-learning产生训练数据。在本文的实验中,线性模型产生的数据产生了很好的作用。但是,对于更加复杂的Q-learning问题,比如以图像作为输入的问题。
,并列出了目前解法与相关综述,我在这里做出整理,抽取了相关的论文。...TD的拓展版本和她本身一样鼎鼎大名—1992 年的 Q-learning 与 2015 年的 DQN。...与 Actor-Critic 经验回放下的actor-critic 【Wang et al 2017b】 PGQ,policy gradient and Q-learning 【O'Donoghue...model-based learning 现有解法: Sutton 老爷子教科书里的经典安利:Dyna-Q 【Sutton 1990】 model-free 与 model-based 的结合使用【Chebotar...et al 2017】 问题九:无模型规划 model-free planning 比较新的解法有两个: Value Iteration Networks【Tamar et al 2016】是勇夺 NIPS2016
1.3 强化学习的主要方法 强化学习的算法主要可以分为三大类: 值迭代方法:如 Q-Learning。 策略迭代方法:如策略梯度(Policy Gradient)。...基于模型的方法:如 Dyna-Q。 1.3.1 Q-Learning Q-Learning 是一种基于值的强化学习算法,通过学习状态-动作值函数(Q 函数)来找到最优策略。...下面是一个简单的 Q-Learning 代码实现: import numpy as np # 定义环境 n_states = 6 actions = [0, 1] # 0: 左, 1: 右 q_table...3.2 自动驾驶 在自动驾驶领域,深度强化学习用于解决路径规划、决策和控制等问题。智能体通过不断与模拟环境交互,学习如何在复杂的道路环境中安全驾驶。...结论与展望 强化学习与深度强化学习为人工智能的发展提供了强有力的工具,尤其是在处理连续、复杂环境的决策问题上展现了其强大潜力。然而,深度强化学习的稳定性和样本效率等问题依然存在,需要进一步研究和改进。
Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 时序差分学习简话 时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想...时序差分学习是模拟(或者经历)一段情节,每行动一步(或者几步),根据新状态的价值,然后估计执行前的状态价值。 可以认为蒙特卡洛的方法是最大步数的时序差分学习。 本章只考虑单步的时序差分学习。...的off-policy时序差分学习方法: Q-learning(单步) Double Q-learning(单步) 策略行动价值\(q_{\pi}\)的off-policy时序差分学习方法(带importance...总结 时序差分学习方法的限制:学习步数内,可获得奖赏信息。...比如,国际象棋的每一步,是否可以计算出一个奖赏信息?如果使用蒙特卡洛方法,模拟到游戏结束,肯定是可以获得一个奖赏结果的。
算法类别 需要模型 引导性 情节性任务 连续性任务 动态规划方法 Y Y - - 蒙特卡罗方法 N N Y N 时序差分方法 N Y Y Y 策略梯度方法 N Y Y Y 算法列表 在每个算法中,后面的算法会更好...视为蒙特卡罗方法的通用化。蒙特卡罗方法是步数为完成情节的TD算法。 Tabular TD(0) for estimating 计算 的单步TD算法。...Random-sample one-step tabular Q-planning 通过从模型中获取奖赏值,计算 Tabular Dyna-Q 如果n=0,就是Q-learning算法。...Dyna-Q的算法的优势在于性能上的提高。 主要原因是通过建立模型,减少了执行行动的操作,模型学习到了 。...One-step Actor-Critic (episodic) 带基数的TD方法的策略梯度算法。
如今的我们站在先贤们的肩膀上,从以下角度逐步分析: 贝尔曼(最优)方程与 VQ 树 Q-learning 参数化逼近 DQN 算法框架 贝尔曼 (最优) 方程与VQ树 我们从经典的表格型强化学习(Tabular...学过动态规划的同学都知道,动态规划本质上是一个 bootstrap(自举)问题,它包含最优子结构与重叠子问题两个性质,也就是说,通常有两种方法解决动态规划: 将总问题划分为 k 个子问题,递归求解这些子问题...Q-learning 上文提到的动态规划方法是一种 model-based 方法,仅仅适用于 ? 已知的情况。...Sarsa(λ) 算法,向后估计 n 步,n 为有限值,还有一个衰减因子 λ。其值函数的更新公式为: ? ▲ 图18. Sarsa(λ)算法的更新公式 ? ▲ 图19. ?...的计算方法 与 MC 方法相比,TD 方法只用到了一步或者有限步随机状态和动作,因此它是一个有偏估计。
Dyna算法框架和不同的具体的不基于模型的强化学习一起,可以得到具体的不同算法。如果我们使用基于价值函数的Q-Learning,那么我们就得到了Dyna-Q算法。...我们基于Dyna-Q来看看Dyna算法框架的一般流程. 4. Dyna-Q算法流程 这里我们给出基于价值函数的Dyna-Q算法的概要流程。假设模型使用的是查表法。 1. ...(S',a) -Q(S,A)]$ e) 使用$S,A,S'$更新状态模型$P(s,a)$,使用$S,A,R$更新状态模型$R(s,a)$ f) for j=1 to 最大次数n:...从上面的流程可以看出,Dyna框架在每个迭代轮中,会先和环境交互,并更新价值函数和(或)策略函数,接着进行n次模型的预测,同样更新价值函数和(或)策略函数。...而对于非模型部分,使用前面的Q-Learning系列的价值函数近似,或者基于Actor-Critic的策略函数的近似都是可以的。
- 03 - 有限马尔科夫决策过程 强化学习读书笔记 - 04 - 动态规划 强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 强化学习读书笔记 - 06~07...- 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 强化学习读书笔记 - 08 - 规划式方法和学习式方法 强化学习读书笔记 - 09 - on-policy预测的近似方法 强化学习读书笔记...control (returns ) 6 Tabular TD(0) for estimating v Sarsa: An on-policy TD control algorithm Q-learning...: An o-policy TD control algorithm Double Q-learning 7 n-step TD for estimating V v n-step Sarsa...for estimating Q q, or Q q for a given 8 Random-sample one-step tabular Q-planning Tabular Dyna-Q
尽管毕业不久,David 在顶级期刊与计算机会议上都发表了一些优秀论文。在最近结束的 ICML 2019 中,其关于认知模型先验的研究就被接收为少有的 Oral 论文。 ?...最后,David 表示下一步会添加文档和示例,以方便大家使用。 项目总体介绍 这个项目最大的特点是作者把机器学习模型都用 NumPy 手写了一遍,包括更显式的梯度计算和反向传播过程。...David Bourgin 表示他一直在慢慢写或收集不同模型与模块的纯 NumPy 实现,它们跑起来可能没那么快,但是模型的具体过程一定足够直观。...手写 NumPy 全家福 作者在 GitHub 中提供了模型/模块的实现列表,列表结构基本就是代码文件的结构了。整体上,模型主要分为两部分,即传统机器学习模型与主流的深度学习模型。...强化学习模型 使用交叉熵方法的智能体 首次访问 on-policy 蒙特卡罗智能体 加权增量重要采样蒙特卡罗智能体 Expected SARSA 智能体 TD-0 Q-learning 智能体 Dyna-Q
5 时序差分算法 5.1 简介 第 4 章介绍的动态规划算法要求马尔可夫决策过程是已知的,即要求与智能体交互的环境是完全已知的(例如迷宫或者给定规则的网格世界)。...对于大部分强化学习现实场景(例如电子游戏或者一些复杂物理环境),其马尔可夫决策过程的状态转移概率是无法写出来的,也就无法直接进行动态规划。...5.2 时序差分方法 时序差分是一种用来估计一个策略的价值函数的方法,它结合了蒙特卡洛和动态规划算法的思想。...# 若保存的数据可以进行n步更新 G = self.Q_table[s1, a1] # 得到Q(s_{t+n}, a_{t+n}) for i in...这是因为在训练过程中智能体采取基于当前Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)函数的ε-贪婪策略来平衡探索与利用,Q-learning 算法由于沿着悬崖边走,会以一定概率探索“掉入悬崖”这一动作,而 Sarsa
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