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【好资源】圣经《导论》第二版(附PDF下载)

Barto 教授合著的《导论(第二版)》, Richard S. Sutton 就职于iCORE大计算机科系,是领域的专家,其在领域的著作“Reinforcement Learning”一直是认为是方面的圣经《导论》? Sutton是领域巨擘,在temporal difference learning, policy gradient methods, the Dyna architecture等方面都有重大贡献 自2003年起,Sutton就出任iCORE大计算机科系的教授,在这里他领导了和人工智能实验室(RLAI)。 从以上图片展示可以看出,内容可以说是非常的丰富而又全面,无论是小白还是老司机,都是一份非常不错的资料。

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深度资料(视频+PPT+PDF下载)

该课程第一节课主要是课程介绍和对基本概念的介绍。该课程教大纲中包含以下内容:1. 从监督到决策2. 基础:Q 和策略梯度3. 本节课介绍,主要内容包括:1. 马尔可夫决策过程的定义2. 问题的定义3. 算法解析4. 简要介绍算法类型本节课目标:理解定义和符号;理解的目标;尽可能了解所有算法。马尔可夫链定义:?马尔可夫决策过程定义:??算法类型:? 10 月 9 日:逆向(Levine)?本节课介绍逆向,主要内容包括:1. 手动设计奖励函数来定义一个任务2. 当我们想从观察专家过程中奖励函数,然后使用时会发生什么? 使用上节课的近似最优模型,奖励函数。本节课目标:理解逆向的定义;理解如何使用行为概率模型推导出逆向算法;了解我们实践中使用的逆向算法。逆向:?

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    《Python最基础文档》.pdf

    文档介绍大家好,今天给大家分享一个文档,暂且称呼它为《Python最基础文档》,为什么是“最”呢?因为这个文档确实很厉害。 这篇文档集合了黄同这么多年来,Python的知识精华的总结,我们这次得到了黄同的授权,将这个文档分享给大家。 我可以这样说,不论你是Python数据分析、Python爬虫,还是Python开发,这都是一个比好多书籍写的都要好的,Python基础入门文档,更是一个Python基础查询手册。 文档共66页,10个章节,采用图文教式的方法,带你剖析Python基础的重要基础知识点。只要你敢看文档,没有入不了门的Python。???

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    点击观看大咖分享 的模型能够实现很多的任务,这些任务目标往往可以归纳为最大长期奖励、最小长期惩罚。 ----深度带来的新机会最近几年的非常的热门,出现了一些脍炙人口的应用,他们都是深度联合的产物,无论是基于价值的数据算法,还是基于策略梯度的算法,都可以脱离于深度存在 2013年,深度结合起来,结合成了的深度算法。那么深度算法诞生以后,在训练领域马上就有突飞猛进的发展,解决问题的困难程度大大超过之前的非深度算法。 深度算法为什么常常能够比非深度算法更厉害呢,这是因为用了深度方法可以求得更加复杂的解,能在更加困难的问题上得到更好的性能。 接下来推荐下我的新书《原理与Python实现》,这里面的既包括了经典的非深度算法,也包括深度算法。

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    什么不同,如何的目标不是最优,而是会如何去。因此,我们必须以更的泛观念为目标,即对类似的不同任务的基础模型进行泛。 实质上,使用监督训练的优器必然过度训练目标函数的几何。解决这个问题的一种方法是使用的背景考虑一个保持一种状态的环境,这个状态是以一种未知的方式进行的,这取决于所采取的行动。 的目标是找到一个方法让代理人根据当前状态选择行动,从而使平均状态达到良好状态。 算法的目标是找到一个策略,使得在所有时间步骤中的状态的预期累积成本被最小,这是关于轨迹上的分布的期望。作为问题的表述回想一下我们上面介绍的框架,其目标是找到最小元损失的更新公式。 由于将所有时间步的累积成本降到最低,因此它基本上将所有迭代中的目标值的总和最小,这与元损失相同。

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    篇】--案例详解一

    收敛的意思是最后Q基本不变了,然后归一操作,所有值都除以500,然后计算百分比。则最后的分值填充如下:?

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    (十九) AlphaGo Zero原理

    (十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用。 这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero原理。     AlphaGo Zero小结与系列小结     AlphaGo Zero巧妙了使用MCTS搜索树和神经网络一起,通过MCTS搜索树优神经网络参数,反过来又通过优的神经网络指导MCTS搜索。 当然这类算法只对特定的这类完全状态可见,信息充分的问题有效,遇到信息不对称的问题,比如星际,魔兽之类的对战游戏问题,这个算法就不那么有效了。 要推广AlphaGo Zero的算法到大多数普通问题还是很难的。因此后续算法应该还有很多发展的空间。

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    cartpole_a3c

    https://github.com/rlcode/reinforcement-learning/blob/master/2-cartpole/5-a3c/ca...

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    (RL)

    基于概率最大价值最大 决定下一个行动取舍机械手臂、无人驾驶等运动相关的算法都和有关python安装gympip install gym或者pip install openai gym找不到 make函数,通过gym.file 查看模块文件路径,避免因为文件名命名错误导致加载错误的模块列表: http:gym.openai.comenvs#classic_controlgym(CartPole-v0 )游戏用于训练openaiagent智能体(代码)、environment游戏环境(openai中gym)DQNimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional import Variableimport gymimport matplotlib.pyplot as plt # 超参数BATCH_SIZE = 32LR = 0.01 # learning rate# 的参数 actions_value class DQN(object): def __init__(self): self.eval_net, self.target_net = Net(), Net() # 记录到多少步

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    -PPO2

    仍旧是玩平衡杆游戏,不过这次用了更为大的PPO2,看完之后不经感叹里面的思想真的是太奇妙了!相较于朴素的策略网络,多了好多新的trick,不敢想象发明这个算法的人是有多聪明。 store_transition(self, transition): # 存储采样数据 self.buffer.append(transition) def optimize(self): # 优网络主函数 tf.reduce_mean(tf.minimum(surr1, surr2)) # 对于偏置v来说,希望与MC估计的R(st)越接近越好 value_loss = losses.MSE(v_target, v) # 优策略网络 self.actor.trainable_variables) self.actor_optimizer.apply_gradients(zip(grads, self.actor.trainable_variables)) # 优偏置值网络 这也正是PPO算法的优势之一,其中的关键思想就是重要性采样:如何从另一个分布来估计原分布的期望(从这也可以看出统计的威力),使得旧数据得到复用。

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    -DQN

    epsilon * 100)) score = 0.0 env.close() if __name__ == __main__: main()DQN中也是有几点要注意的:使用了 经验回放池 来减轻数据之间的相关性 这是因为如果训练目标值和预测值都来自同一网络,那么数据之间就会存在很的相关性。用的是时序差分方法(TD)而不是蒙特卡罗方法(MC)来计算回报值。 这样只需要交互一步即可获得值函数的误差,并优更新值函数网络,因此比蒙特卡罗方法计算效率更高。但是一般来说,蒙特卡罗方法得到的结果更为准确,毕竟是算到头的。

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    -A3C

    这应该是最后一篇关于的内容了,使用A3C算法玩平衡杆游戏。代码参考自龙良曲的tensorflow2开源书籍。 = self.rewards = self.actions = class Agent: # 智能体,包含了中央参数网络server def __init__(self): # server优器 __init__() self.result_queue = result_queue # 共享队列 self.server = server # 中央模型 self.opt = opt # 中央优

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    篇】--从初识到应用

    一、前述一个最优策略(policy),可以让本体(agent)在特定环境(environment)中,根据当前的状态(state),做出行动(action),从而获得最大回报(G or return 通俗点说:系统没有像很多其它形式的机器方法一样被告知应该做出什么行为,必须在尝试了之后才能发现哪些行为会导致奖励的最大,当前的行为可能不仅仅会影响即时奖励,还会影响下一步的奖励以及后续的所有奖励 的过程:先行动,再观察 再行动 再观测… 每一个动作(action)都能影响代理将来的状态(state),通过一个标量的奖励(reward)信号来衡量成功,目标:选择一系列行动来最大未来的奖励

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    】从基础概念开始

    在开始探索的诸多算法之前,我们先来了解一下它所涉及到的具体概念。这些概念将作为基石,一直陪伴着我们的之旅。 在中,环境指排除智能体之外的所有组成。 (3) 智能体智能体是中的主要研究对象,我们希望智能体能够通过环境的检验来实现系统的目标。(4) 交互交互专指智能体与环境的交互。 (8) 试错试错是早期的主要方向。通过试错来探索最优策略。目前研究的方向转为奖励函数的优。 (9) 记忆智能体对过往经验的总结归纳和采用的方式。 3 中的六类问题虽然给出了一个非常通用的解决问题的思路,但是面对具体问题,在不同场景下,又会有不同的侧重。 后续我们介绍具体算法的时候会一一讨论和,反复。4 中的算法?有了上述六类问题,我们再看看如何通过方法或者方法的组合去定义解决问题的算法。

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    笔记11:工程师看

    这里有很多形象的图,方便理解的公式白话,有空了可以来看-11:Matlab RL? 贝尔曼方程: R:reward Q:当前Q maxQ:未来最大的Q γ:折扣率discount factor α:率learning rate ? 完成离线仿真和之后,将policy部署到硬件 RL algorithm能力对于适应不确定干扰和缓变环境尤为重要 ? Temporal-difference update:在游戏进行中每一步都在更新, 不用等待游戏的结束, 这样就能边玩边了。On-policy:必须本人在场, 并且一定是本人边玩边。 Off-policy:可以选择自己玩, 也可以选择看着别人玩, 通过看别人玩来别人的行为准则。

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    读书笔记 - 01 - 的问题

    读书笔记 - 01 - 的问题Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016什么是(Reinforcement Learning)是一种通过交互的目标导向方法,或者说是计算方向。 不同于监督和非监督。 监督是通过已标签的数据,分类的逻辑。 非监督是通过未标签的数据,找到其中的隐藏模式。的特点:符合行为心理。 考虑整个问题而不是子问题通用AI的四元素政策 (policy) 环境的感知状态到行动的映射方式。奖赏信号 (reward signal) 定义问题的目标。 的历史两条主线:起源于动物心理的试错法(trial-and-error)。

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    深度

    深度随着 DeepMind 公司的崛起,深度已经成为了人工智能领域的热门研究方向。 除了众所周知的 AlphaGo 之外,DeepMind 之前已经使用深度的算法构造了能够自动玩 Atari 游戏的 AI,并且在即时战略游戏 StarCraft II 的游戏 AI 构建上做出了自己的贡献 本篇 PPT 将会从的一些简单概念开始,逐步介绍值函数与动作值函数,以及 Q-Learning 算法。然后介绍深度中卷积神经网络的大致结构框架。 最后将会介绍卷积神经网络是如何和有效地结合在一起,来实现一些简单的游戏 AI。之前也写过一份PPT《当遇见泛函分析》,两份 PPT 有一些重复的地方,读者选择一些看即可。 之前文章从的定义出发,一步一步地给读者介绍的简单概念和基本性质,并且会介绍经典的 Q-Learning 算法。

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    deepmind 的元

    adaptiveness and sample efficiency that the original RL procedure lacks. deepmind 一篇很难懂的文章,但是又很重要:元 also learning a distribution共性,结构,分布?????????????本文由zdx3578推荐。

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    深度、 深度,傻傻分不清楚?

    谷歌在去年推出了基于TensorFlow的框架Dopamine,界的明星OpenAI也将很多算法放上了baseline,百度也在前不久更新了PaddlePaddle的框架PARL 所以我们今天不妨就来厘清的真正价值与现实难题。深度、深度,傻傻分不清楚?经过几年的市场教育,大多数开发者对于深度框架能够做什么、怎么做,已经比较有谱了。 但是各大平台随即推出的框架或者深度框架,就让人有点蒙圈了。它们之间的区别在哪里,又分别承担着怎样的职责呢? 不过,增加了功能的开发框架,大大降低了训练的编程难度和工作量,对于想做但又无力从零开始搭建环境和训练的技术人员和企业来说,无疑是个好消息。AI开发新宠:究竟有什么用? 如今,不仅成了术界的宠儿,相关研究论文在各大顶会中的比例飞速上升;各家开发平台也都把框架当成重点来部署和争夺。

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    总结

    总结的故事一个最优策略(policy),可以让本体(agent)在特定环境(environment)中,根据当前的状态(state),做出行动(action),从而获得最大回报 的术语任务可分为两类:情节性任务(episodic tasks) 指(的问题)会在有限步骤下结束。比如:围棋。 算法的分类的故事2:我们该用哪个方法? Barto c 2014, 2015, 2016读书笔记 - 00 - 术语和数符号读书笔记 - 01 - 的问题读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题读书笔记 (Temporal-Difference Learning)读书笔记 - 08 - 规划式方法和式方法读书笔记 - 09 - on-policy预测的近似方法读书笔记 - 10

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