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使用神经网络驱动的基于模型的强化学习

现代深度强化学习方法的样本无效性是在现实世界中利用学习型方法的主要瓶颈之一。 我们一直在研究用于机器人控制的具有样本高效性且使用神经网络学习型方法。 用于基于模型的深度强化学习神经网络动力学 我们的工作旨在将深层神经网络模型在其他领域的成功扩展到基于模型的强化学习中。 近年来,将神经网络与基于模型的强化学习(RL)结合的努力还没有实现可以和较简单的模型(例如高斯过程)相竞争的结果。 然后,我们通过使用数据集训练神经网络动态模型与用学习型动态模型使用模型预测控制器(MPC)交替进行实现强化学习来收集额外的轨迹添加到数据集上。下面我们讨论这两个组件。 图2.基于模型的强化学习算法概述 动态模型 我们将我们的学习型动态函数通过一些需要学习的权重参数化为一个深度神经网络

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基于神经网络动力学模型的强化学习

基于神经网络动力学模型的深度增强学习 这里,我们希望将深度神经网络模型在其他领域已经取得的成果扩展到基于模型的强化学习中。 近年来,将神经网络与基于模型的强化学习相结合的研究还没有达到与简单模型相竞争的结果,例如高斯过程等。我们提出的方法依赖于一些关键的决策。 这两个相对简单的设计决策使得的方法能够执行各种各样的运动任务,这些运动任务之前并没有在使用通用的基于模型,直接对原始状态观测数据训练学习强化学习方法中提及。 图2显示了基于模型的强化学习方法的框图。 然后,使用数据集训练神经网络动力学模型,使用模型预测控制器(MPC)和学习的动力学模型来收集额外的轨迹以聚合到数据集上,从而实现强化学习。下面主要讨论这两个部分。 Fig 2.基于模型的强化学习算法总览 动力学模型 我们将基于学习的动力学函数(learned dynamics function)参数化为一个深度神经网络,通过一些需要学习的权重进行参数化。

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    基于神经网络动力学模型的强化学习

    基于神经网络动力学模型的深度增强学习 这里,我们希望将深度神经网络模型在其他领域已经取得的成果扩展到基于模型的强化学习中。 近年来,将神经网络与基于模型的强化学习相结合的研究还没有达到与简单模型相竞争的结果,例如高斯过程等。我们提出的方法依赖于一些关键的决策。 这两个相对简单的设计决策使得的方法能够执行各种各样的运动任务,这些运动任务之前并没有在使用通用的基于模型,直接对原始状态观测数据训练学习强化学习方法中提及。 图2显示了基于模型的强化学习方法的框图。 然后,使用数据集训练神经网络动力学模型,使用模型预测控制器(MPC)和学习的动力学模型来收集额外的轨迹以聚合到数据集上,从而实现强化学习。下面主要讨论这两个部分。 Fig 2.基于模型的强化学习算法总览 动力学模型 我们将基于学习的动力学函数(learned dynamics function)参数化为一个深度神经网络,通过一些需要学习的权重进行参数化。

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    深度学习算法(第33期)----强化学习神经网络策略学习平衡车

    上期我们一起学习强化学习入门的相关知识, 深度学习算法(第32期)----强化学习入门必读 今天我们学习下OpenAI工具包以及神经网络策略学习平衡车的相关知识。 OpenAI Gym 介绍 强化学习的一个挑战就是为了训练智能体,我们必须有一个工作环境。如果想整一个学习玩Atari游戏的智能体,那么必须得有一个Atati游戏的模拟器。 所以我们可以训练智能体,比较并开发新的强化学习算法。 让我们看看神经网络是否能提出更好的策略。 神经网络策略 接下来我们创建一个神经网络策略,就像刚才写的一样。这个神经网络用观测值作为输入,将执行的动作作为输出。 至此,我们今天熟悉了OpenAI中平衡车的环境,以及学习了如何搭建神经网络策略,下期我们将使用Tensorflow来实现梯度策略算法,并且开始训练我们的神经网络策略。

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    DeepMind发布神经网络强化学习库,网友:推动JAX发展

    而此次发布的两个库,分别针对神经网络强化学习,大幅简化了JAX的使用。 Haiku是基于JAX的神经网络库,允许用户使用熟悉的面向对象程序设计模型,可完全访问 JAX 的纯函数变换。 Haiku Haiku是JAX的神经网络库,它允许用户使用熟悉的面向对象编程模型,同时允许完全访问JAX的纯函数转换。 其实,在JAX中有许多神经网络库,那么Haiku有什么特别之处呢?有5点。 其中包括图像和语言处理的大规模结果、生成模型和强化学习。 2、Haiku是一个库,而不是一个框架 它的设计是为了简化一些具体的事情,包括管理模型参数和其他模型状态。 它所提供的操作和函数不是完整的算法,而是强化学习特定数学操作的实现。 RLax的安装也非常简单,一个pip命令就可以搞定。

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    强化学习、联邦学习、图神经网络,飞桨全新工具组件详解

    飞桨深度学习平台工具组件,包括 PaddleHub 迁移学习、PARL 强化学习、PALM 多任务学习、PaddleFL 联邦学习、PGL 图神经网络、EDL 弹性深度学习计算、AutoDL 自动化深度学习 更多内容,请参考: https://github.com/PaddlePaddle/PGL PARL 强化学习 ? 同时,基于 PARL 提供的高效灵活的并行化训练能力进行强化学习训练,可以使得训练效率得以数百倍地提升。 此外,PARL 代码风格统一,包含了多个入门级别的强化学习算法,对初学者相当友好。 百度基于飞桨的强化学习框架 PARL 不仅成功完成挑战,还大幅领先第二名 143 分。显而易见,百度在强化学习领域占据了明显的优势,冠军含金量颇高。

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    强化学习】从强化学习基础概念开始

    在开始探索强化学习的诸多算法之前,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,一直陪伴着我们的学习之旅。 在强化学习中,环境指排除智能体之外的所有组成。 (3) 智能体 智能体是强化学习中的主要研究对象,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 试错是早期强化学习的主要方向。通过试错来探索最优策略。目前强化学习研究的方向转为奖励函数的优化。 (9) 记忆 智能体对过往经验的总结归纳和采用的方式。 3 强化学习中的六类问题 虽然强化学习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,强化学习又会有不同的侧重。 后续我们介绍具体算法的时候会一一讨论和学习,反复强化。 4 强化学习中的算法 ? 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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    强化学习

    ---- 深度学习强化学习带来的新机会 最近几年的强化学习非常的热门,出现了一些脍炙人口的应用,他们都是深度学习强化学习强强联合的产物,无论是基于价值的强化数据算法,还是基于策略梯度的强化学习算法, 2013年,深度学习强化学习结合起来,结合成了的深度强化学习算法。那么深度强化学习算法诞生以后,在强化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强化算法。 深度强化学习算法为什么常常能够比非深度强化学习算法更厉害呢,这是因为用了深度学习强化学习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。 深度强化学习算法的很多思想都是来自于那些没有利用深度学习的经典算法,学习深度学习强化算法还是非常有意义的。 接下来推荐下我的新书《强化学习原理与Python实现》,这里面的既包括了经典的非深度强化学习算法,也包括深度强化学习算法。

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    强化学习(十九) AlphaGo Zero强化学习原理

    强化学习(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强化学习原理。      AlphaGo Zero小结与强化学习系列小结      AlphaGo Zero巧妙了使用MCTS搜索树和神经网络一起,通过MCTS搜索树优化神经网络参数,反过来又通过优化的神经网络指导MCTS搜索。 当然这类强化学习算法只对特定的这类完全状态可见,信息充分的问题有效,遇到信息不对称的强化学习问题,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强化学习问题还是很难的。因此后续强化学习算法应该还有很多发展的空间。

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    强化学习篇】--强化学习案例详解一

    转变为如下图:先构造奖励,达到5,即能够走得5的action则说明奖励比较高设置成100,没有达到5说明奖励比较低,设置成0。

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    谷歌大脑:使用强化学习,从头生成神经网络架构(论文)

    【新智元导读】深度学习的成功,使业内范式开始从特征设计转向架构设计。Google Brain 研究人员使用强化学习,从头开始生成神经网络架构。 摘要 作为一种强大而灵活的模型,神经网络在处理图像,语音,与语言习得方面收效良好。尽管当下已实现相关进展,但神经网络的设计仍然是研究的难题。 本文采用递归神经网络神经网络进行描述,并对递归神经网络进行强化学习训练,从而使基于验证集所生成的结构精确度实现最大化。基于CIFAR-10数据集,我们重新设计了一个新型网络结构。 神经网络搜索示意图(图上关键词上右下左依次为)样品模型A与可能性P、训练儿童神经网络A来获取精确度R、计算P的梯度并以精确度R定义范围来更新控制器、控制器(递归神经网络) 本文展开对神经结构搜索的研究, 因此,我们能够利用递归神经网络作为控制器来生成字符串从而建立一个神经网络

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    学习调度作业车间问题: 使用图形神经网络强化学习表示和策略学习

    我们提出了一个框架来学习调度作业车间问题(JSSP)使用图形神经网络(GNN)和强化学习(RL)。为了考虑JSSP的结构,我们将JSSP的调度过程描述为一个状态图表示的序列决策问题。 在解决所提出的问题时,该框架采用GNN学习嵌入JSSP空间结构的节点特征(表示学习),并导出将嵌入节点特征映射到最佳调度行为的最优调度策略(策略学习)。 我们还证实,该框架学习了一种可转移的调度策略,可以用来调度一个全新的JSSP(在大小和参数方面),而无需进一步的训练。 学习调度作业车间问题_ 使用图形神经网络强化学习表示和策略学习.pdf

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    强化学习篇】--强化学习从初识到应用

    一、前述 强化学习学习一个最优策略(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 通俗点说:学习系统没有像很多其它形式的机器学习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化,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 强化学习的过程: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化未来的奖励

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    强化学习族谱

    https://github.com/tigerneil/deep-reinforcement-learning-family

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    强化学习入门

    概述 强化学习(Reinforcement Learning)与监督学习的区别: 训练数据中没有标签,只有奖励函数(Reward Function)。 监督学习目的是构建数据到标签的映射,强化学习目的是构建状态到行为的函数。 一些定义 Rt:t时刻的奖励函数值 St:t时刻的状态 At:t时刻的行为 在这里,我们假设状态数有限,行为数有限。 (可以用神经网络来近似这个函数。剩下的任务就是如何训练神经网络,得更高的reward。 (当然这个Q-function所以也可以用神经网络来近似。这个网络被称为critic。) 总结 目前强化学习的发展状况:在一些特定的任务上达到人的水平或胜过人,但在一些相对复杂的任务上,例如自动驾驶等,和人存在差距。

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    强化学习总结

    强化学习总结 强化学习的故事 强化学习学习一个最优策略(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 强化学习利用这个数学模型将一个现实中的问题变成一个数学问题。 强化学习的故事1:找到最优价值 强化学习就是:追求最大回报G 追求最大回报G就是:找到最优的策略\(\pi_*\)。 强化学习算法的分类 强化学习的故事2:我们该用哪个方法? Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 强化学习读书笔记 - 01 - 强化学习的问题 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 强化学习读书笔记 - 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

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    强化学习简介

    这一句英文可以概括所有强化学习的关注点: 强化学习旨在学习去做出一系列好的决策。因此我们的关注点在一系列决策(sequence of decisions, 英文的sequence含有连续的意思)上。 强化学习重要的方面可以概括为以下四个: Optimization(最优性) Delayed consequences(延迟影响) Exploration(探索) Generalization(泛化) 这四个方面将强化学习与其他机器学习区分开来 所以在强化学习里,我们学习在不确定性的条件下做出好的决策,基本上囊括了最优性,延迟影响,探索,泛化。 Imitation Learing 模仿学习从别人的经验中学习,它将强化学习缩减到了监督学习。 好处: 已经成熟的用于监督学习的好的工具 避免了探索的问题 拥有决策结果的大数据 受限之处: 实现起来可能代价很高 受限于被收集到的数据 但结合模仿学习强化学习非常有前景。 强化学习如何进行?

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    强化学习读书笔记 - 01 - 强化学习的问题

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

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