本文对层级增强学习（HRL）的一些概念（包括封建学习、选择框架、分层抽象机器、MAXQ等）进行扼要介绍，并对研究方向提供参考建议。
在强化学习中，Sarsa和Q-Learning很类似，本次内容将会基于之前所讲的Q-Learning的内容。
gym可以理解为一个仿真环境，里面内置了多种仿真游戏。比如，出租车游戏、悬崖游戏。不同的游戏所用的网格、规则、奖励(reward)都不一样，适合为强化学习做测试。同时，其提供了页面渲染，可以可视化地查看效果。
本篇博文通过悬崖寻路这一实例来实现Sarsa和Q-Learning算法。 相关代码主要参考自PARL强化学习公开课。.
SQN是Soft Q Network的缩写，是基于Q-value的强化学习算法，"Soft"指代的是熵正规化（ entropy regularization ）。SQN算法在2018年就写下了，但是由于我比较懒，一直没有写论文介绍，在此简略介绍。伪代码如下：
Q-learning是一个经典的强化学习算法，是一种基于价值(Value-based)的算法，通过维护和更新一个价值表格(Q表格)进行学习和预测。
在我这系列的强化学习教程中，我们将探索强化学习大家族中的Q-Learning算法，它和我们后面的教程（1-3）中基于策略的算法有一些差异。在本节中，我们先放下复杂而笨重的深度神经网络，首先在一个简单的查找表基础上实现第一个算法版本，随后我们再考虑如何使用TensorFlow将神经网络的形式集成进来。考虑到该节主要是回顾基础知识，所以我把它归为第0部分。对Q-Learning中发生的细节有所了解对于我们后面学习将策略梯度（policy gradient）和Q-Learning结合来构建先进的RL agent大有裨益。（如果你对策略网络更感兴趣或者已经掌握了Q-Learning相关知识，可以等译者后面的翻译或者查阅原文）
这是这个系列的第一篇，为什么会突然写这么一篇？这是因为公司最近搞了一个拳皇97 AI 大赛，各个程序摩拳擦掌，对于我来说有点难，不会玩，不懂客户端，试着写了下发现很难发出招式。本想用机器学习解决问题，奈何在公司网络限制，搞了两天，又由于还有正经工作，断断续续的，环境搭建不起来，简直是走一步三个坑，无奈只能自己手撸最简单的QLearning算法。（环境并不适合，因为状态太多，下面会解释）
缺点：带来维度灾难 对于连续空间，构建Value = w1 * state + w2 * action 手段：函数近似器
动态规划（dynamic programming）是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题，例如背包问题和最短路径规划。动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到目标问题的解。动态规划会保存已解决的子问题的答案，在求解目标问题的过程中，需要这些子问题答案时就可以直接利用，避免重复计算。本章介绍如何用动态规划的思想来求解在马尔可夫决策过程中的最优策略。
PriorityQueue优先队列 import java.util.PriorityQueue;它是java.util包下的
在最后三章中，我们学习了各种深度强化学习算法，例如深度 Q 网络（DQN），深度循环 Q 网络（DRQN）和异步优势演员评论家（A3C）网络。 在所有算法中，我们的目标是找到正确的策略，以便我们能够最大化回报。 我们使用 Q 函数来找到最佳策略，因为 Q 函数告诉我们哪个动作是在某种状态下执行的最佳动作。 您认为我们不使用 Q 函数就能直接找到最优策略吗？ 是。 我们可以。 在策略梯度方法中，我们无需使用 Q 函数就可以找到最优策略。
注意不要有不必要的输出，比如"请输入 a 和 b 的值: "，示例代码见隐藏部分。
* * 给出一颗有向树，Q个查询 * 输出查询结果中每个点出现次数 * 复杂度O(n + Q); */ const int MAXN = 1010; const int MAXQ = 500010; // 查询数的最大值 // 并查集部分 int F[MAXN]; // 需要初始化为-1 int find(int x) { if (F[x] == -1) { return x; } return F[
---- 新智元报道 来源：深度强化学习实验室 编辑：SF 【新智元导读】在解决一个复杂问题时，我们往往会将其分解为若干个容易解决的子问题，分而治之，分层的思想正是来源于此。 分层强化算是强化学习领域比较流行的研究方向，每年顶会论文中都有一定比例的分层论文。分层主要解决的是稀疏reward的问题，实际的强化问题往往reward很稀疏，再加上庞大的状态空间和动作空间组合，导致直接硬训往往训不出来，遇到头铁的agent更是如此。 个人理解目前分层的解决手段大体分两种，一种是基于目标的(goal-re
这里用到的是哈夫曼编码原理，关于这个知识点的讲解可以看这位博主的，我觉得写的很好点击打开链接
强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习，评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。本文将介绍强化学习的相关概念、算法及其应用实例。
本文简要地介绍强化学习（RL）基本概念，Q-learning， 到Deep Q network（DQN），文章内容主要来源于Tambet Matiisen撰写的博客，以及DeepMind在2013年的文章“Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”。
我们做事情都会有自己的一个行为准则，比如小时候爸妈常说“不写完作业就不准看电视”。所以我们在写作业的状态（state）下，好的行为就是继续写作业，直到写完它，我们还可以得到奖励（reward），不好的行为就是没写完作业就跑去看电视了，被爸妈发现就会被惩罚，这种事情做的多了，也变成了我们不可磨灭的记忆，这其实就是一个Q-learning的决策过程。
连续动作（赛车游戏中方向盘的角度，油门，刹车控制信息，通信中功率控制,可由policy gradient、DDPG、A3C、PPO算法做决策）和离散动作（围棋、贪吃蛇游戏，Alpha Go，可通过算法Q-Learning、DQN、A3C及PPO算法做决策）。
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/267524544
以太坊区块收入 普通区块收入 — 固定奖励（挖矿奖励），每个普通区块都有 — 区块内包含的所有程序的 gas 花费的总和 — 如果普通区块引用了叔块，每引用一个叔块可以得到固定奖励的1/32 叔块收入 叔块收入只有一项，就是叔块奖励，计算公式为： 叔块奖励 = ( 叔块高度 + 8 – 引用叔块的区块高度 ) * 普通区块奖励 / 8
1. 美国Segue公司的Silk系列产品 Segue公司一直专注于软件质量优化领域。在Segue的产品套件中，拥有业内最强劲且最容易使用的、用于企业应用测试、调优和监测的自动化工具，能够帮助用户保障应用在其生命周期内的可靠性和性能。
强化学习指的是专注于学习如何与环境交互的算法的机器学习。这种算法的一个例子叫做Q-learning。尽管它更接近于蛮力方法，Q-learning可能是最流行的强化学习方法。在我们开始学习Q-learning之前，让我们先讨论一下为什么我们不使用非监督或监督学习方法。
比赛的时候看出是个网络流，可是没有敲出来。各种反面样例推倒自己（究其原因是不愿意写暴力推断的）。。
机器学习方法 1.1 机器学习 通常来说, 机器学习的方法包括: 监督学习 supervised learning：（有数据有标签）在学习过程中，不断的向计算机提供数据和这些数据对应的值，如给出猫、狗的图片并告诉计算机哪些是猫哪些是狗，让计算机去学习分辨 非监督学习 unsupervised learning：（有数据无标签）例给猫和狗的图片，不告诉计算机哪些是猫哪些是狗，而让它自己去判断和分类。不提供数据所对应的标签信息，计算机通过观察数据间特性总结规律 半监督学习 semi-supervised le
它和我们前面讲的决策过程是有一样的结构，只不过它会有更多限制。这里同样也有 agent 和环境，只不过还就多了一个状态，用 s 来表示。状态 state 是 agent 可以在环境中所观察到的东西, 然后 agent 可以选择一个行为，并从环境中获得反馈。
今天要读一篇 Amy Greenwald 的论文《Correlated-Q Learning》，先记一下论文中的基础概念，然后再去深入解读。
线性代数的基本原理如何支持深度强化学习？答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。
演员做的事情就是操控游戏的摇杆，比如向左、向右、开火等操作；环境就是游戏的主机，负责控制游戏的画面、控制怪物如何移动等；奖励函数就是当执行什么动作、发生什么状况的时候，我们可以得到多少分数，比如击杀一只怪兽得到20分、被对手暴击扣除10分、完成任务得到10分等。
上期我们一起学习了强化学习中梯度策略的相关知识， 深度学习算法(第34期)----强化学习之梯度策略实现 今天我们学习强化学习中的马尔科夫决策过程的相关知识。
【新智元导读】机器学习技术总结回顾第二期：上一期，作者回顾了生成对抗网络 ICYMI 及 3 篇经典论文，本期关注的内容是强化学习。这本文中，作者从数学原理入手，深入分析强化学习。最后以深度强化学习著
强化学习已经席卷了整个 AI 世界。从 AlphaGo 到 AlphaStar，由强化学习提供动力的 AI 智能体已经战胜了越来越多由人类主导的传统活动。通过在某一环境中对智能体行为进行优化以实现最大奖励是强化学习的关键，但是绝大多数强化学习方法需要对环境有完整的了解，而现实中这是难以实现的，基于样本的学习方法（例如蒙特卡洛）则可以解决这一痛点。本文以 21 点游戏为例，对蒙特卡洛方法进行了在强化学习中的应用进行了介绍，AI 科技评论编译如下。
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】卖着最酷的车，拿着最高的薪。 马斯克不愧称为「世界首富」。 彭博近日公布了CEO薪酬调查，马斯克在2021年赚了100多亿美元。 不仅如此，他已经是连续4年蝉联美国收入最高的CEO。 另外，排在第二的是电动皮卡公司Rivian的老板Robert Scaringe，近23亿美元。而苹果库克以8.53亿美元位居第三。 高薪从何来？ 根据统计数据显示，美国高管的薪酬分别来自以下5个方面相加总和： 薪资（salary）、奖金（bonus）、股票奖
作者：Martin Riedmiller 、 Roland Hafner 、 Thomas Lampe等
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本章我们介绍有限马尔科夫决策过程(Finite MDPs），这个问题和赌博机一样涉及到评估的反馈，但这里还多了一个方面——在不同的情况做出不同的选择。MDPs是经典的序列判定决策模型，也就是说，不是做出一个选择就会马上获得reward。这与赌博机不同，赌博机只要摇一次臂即可立刻获得reward，而MDPs就像下象棋，只有结束了对局才会获得reward，但下象棋从开始到结束涉及到很多个行动，也就是要做出很多次选择才最终到对局结束。因此说MDPs的奖励是延迟的，同时MDPs还有一个即时的权值用来帮助当前决策。在赌博机情景中，我们对每一个行为a做出评估值q(a)，而在MDPs情境中，我们则需要对行为a和状态s做出评估q(s,a)，也可以估计每个给定最佳动作选择的状态的v(s)值。
一直在说区块链是一系列技术结合后的新的技术架构，那么这里分别介绍下这些相关技术，也涉及到一些扩展开去的相关内容。 📷 区块链-《精通比特币》笔记十： 《精通比特币》第二版网络在线阅读地址： http://book.8btc.com/books/6/masterbitcoin2cn/_book/ch08.html 交易独立验证：在钱包软件中，通过收集UTXO，提供正确的解锁脚本，新建一个支出给接收者来创建交易，随后交易广播到网络中。在节点收到交易的时候，首先验证该交易，检验正常则传播，检验不正常则在第一个节点
简单来说就是后端服务通过API的形式对外暴露，作为前端访问后端的中间层。API Everything会将SOA服务接口适配给外部各端进行访问。
基于值的强化学习算法的基本思想是根据当前的状态，计算采取每个动作的价值，然后根据价值贪心的选择动作。如果我们省略中间的步骤，即直接根据当前的状态来选择动作。基于这种思想我们就引出了强化学习中另一类很重要的算法，即策略梯度(Policy Gradient)。之前我们已经介绍过策略梯度的基本思想和实现了，大家可以有选择的进行预习和复习：
大数据文摘出品 编译：halcyon、蒋宝尚 在Google I/O 2018开发者大会上，发布了一款名为Google Duplex的语音助手，其表现非常惊艳，一时间大家都认为Google Duplex通过了图灵测试。然而，一些人持反对意见，认为Duplex并没有通过图灵测试，单击这里查看相关报道。 如何判断AI是否具有和人脑相当的能力一直是受争议的话题，图灵测试是否是唯一的判断方法？保加利亚科学院（Bulgarian Academy of Sciences）的最新论文给出了计算AI的智商（IQ）的方法，尝
并标明原文链接：http://keeganlee.me/post/blockchain/20180425微信订阅号：keeganlee_me写于2018-04-25
我们观察 PPT 的时候，面对整个场景，不会一下子处理全部场景信息，而会有选择地分配注意力，每次关注不同的区域，然后将信息整合来得到整个的视觉印象，进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心，每次只处理视野中的部分，忽略视野外区域，这样做最大的好处是降低了任务的复杂度。 深度学习领域中，处理一张大图的时候，使用卷积神经网络的计算量随着图片像素的增加而线性增加。如果参考人的视觉，有选择地分配注意力，就能选择性地从图片或视频中提取一系列的区域，每次只对提取的区域进行处理，再逐渐地把这些信息结合起来，建立
作者：贾恩东 本文约2700字，建议阅读10+分钟强化学习并不是某一种特定的算法，而是一类算法的统称，本文会着重讲清楚这类算法最常规的设计思路和大致框架，使用非常容易理解的语言带你入门强化学习。
我们想构建一个能够在复杂的非结构化环境中完成任意目标的智能体，例如可以做家务的机器人。一种有前景的方法是使用深度强化学习，这是一种用于教授智能体最大化奖励函数的强大框架。然而，典型的强化学习范例一般需要手动设计奖励函数来训练智能体解决独立任务。
选自arXiv 机器之心编译 编辑：小舟、蛋酱 世界模型在实体机器人上能发挥多大的作用？ 教机器人解决现实世界中的复杂任务，一直是机器人研究的基础问题。深度强化学习提供了一种流行的机器人学习方法，让机器人能够通过反复试验改善其行为。然而，当前的算法需要与环境进行过多的交互才能学习成功，这使得它们不适用于某些现实世界的任务。 为现实世界学习准确的世界模型是一个巨大的开放性挑战。在最近的一项研究中，UC 伯克利的研究者利用 Dreamer 世界模型的最新进展，在最直接和最基本的问题设置中训练了各种机器人：无
在之前的几篇文章中，我们介绍了基于价值Value的强化学习算法Deep Q Network。有关DQN算法以及各种改进算法的原理和实现，可以参考之前的文章： 实战深度强化学习DQN-理论和实践 DQN三大改进(一)-Double DQN DQN三大改进(二)-Prioritised replay DQN三大改进(三)-Dueling Network 基于值的强化学习算法的基本思想是根据当前的状态，计算采取每个动作的价值，然后根据价值贪心的选择动作。如果我们省略中间的步骤，即直接根据当前的状态来选择动作。基
来源：机器之心本文约5200字，建议阅读10+分钟论文虽然有些难懂，但或许是一个新的研究方向。 强化学习和决策多学科会议（Multi-Disciplinary Conference on Reinforcement Learning and Decision Making, RLDM）的重要前提是，随着时间的推移，多个学科对目标导向的决策有着共同的兴趣。 近日，阿尔伯塔大学计算机科学系教授、强化学习先驱 Richard S. Sutton 在其最新论文《The Quest for a Common Mode
机器之心报道 机器之心编辑部 论文虽然有些难懂，但或许是一个新的研究方向。 强化学习和决策多学科会议（Multi-Disciplinary Conference on Reinforcement Learning and Decision Making, RLDM）的重要前提是，随着时间的推移，多个学科对目标导向的决策有着共同的兴趣。 近日，阿尔伯塔大学计算机科学系教授、强化学习先驱 Richard S. Sutton 在其最新论文《The Quest for a Common Model of the I
原因：在普通的Q-Learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的Q值，而当状态和动作空间是高维连续时，使用Q-Table不现实。一是因为当问题复杂后状态太多，所需内存太大；二是在这么大的表格中查询对应的状态也是一件很耗时的事情。
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