十一、机器人技术中的强化学习 到目前为止，我们已经看到了强化学习在 AlphaGo，自动驾驶，项目组合管理等方面的进步。 研究表明，强化学习可以提供认知特征，例如动物行为。...与认知科学的紧密比较将是动态机器人系统和自动驾驶中强化学习的许多成功实现。 他们证明了将强化学习算法用于物理系统实时控制的理论。...在本章中，我们将介绍机器人强化学习背后的挑战以及当前如何实现机器人强化学习。...总结 在本章中，我们学习了强化学习如何破坏 NLP 的领域。 我们研究了在 NLP 中使用强化学习的原因。...我们通过了解概念开始了基础知识，然后使用 TensorFlow 和 OpenAI Gym 实现了这些概念，然后遍历了很酷的研究领域，在这些领域中正在实现核心强化学习。
我们将使用以下代码在 OpenAI Gym 中为 Pong-v0 创建 A3C： import multiprocessing import threading import tensorflow as...在可用的技术中，强化学习在学习和计划中表现更好。 我们已经知道，强化学习在涉及高维和连续状态动作空间时有许多成功的案例。 强化学习和其他方法 已经设计出许多方法来解决实时策略游戏的问题。...为什么是强化学习？ 强化学习相对于其他 AI 方法脱颖而出的原因如下： 避免使用基于规则的手动编码方法。 强化学习不需要存储游戏的特定规则。...RTS 游戏中的强化学习 在这里，我们将讨论如何实现强化学习算法来解决实时策略游戏问题。...我们讨论了强化学习成为该问题的最佳人选的原因，以及强化学习如何成功解决与早期传统 AI 方法失败有关的实时战略游戏相关的复杂性和问题。
我们将在本章介绍以下主题： 深度学习 强化学习 TensorFlow 和 OpenAI Gym 简介 强化学习中有影响力的研究人员和项目 深度学习 深度学习是指训练大型神经网络。...它提供了一个很好的环境列表来测试您的强化学习算法，以便您可以对它们进行基准测试。 TensorFlow 中的基本计算 TensorFlow 的基础是我们在本章前面讨论过的计算图和张量。...它与 TensorFlow 和 Theano 等深度学习库兼容。 OpenAI Gym 由两部分组成： Gym 开源代码库：它包含许多环境，可以解决不同的测试问题，您可以在其中测试您的强化学习算法。...然后，我们在 TensorFlow 框架中介绍了一些基本计算，这是 OpenAI Gym 的简介，还讨论了强化学习领域的一些有影响力的先驱者和研究突破。...二、使用 OpenAI Gym 训练强化学习智能体 OpenAI Gym 提供了许多虚拟环境来训练您的强化学习智能体。 在强化学习中，最困难的任务是创造环境。
强化学习算法的实现需要合适的平台和工具。...本案例将首先介绍目前常用的强化学习实现平台Gym的基本使用方法，再介绍实验工具TensorFlow的基本操作方法，为之后构建和评估强大的强化学习算法打下坚实基础。...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？...然后我们介绍了实验工具TensorFlow，通过一个例子讲解搭建神经网络的流程，之后的强化学习算法实践中我们会利用TensorFlow搭建深度神经网络并与Gym相结合来实现一些经典的强化学习算法，希望大家通过本案例可以对...TensorFlow和Gym有一个基本的了解，为之后的强化学习算法实践做好准备！
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。...那么我们如何使用TensorFlow实现这个需求呢？按照我上面所说，我们需要一个能够根据之前的观测和行动转化输出得到新的观测值，收益和状态的神经网络。...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
相关文章： 【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学 【三】tensorboard...安装、使用教学以及遇到的问题 【四】超级快速pytorch安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 ---- 1. tensorflow 深度学习 ...书本链接：https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/16491144 对应码源以及学习资料链接：https://gitee.com/dingding962285595.../tensorflow_-rl 欢迎关注一键三连哦！...另一个观点是，即使使用这些扩展名，CPU的速度也要比GPU慢很多，并且期望在GPU上执行中型和大型机器学习培训。
今天，DeepMind开源了一个新的构建模块库，用于在TensorFlow中编写强化学习（RL）智能体。...典型的深度强化学习智能体由大量的交互组件组成：至少，这些组件包括环境和代表值或策略的一些深层网络，但它们通常还包括诸如环境的学习模型之类的组件，伪奖励函数或replay系统。...OpenAI最近的一篇博客文章通过分析强化学习代理的一些最流行的开源实现突出了这个问题，并发现10个中有6个“有社区成员发现并由作者确认的微妙错误”。...对于基于价值的强化学习，团队提供TensorFlow ops用于在离散动作空间中学习，例如TD-learning，Sarsa，Q-learning及其变体，以及用于实现连续控制算法的操作，例如DPG。...库中还包括用于学习分配价值功能的操作。这些操作支持批次，并通过将其输送到TensorFlow Optimiser来返回可以最小化的损失。
强化学习(reinforcement learning)本身是一种人工智能在训练中得到策略的训练过程。...哪些经常反复出现有着较高reward的状态会被大量验证和强化，从而学出靠谱的路径来。这些路径由state和action组成。（这些均属于动态规划，DP）这种树也叫做蒙特卡洛树。...开源框架：open Gym 使用TensorFlow训练神经网络玩Atari游戏： DQN前三层都是卷积层提取特征，输入为84*84*4最后两个全连接层。
[1cxsvt1zun.jpeg] 简介 强化学习不仅仅赋予了我们教会人工agent如何行动的能力，还使得agent可以通过我们提供的交互式环境进行学习。...与监督学习不同，输入信号不能立刻得到响应，因此监督学习中结合激励和响应设计的算法不再适用，取而代之的是强化学习通过 观测(observation)，收益(rewards) 和 行动(actions) 的组合来自主学习正确的组合...事实上简化后的问题严格来讲只能算是强化学习的前导，下面让我们来看一下一个问题要成为强化学习问题应当具备的条件： 不同的行动将带来不同的收益。...在强化学习的行话当中，我们称这一过程在学习一个策略(policy)。...强化学习中agent学习的另一种方法称为价值函数。在这些方法中，agent不再是学习某个给定状态下的最优决策，而是去学习预测当前状态和行动的优劣。
自TensorFlow官方发布其2.0版本新性能以来，不少人可能对此会有些许困惑。...因此博主Roman Ring写了一篇概述性的文章，通过实现深度强化学习算法来具体的展示了TensorFlow 2.0的特性。 正所谓实践出真知。...在本教程中，作者通过深度强化学习(DRL)来展示即将到来的TensorFlow 2.0的特性，具体来讲就是通过实现优势actor-critic(演员-评判家，A2C)智能体来解决经典的CartPole-v0...读者也可以在TensorFlow文档中对此做深入了解： https://www.tensorflow.org/tutorials/eager/eager_basics 深度强化学习 一般来说，强化学习是解决顺序决策问题的高级框架...异步优势(asynchronous advantage) actor- critical 多年来，为了解决样本效率和学习过程的稳定性问题，已经为此做出了一些改进。
正如前文所说，本文解决的问题将是一个完备的强化学习问题。 完备的强化学习问题所处的环境又被称为马尔科夫决策过程（MDPs）。...OpenAI gym包含了一系列强化学习问题所需的环境，本文也正是利用其中的一个经典案例：Cart-Pole（查看相关文档）。...inline import numpy as np from matplotlib import animation from IPython.display import Image import tensorflow...最终分数: 200.0 现在我们已经拥有了一个实用而又有趣的强化学习agent，不过这离目前最先进的技术还很远。尽管我们使用了基于策略梯度的神经网络，但是网络的深度和复杂度远远不及大部分先进的网络。...在下一篇文章中我将展示如何使用深度神经网络来创建agent去在更复杂的环境中学习，同时深入讲解网络在复杂环境下的表征手段。
在这一教程中，我们将会使用 TensorFlow 2.0 新特性，并借助深度强化学习中的 A2C 智能体解决经典 CartPole-v0 环境任务。...虽然我们的目标是展示 TensorFlow2.0，但与此同时我们也会尽量详细解释深度强化学习（DRL）的概念，其中包括这一领域的简要概述。...TensorFlow 2.0 版的宗旨是让开发者们能够更轻松，在深度强化学习上这一理念显然也得到了发扬：在这个例子中，我们的智能体源代码不到 150 行！...你可以在 TensorFlow 的文档中找到很好的概述：https://www.tensorflow.org/tutorials/eager/eager_basics 强化学习 强化学习指的是面向目标的算法...有关强化学习概念，可参阅： 强化学习的基本概念与代码实现 构建强化学习系统，你需要先了解这些背景知识 DeepMind 推出深度学习与强化学习进阶课程（附视频） 通过 TensorFlow 2.0 实现
【导读】本文是Kirti Bakshi在1月14日写的关于其强化学习课程的一个介绍，作者首先简单介绍了机器学习的缺点，以及为什么使用深度学习。...Practical_RL: Reinforcement learning for seq2seq (pytorch, tensorflow, theano) 在过去的几十年里，机器学习方法发展迅速。...▌关于本课程： ---- ---- 例如我们发现，在人们说话、学习、玩新的游戏、在城市环境中导航、设计登陆页面、骑自行车、甚至建立强化学习代理时，你不止是简单地教科书式地记住那些最优方案的例子。...MOOC的主要重点是对“机器”等life-size问题进行训练，称为强化学习（RL）算法。...我们的目标是介绍给学生现代人工智能研究的一个突出领域：强化学习。 强化学习更多的是关于人类如何在现实中学习，与有监督学习和无监督学习有很大不同。
---- 新智元报道 来源：ai.googleblog 编辑：肖琴 【新智元导读】今天，谷歌宣布推出一个新的基于Tensorflow的强化学习框架，称为Dopamine，旨在为强化学习研究人员提供灵活性...这个强大的新框架或将推动强化学习研究取得根本性的新突破。...最近 OpenAI 在 Dota 2 上的表现，让强化学习又大大地火了一把，但是 OpenAI 的强化学习训练环境 OpenAI Gym 却一直遭到不少抱怨，比如不太稳定、更新没有及时…… 今天，谷歌宣布开源基于...TensorFlow 的强化学习框架——Dopamine，代码现在就能在Github 查看。...谷歌研究人员表示，他们开源的这个 TensorFlow 强化学习框架强调三点：灵活、稳定和可重复性（reproducibility）。
深度强化学习（或者增强学习）是一个很难掌握的一个领域。在众多各式各样缩写名词和学习模型中，我们始终还是很难找到最好的解决强化学习问题的方法。强化学习理论并不是最近才出现的。...如果你是强化学习的纯新手，我建议你先看看我前面的文章《介绍强化学习和 OpenAI Gym》（http://t.cn/RK97gKa ）来学习强化学习的基础知识。 深度强化学习需要更新大量梯度。...有些深度学习的工具 ，比如 TensorFlow（https://www.tensorflow.org/ ） 在计算这些梯度的时候格外有用。...在这篇雷锋网译文中， 我们将会用到 Python, TensorFlow 和强化学习库 Gym（https://github.com/openai/gym ） 来解决 3D 游戏 Doom 里医药包收集的环境...环境, Justin Francis 提供 我们能够解决这个问题的一种强化学习方法是——结合基准算法的强化学习。这种强化会简单点，它仅仅需要来自当前环境行为下的状态和奖励数据。
[6ybyol685y.jpeg] 注意：本文为该系类文章中（1）和（2）之间的过渡 在上一篇文章中我们简要介绍了强化学习并构建了一个简单的agent来解决多臂赌博机问题。...在本文结束后，我们会建立一个完备的强化学习问题：问题中存在环境状态并且下一时刻的状态取决于上一步的行动，决策的收益也是延迟发放的。...从无状态的场景迁移到完备的强化学习需要解决很多问题，下面我将提供一个实例并展示如何解决它。希望新接触到强化学习的同学可以从这个过程中有所收获。...本文这种强化学习问题的简化版本又被称为上下文赌博机问题。 [上：多臂赌博机问题，收益只受行动的影响。中：上下文赌博机问题，行动和状态共同决定收益。...下：完备的强化学习问题，行为影响状态，收益延迟发放] 上下文赌博机 在上文讨论的多臂赌博机问题中，我们只有一个赌博机，可以理解为一台老虎机。
强化学习，作为一种被认为通用人工智能的学习方式而被广泛研究，但主要也由业界领先组织，诸如DeepMind，OpenAI, 伯克利等，OpenAI 作为领先者，在强化学习方面率先推出自己的框架，其中baseline...更是开源了很多强化学习算法用于测试Atria, 物理引擎等，但是 OpenAI 的强化学习训练环境也一直遭到不少抱怨，比如不太稳定、更新没有及时等而被吐槽。...在深度学习的学习过程中，我们使用了很多流行的学习框架，比如Caffe, pytorch，tensorflow等，当然tensorflow是其中比较好用的一个，因此，基于tensorflow去开发强化学习算法是目前最为快速和高效的方法...，拥有一个独立的基于tensorflow的强化学习算法也一直是所有致力于强化学习人的梦。...今天，Google宣布开源基于 TensorFlow 的强化学习框架——Dopamine（多巴胺），大佬明星企业起名字总是个性，logo就是化学结构图，show the figure. ?
它基于我们系列文章中（0）的单层Q网络，如果你是强化学习的初学者，我推荐你到文末跳转到（0）开始阅读。尽管简单的Q网路已经可以在简单的问题上和Q表表现一样出色，但是深度Q网络可以使其变得更强。...通过历程的随机抽取，我们可以确保网络只能基于当前环境的状态进行学习，从而习得比原始训练历程更丰富的表示。...更新目标值使用的等式： Q-Target = r + γQ(s’,argmax(Q(s’,a,ϴ),ϴ’)) Dueling DQN 为了解释Dueling DQN中网络架构变更的原因，我们首先要解释一些额外的强化学习术语...这么做的好处主要体现在强化学习的agent不需要在每个时刻都同时考虑价值和决策。举例来说：想象你在坐在公园的长椅上看日落的场景，这是十分美好的，也就是说坐在长椅上这一行为会带来很高的收益。...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
第16章 强化学习 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@friedhelm739 校对：@飞龙 强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域...直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了一项 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，甚至多数比人类玩的还要好，它仅适用像素作为输入并且没有游戏规则的任何先验知识...事后看来，原理似乎相当简单：他们将深度学习运用到强化学习领域，结果却超越了他们最疯狂的设想。...在本章中，我们将首先解释强化学习是什么，以及它擅长于什么，然后我们将介绍两个在深度强化学习领域最重要的技术：策略梯度和深度 Q 网络（DQN），包括讨论马尔可夫决策过程（MDP）。
写在前面的话 本公众号先后推出了由作者小猴锅倾力打造的Tensorflow2.0原创入门专栏以及上手实战专栏，均在发出后取得了不错的反响。...应广大粉丝要求，作者小猴锅继续以详尽易懂为第一原则推出了Tensorflow2.0实战强化专栏，定位为有过上述两个入门级别Tensorflow2.0专栏学习基础的童鞋们。...本专栏主要包含有五大项目，其中包含连个CNN实战项目、两个RNN实战项目以及一个深度强化学习（DRL）实战项目。希望对大家学习Tensorflow有进一步的帮助。...（注：戳这里查看深度强化学习专栏） 专栏目录及简介 CNN实战强化项目：Chars74K 字符识别是一种经典的模式识别问题，字符识别在现实生活中也有着非常广泛的应用，目前对于特定环境下的拉丁字符识别已经取得了很好的效果...深度强化学习实战项目：DQN 本项目介绍使用DQN算法来玩“CartPole”游戏。
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