[Elements] Page:27/548 Date:12/3[Multi-armed Bandits] Page:47&48/548 Date:12/14Chapter 2 ExerciseExercise 2.1Exercise 2.2 & 2.3 前言：张聪明的强化学习书籍阅读系列开启 发现博客挖了好多坑没填… 就开新的了（比如上次的文献综述），算是练习笔记了？ 每一个目录对应
上文介绍了马尔科夫决策过程之Markov Processes（马尔科夫过程），可以移步到下面：马尔科夫决策过程之Markov Processes（马尔科夫过程） 本文我们总结一下马尔科夫决策过程之Markov Reward Process（马尔科夫奖励过程），value function等知识点。 1Markov Reward Process 马尔科夫奖励过程在马尔
强化学习笔记概论和初印象第一天学习基础补充迷宫游戏（SRASA）迷宫游戏（Qlearning）算法区别第二天学习DQN知识点MountainCar (DQN) 首先我是小萌新一个，课程资料图片来自网络，最近在跟着百度飞浆学习强化学习和深度学习，欢迎大佬给我指出我写的不对的地方和解答一些我的疑惑。 概论
本次博客依然是伯克利大学的Grid World作业，对应的是Question 6和Question 7。 目录1. 值迭代的局限性2. Q Learning是怎么做的3. 在Grid World 使用 Q Learning4. 改进方法：Epsilon Greedy5. 参考资料 在上一次的作业中，我们已经了解了如何使用值迭代方法求解Grid World，那么Q
股票操作之强化学习基础（三）（Deep Q Network、Actor-critic、Policy gradients） 接上一篇文章继续介绍一些强化学习基础。 1 DQN（Deep Q Network） DQN是一种融合了神经网络和Q-learning的方法。那么DQN提出来的动机是什么呢？Q-learning算法的核心是学习Q-table，然而真实世界的状态非
【李宏毅深度强化学习笔记】1、深度强化学习算法 策略梯度方法（Policy Gradient） https://blog.csdn.net/ACL_lihan/article/details/104020259 【李宏毅深度强化学习笔记】2、深度强化学习 Proximal Policy Optimization (PPO) 算法 https://blog.csdn.net/ACL_lihan/article/de
如果没有reward，怎么办 和环境互动，但不能得到reward，只能看着expert的demonstration学习。 判断开车撞人扣多少分很难，收集人开车的例子，人对话的例子是比较简单的。 不知道怎么定reward，但可以收集范例。 1.Behavior Cloning expert做什么，机器就做什么一样的事情。 收集expert的
策略算法(如TRPO,PPO)是一种流行的on-policy方法。它可以提供无偏差的（或近似无偏差）梯度估计，但同时会导致高的方差。而像Q-learning 和离线的actor-critic(如DDPG)等off-policy方法则可以用离线的样本来替代。它们可以使用其他学习过程产生的样本。这样的方法大大提高了采样的效率
1| reward. shaping 如果对vs有大致的认知，把势能potential-based定义为估计的最优价值函数，能加快价值函数收敛 2、gae：广义优势估计 absorb state:terminal state γ-just条件:尚未理解 GAE(Generalized Advantage Estimation) GAE的作用 GAE的意思是泛化优势估计，因而他是用
深度学习课程笔记（七）：模仿学习（imitation learning） 深度学习课程笔记（七）：模仿学习（imitation learning） 2017.12.10 本文所涉及到的 模仿学习，则是从给定的展示中进行学习。机器在这个过程中，也和环境进行交互，但是，并没有显示的得到 reward。在某些任务上，也很难定义 rewa
Dandelion's uncle is a boss of a factory. As the spring festival is coming , he wants to distribute rewards to his workers. Now he has a trouble about how to distribute the rewards. The workers will compare their rewards ,and some one may have deman
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_35541672/article/details/85256469 题解 #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #define M 340 using namespace std; struct abcd { int lim
Libo1575899134@outlook.com Libo (原创文章,转发请注明作者) 本文章主要介绍Gan的应用篇，3，主要介绍图像应用，4， 主要介绍文本以及医药化学其他领域应用 原理篇请看上两篇 https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/11167804.html https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/11169198.html
1、Gym+Gym-Gazebo+Gazebo+Ros的安装 2、环境配置： 创建Ros工作空间，并且source devel/setup.bash 3、 编写launch文件，并将launch文件放在.../gym_gazebo/assets/目录下 <launch> <arg name="world_file" default="$(find aircraft_start)/worlds/aircraft_wall.
强化学习是对英文Reinforced Learning的中文翻译，它的另一个中文名称是“增强学习”。相对于有监督学习和无监督学习，强化学习是一个相对独特的分支；前两者偏向于对数据的静态分析，后者倾向于在动态环境中寻找合理的行为决策。 强化学习的行为主体是一个在某种环境中独立运行的Agent（可
智能体的目标是最大化期望累计奖励 我们把在时间t的回报定义为Gt，在t时间的时候智能体会选择动作At来使期望Gt最大化。通常智能体无法完全肯定地预测未来的奖励怎么样，他必须依赖于预测和估算 我们可以给公式乘上折扣率，来表示对未来回报的关注度，当gama靠近0表示只关注与眼前的
链接：https://vjudge.net/problem/HDU-2647 题意： 老板发工资，存在a>b,每个人的保底工资为888，给出n个人的工资关系，求老板发的最少的工资。 思路： 拓扑排序，有环则-1。 同时，给的顺序是从大到小，变成从小到大的顺序，求起来简单。 代码： #include <iostream>#include <memory.h>#include <vec
近期，开发小程序时，遇到后台给我返回了一串html代码，需要我这边来解析，头疼了好久，网上找资料找了变天，终于找到wxParse，然而看到的都是针对于页面中有单个html或者固定数据的，我现在的问题是，后台给我返回许多条数据，每一条数据中都有一串html代码需要解析。 说到这儿，就先来说说wxPa
