前言 在游戏中，往往会有奖励预览的功能，比如分解某个角色会获得的物品详情预览，预览的目的是让玩家更加直观清楚的知道操作后能获得什么东西以及获得多少。 规则 今天策划提了个需求，需要将预览奖励按照指定的规则展示：规则如下： （1）当有相同的物品时，且该物品总数量不足9999时，只显示
最近看了一篇利用UAV搭载RIS保持IoTDs的信息新鲜度的论文： 现如今，普遍认为无线通信的普及会让物联网成为未来网络的推动者。通常来说，城市中的应用都十分依赖物联网的信息新鲜度、覆盖率和互通性。在论文中，先提出了AoI，即最近接收到的信息（状态更新）生成/采样所消耗的时间。同
发表时间：2018 文章要点：文章想说RL很容易overfitting，然后就提出某个方式来判断是不是overfitting了。最后得出结论，通过多样化的训练可以减少overfitting（as soon as there is enough training data diversity）。作者其实就定义了一个指标 其实就是train时候的reward减去test时候的r
https://www.nextbigfuture.com/2021/06/deep-mind-assert-reinforcement-learning-could-solve-artificial-general-intelligence.html Powerful reinforcement learning agents could constitute a solution to artificial general intelligence. They hypothesise that int
发表时间：2019（IEEE Access） 文章要点：这篇文章想说之前那些衡量RL算法的指标（rawreward, avgreward,maximum rawreward等等）不好，只看得出来一个得分，反映不出来RL在训练过程中的问题。然后作者自己设计了几个指标来检测RL在训练中可能出现的问题（detect anomalies during the training pr
1.Model 使用的是动态图版本的Paddle。所以用了Paddle.nn。 输入维度为obs_dim;输出维度为act_dim。中间隐藏层是100个神经元。第一层网络输出使用tanh激活函数；第二层网络输出使用softmax函数将数值转化为概率。 class CartpoleModel(parl.Model): def __init__(self, o
Reinforcement Learning (RL) is one of the most exciting fields of Machine Learning today, and also one of the oldest. It has been around since the 1950s, producing many interesting applications over the years,(For more details, be sure to check out
发表时间：2020（ICLR 2020） 文章要点：这篇文章设计了一个工具用来分析RL agent的各种能力，比如有没有记忆功能，泛化性如何，探索能力强不强，credit assignment做得怎么样，对reward scale稳不稳健等等，然后自动生成一个pdf的测试报告，让你以后写paper可以直接放在附录做appendix。设计的思路就
发表时间：2018 文章要点：文章提出DQN之所有不能解决所有Atari游戏有三个问题， 1：不同游戏的reward量级差别较大，不好直接学习，但是暴力clip到[-1,1]又使得reward没有区分度了，不能解决像bowling这种游戏。 2：γ通常只能设置到0.99，导致horizon不够长，看得不够远。但是如果直接增大γ又会导
Algorithm for Inverse Reinforcement Learning 摘要：这篇文章解决了马尔可夫决策过程中的逆强化学习问题，也就是，从一个给定被观察的、最优的行为中提取出reward function。IRL也许可以帮助apprenticeship learning获得熟练的行为，以及确定由自然系统优化的reward function。我
之前两篇介绍了强化学习基本理论，MDP，Q值，V值，MC，TD。这篇文章中，我会介绍一下我再学习RL过程中学习过的算法，下面从Qlearning开始。 Qlearning 之前的文章中，我介绍了MC,和TD。Qleafnin Qlearning是value-based的算法，Q就是Q(s,a)，即agent在某一时刻s状态下采取的a来获得reward的期望。
李宏毅老师2020强化学习——总结篇（1-5） 李宏毅老师2020强化学习课程（课件）主页： http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS18.html 其中的Deep Reinforcement Learning部分 视频链接地址： https://www.bilibili.com/video/BV1UE411G78S 目录 李宏毅老师2020强化学习——
摘要 神经网络在多个领域都取得了不错的成绩，但是神经网络的合理设计却是比较困难的。在本篇论文中，作者使用 递归网络去省城神经网络的模型描述，并且使用 增强学习训练RNN，以使得生成得到的模型在验证集上取得最大的准确率。 在 CIFAR-10数据集上，基于本文提出的方法生成的模型在测试
文章目录 1. 强化学习的应用场景1.1. 四个成熟场景1.2. 几个强化学习仿真环境1.2.1. Gridworld1.2.2. Neural MMOs1.2.3. Lab 2. 强化学习的基础知识和常用术语2.1. 常用术语表2.2. 强化学习的目的2.3. 两个基本模型2.3.1. 多臂赌博机2.3.2. 马尔科夫决策过程 3. 经典强
本文译自 RL in NMT: The Good, the Bad and the Ugly，作者是海德堡大学的 PhD Julia Kreutzer，翻译已获得作者授权，并且她欢迎大家对文章提出反馈，可以邮件和她交流（PS：作者非常 nice）。在这篇文章中，我会向大家介绍在神经机器翻译（NMT）中使用强化学习（RL）的三个方面：优点：能够和传统的极大似然
[PARL强化学习]Sarsa和Q—learning的实现 Sarsa和Q—learning都是利用表格法再根据MDP四元组<S,A,P,R>：S: state状态，a: action动作，r:reward，奖励p: probability状态转移概率实现强化学习的方法。 这两种方法都是根据环境来进行学习，因此我们需要利用P函数和R函数描述环境、 而
强化学习（一）--Sarsa与Q-learning算法 1. SARSA算法2. Q-learning算法3. 代码实现3.1主函数3.2训练及测试函数3.3 SarsaAgent类的实现3.3.1 sample函数3.3.2 predict函数3.3.3 learn函数 3.4 Q-learning算法的改变 最近实验室有一个项目要用到强化学习，在这开个新坑来记录
题目链接：点击进入 题目 题意 一个字符串，由26个小写英文字母组成, 每个字母都有各自的价值, 要你将一个字符串切成两个子串, 总价值为两个串价值和, 若是回文, 则串的价值为每个字母价值和, 否则为0，问最大价值多少。 思路 将原串逆序，然后原串与逆序串相互ekmp匹配；对逆串枚举
pytorch版DQN代码逐行分析 前言 入强化学习这个坑有一段时间了，之前一直想写一个系列的学习笔记，但是打公式什么的太麻烦了，就不了了之了。 最近深感代码功底薄弱，于是重新温习了一遍几种常用的RL算法，并打算做一个代码库，以便之后使用。 正文 这是第一站-----DQN的代码解读 源代码
参考资料： [1]ColinFred. 蒙特卡洛树搜索（MCTS）代码详解【python】. 2019-03-23 23:37:09. [2]饼干Japson 深度强化学习实验室.【论文深度研读报告】MuZero算法过程详解.2021-01-19. [3]Tangarf. Muzero算法研读报告. 2020-08-31 11:40:20 . [4]带带弟弟好吗. AlphaGo版本三—
paper: Value-Decomposition Networks For Cooperative Multi-Agent Learning 背景 cooperative setting (reward 相同)centralized MARL approach 存在不足 可能会出现 lazy agent: lazy agent 的 exploration 可能导致 reward 变低 independent learning 存在不足 no
原题链接 考察：拓扑排序+逆向思维 看来之前的反向并查集还是要补一下,这道题同样是利用逆向思维,再次碰到我还是不会写 思路： 这道题如果按正常的拓扑序列做,就难以得到正确答案,因为入度相同的点不一定都必须是同一报酬.但是如果我们将序列反转,那么求答案就容易得多.这
Policy Gradient策略 根据在某个状态采取某种行为来决定能得到多少的奖励值。 调整内部Actor的参数使得总奖励值R越大越好。但R是一个随机变量，转换为最大化期望值。 策略梯度算法推导 需要让Agent不断跟环境互动，搜集多条轨迹数据 采样到的数据只有一次， 具体的实现过程
文章目录 前言理解山车问题山车问题和环境从零开始实现Q-learning回顾Q-learning使用Python和Numpy来实现Q-learning代理定义超参数实现Q_learner类的__init__方法实现Q_learner类的discretize方法实现Q_learner的get_action方法实现Q_learner类的学习方法完整实现Q_learne
多臂老虎机 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class E_greedy: def __init__(self,arm_num=10,epsilon=0.5): self.arm_num = arm_num self.epsilon = epsilon self.arms = np.random.uniform(0, 1, self.arm_num)
