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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十六）Greedy探索算法
強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十六）Greedy探索算法 1、貪婪算法（Greedy Algorithm） 我們使用每次的即時獎勵來計算得到時刻止某一行為的平均價值：這個方法也叫蒙特卡羅...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十五）探索與利用（Exploration and Exploitation）強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十五）探索與利用（Exploration and Exploitation） 1、探索與利用簡介 在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，探索（Exploration ）的目的是找到...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十四）基于模擬的搜索算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十四）基于模擬的搜索算法 上一篇Dyna算法是基于真實(shí)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)和模擬經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)來解決馬爾科夫決策過程的問題。本篇將結(jié)合前向搜索和采樣法，構(gòu)建更加高效的搜索規(guī)劃...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十三）Dyna算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十三）Dyna算法 1、使用模型進(jìn)行規(guī)劃 基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的主要成分可以分為學(xué)習(xí)（Learning）和規(guī)劃（Planning）兩個部分。學(xué)習(xí)是指從真實(shí)...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十二）基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十二）基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法 在策略梯度算法中，智能體是直接從經(jīng)驗(yàn)中去學(xué)習(xí)策略。之前value-based的方法中，智能體是直接從經(jīng)驗(yàn)中去學(xué)習(xí)價值函數(shù)（va...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十一）策略梯度(3)Actor-Critic算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十一）策略梯度(3)Actor-Critic算法 1.引入Baseline 在使用策略梯度方法更新過程中，降低方差的另一種方法是使用baseline。 在R...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十）策略梯度(二)MC策略梯度算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（三十）策略梯度(二)MC策略梯度算法 1、Score Function 假設(shè)策略是可微分的，并且在任何時候都不為0，我們可以使用下面的小技巧去轉(zhuǎn)換為從到的求解...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十九）策略梯度(一)強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十九）策略梯度(一) 之前我們一直都是對價值函數(shù)或者動作值函數(shù)進(jìn)行參數(shù)化近似：其中策略是間接得通過值函數(shù)進(jìn)行貪婪策略產(chǎn)生，但本文將介紹如何在model-fr...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十八）值函數(shù)近似法（Value Function Approximation）強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十八）值函數(shù)近似法（Value Function Approximation） 在大規(guī)模的強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)求解中，精確獲得狀態(tài)值或動作值較為困難。而值函數(shù)近似法...
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忘記放了，https://github.com/fengxiaolong886/ReinforcementLearningReview里面有個MC目錄里
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
def plot_3D(X, Y, Z, xlabel, ylabel, zlabel, title):
fig = plt.figure(figsize=(20, 10), facecolor = "white")
ax = fig.add_subplot(111, projection = "3d")
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1,
cmap=matplotlib.cm.rainbow, vmin=-1.0, vmax=1.0)
ax.set_xlabel(xlabel)
ax.set_ylabel(ylabel)
ax.set_zlabel(zlabel)
ax.set_title(title)
ax.view_init(ax.elev, -120)
ax.set_facecolor("white")
fig.colorbar(surf)
return fig強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（十六）首次訪問蒙特卡洛預(yù)測算法在21點(diǎn)游戲的應(yīng)用
強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（十六）蒙特卡洛預(yù)測算法在21點(diǎn)游戲的應(yīng)用 本節(jié)將介紹Monte Carlo prediction算法在Blackjack游戲中的進(jìn)行預(yù)測的過程。主要基于一個最...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十七）Model-free控制強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十七）Model-free控制 終于推進(jìn)到控制部分了，控制的問題才是核心。 1、預(yù)測與控制 預(yù)測與控制的區(qū)別在于： 預(yù)測問題中是輸入一個MDP 以及一個策略...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十六）TD-lambda預(yù)測強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十六）預(yù)測 1、平均n-Step回報 從在上一篇中我們考慮了n-Step回報，在每個n的選擇都有著相應(yīng)的回報（Reward）。我們?nèi)绻巡煌膎-step回...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十五）n步時序差分預(yù)測強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十五）n步時序差分預(yù)測 1、n步時序差分方法 之前在《強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（十七）時間差分預(yù)測》所介紹的是算法，其更新過程僅僅依賴于當(dāng)前狀態(tài)向下走一步的情況，將走...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十四）價值迭代之gamblers問題強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十四）價值迭代之gamblers問題 該問題基于《Reinforcement Learning: An Introduction》在第四章的例4.4 gam...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十三）策略迭代之租車問題強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十三）策略迭代之租車問題 該問題基于《Reinforcement Learning: An Introduction》在第四章的例4.2 杰克租車問題。 1...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十二）DP小型網(wǎng)格問題強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（二十二）DP小型網(wǎng)格問題 該問題基于《Reinforcement Learning: An Introduction》在第四章的例4.1。 1、問題描述 考慮...
