图 2：走迷宫的机器人 最大熵策略及其能量形式 让我们首先了解一下强化学习（RL），即智能体通过迭代式地观察当前状态（s）、采取动作（a）并接收奖励（r）来与环境进行交互。...它会采用一种（随机）策略（π）来选择动作，并找到其中的最佳策略，从而使得在长度 T 的 episode 过程中累积的奖励最大化。 ?...最大熵策略及其能量形式 让我们首先了解一下强化学习（RL），即智能体通过迭代式地观察当前状态（s）、采取动作（a）并接收奖励（r）来与环境进行交互。...它会采用一种（随机）策略（π）来选择动作，并找到其中的最佳策略，从而使得在长度 T 的 episode 过程中累积的奖励最大化。 ?...接下来，我们使用一系列导航技能对该行走技能进行了特化，比如图 5b。在新的任务中，智能体只需要选择哪种行为可以让自己更接近目标即可，这可比从头开始学习同样的技能要容易多了。
在整个过程中，我们按什么样的规则和规律选择动作，形成了我们的策略（policy）。...如果一个问题是continual的，选取γ=1将导致奖励值 R(t) 不能收敛，因为我们把无穷远之后的收益也加入了当前的价值中；但若问题是episodal的，理论上可以选择γ=1，也确实有一些人这么做，...解决：为了防止这一点，我们将所有经历过的 都存入一个replay memory，在训练的过程中，采用小批次随机梯度下降法（mini-batch gradient descent），每次随机抽取replay...在Q-learning和DQN中，我们随机初始化Q table或CNN后，用初始化的模型得到的Q值（prediction）也必然是随机的，这是当我们选择Q值最高的动作，我们相当于随机选择了一个动作，此时...所以，Q learning本身已经具有一定的“探索”，但是这种“探索”是非常短暂和”贪婪“的，它只在训练初期进行探索，并且在探索到第一个稳定的策略后就不再探索了（收敛了）。
Khamis等人在三篇论文[73]-[75]对多目标 RL 交通信号控制进行了研究。在第一篇论文[73]中，作者考虑了贝叶斯转移概率的有模型 RL 方法，使用几个目标来形成奖励函数。...在[85]、[90]、[93]中研究了其他多智能体 RL 应用。表二概述了多智能体 RL 的工作。 B Deep RL 应用 本小节我们考虑基于 Deep RL 的 TSC 应用。...实验是在 SUMO 模拟环境下进行的，在 SUMO 模拟环境中，选择 4 个绿色相位作为动作。...使用自动编码器进行行动选择，将输入队列长度映射到低维行动集。瓶颈层是解码部分的输出，用于 Q 函数逼近。作者与用 Paramics 模拟器进行的标准 Q-learning 进行了比较。...与不同于其他基于 deep RL 的交叉口控制器不同的是，它通过一种基于阈值的机制来降低算法复杂度，而不是设置相位周期或相位持续时间。 文献[39]研究了协作多智能体 deep RL 模型。
而在复杂情况下，则需要用参数化函数来间接地表达策略。早期（上世纪90年代）使用多层（或深层）神经网络来实现，但在整合深层神经网络和RL上遇到了困难。...早期deep RL方法（在人工智能研究中仍然被广泛使用）采用梯度下降来描述从感知输入到动作输出的深度神经网络曲线。...当遇到新情况且必须决定采取何种行动时，程序将当前情况的内部表示与过去情况的存储表示进行比较。根据与当前最相似的过去情况，选择相关联的动作。...对神经科学和心理学的启示 正如我们在文章开始时所看到的那样，人们因为采样效率低下的问题而质疑deep RL与人类或其他动物学习的相似性。...在meta-RL中，正如我们所看到的，缓慢且基于权重学习的作用是建立归纳偏置，这可以用于指导推理，从而快速适应新任务。而episodic RL的缓慢增量学习也是类似的。
我们将使用python在一个很棒的案例研究中实现我们的所有学习。 目录 一、Q-Learning之路 二、为什么要做“深度”Q-Learning？...三、Deep Q-Learning的简介 在深度Q学习中，我们使用神经网络来近似Q值函数。状态作为输入，所有可能动作的Q值作为输出生成。...在模拟或实际经验中，系统不会在状态/动作对上运行Q-Learning，而是将为[状态、动作、奖励、下一个状态]发现的数据存储在一个大表中。 让我们用一个例子来理解这一点。...我在下面列出了Deep Q-Network（DQN）中涉及的步骤： 对游戏画面（状态S）进行预处理并反馈给DQN，DQN将返回状态下所有可能动作的Q值 使用epsilon贪婪策略选择操作。...用概率epsilon，我们选择一个随机动作a并且概率为1-epsilon，我们选择一个最大Q值的动作，例如a=argmax(Q(s, a, w)) 在s状态下执行此操作并移动到新的s状态以获得奖励。
Agent在与环境的交互中根据获得的奖励或惩罚不断的学习知识，更加适应环境。RL学习的范式非常类似于我们人类学习知识的过程，也正因此，RL被视为实现通用AI重要途径。...从另外一个角度看，DQN是Value-based方法，上一节讲到了Value-based的方法还是在间接求策略。一个自然的逻辑是为什么我们不直接求解Policy？...DDPG中，actor网络的输入时state，输出action，以DNN进行函数拟合，对于连续动作NN输出层可以用tanh或sigmod，离散动作以softmax作为输出层则达到概率输出的效果。...并且更为重要的是，它是采用同机多线程的actor-learner对，每个线程对应不同的探索策略，总体上看样本间是低相关的，因此不再需要DQN中引入experience replay机制来进行训练。...这样能够采用on-policy的方法进行训练。此外，训练中采用的是CPU而非GPU，原因是RL在训练过程中batch一般很小，GPU在等待新数据时空闲很多。附异步方法抽象的架构图见下： ?
Bilinear使用的双线程插值公式来初始化权重值。 TensorFlow中也使用了正态分布，均匀分布这些随机数来初始化参数值，限于篇幅，我们不在这里详细介绍，感兴趣的读者可以阅读文档和源代码。...至于哪种初始化策略更好，这个至少目前小编还没有找到非常严格的理论分析。在讨论中，有群友指出： 均匀分布的随机数能够让更多的权重接近于0 这和网络的结构，神经元的数量，激活函数的类型有关。...分类问题为什么用交叉熵 而不用欧氏距离做损失函数？ 在用神经网络做分类时，我们一般选择交叉熵作为损失函数，而不用欧氏距离，这是是为什么？有群友提出了这个问题。...某一群友的答案非常经典： Relu是强制正则化，而Dropout是随机正则化。 不同的激活函数 在性能上到底有多大区别？ 目前可供选择的激活函数很多，究竟应该怎么选择，它们之间有没有比较实验？...对于各种激活函数的对比实验，小编目前还没有找到，理论分析比较的文章也没有，如果有读者找到了，欢迎和我们联系！ 参考文献 [1] X. Glorot, Y. Bengio.
value-based RL（基于价值函数的强化学习） 基于价值函数的强化学习，它先通过对现状进行一个价值函数的估计，进而去提升策略，估计这个策略，再重复循环，再估计当前策略下的函数，再用当前价值函数来提升它的策略...，我们进一步利用这个模拟出来的地球来求它的价值函数和最终策略，我们比较熟悉的搜索之类的就是这种代表性的算法。 ?...但是，我们怎么实现从价值函数到策略的转化，还是通过最大化那个价值函数，在每一个动作下最大化那个价值函数，得到那个动作或者策略。...如果是高维或者连续型的一个空间的话，用 growth network 就可以很好解决，因为从状态到动作，直接输出的是一个动作，而不是一个价值，从价值再去映射到它的策略，映射那一部分已经被我们去掉了，如此一来...三、在很多隐状态的时候，我们有可能应用到强化学习，这时，我们可以利用自己设立的权利机制来对隐状态进行一个训练或者拟合。
在状态A下，我们为操作 1 设置了最大值，这是我们的最佳策略。 因此，如果我们在状态A中执行动作 1，则无需访问B就可以达到C。...我们使用最佳值操作来计算Q值，并选择每个状态中具有最高Q值的操作作为最佳策略。 我们通过称为extract_policy()的函数来完成此操作； 我们现在将逐步介绍这一点。...因此，在蒙特卡洛预测中，我们通过取均值回报而不是期望回报来近似值函数。 使用蒙特卡洛预测，我们可以估计任何给定策略的值函数。...它基本上是在策略评估和改进之间循环的，也就是说，相对于值函数而言，策略总是会得到改进，而根据策略，值函数总是会得到改善。 它继续这样做。...在蒙特卡洛预测中，我们仅通过取均值收益来估计值函数。 但是在 TD 学习中，我们通过当前状态更新先前状态的值。 我们应该怎么做？
在SARSA中，我们开始于状态1，执行动作1，然后得到奖励1，于是我们到了状态2，在返回并更新在状态1下执行动作1的Q值之前，我们又执行了另一个动作（动作2）然后得到奖励2。...这意味着SARSA考虑到了赛车（游戏代理）移动的控制策略（由控制策略我们连续地执行了两步），并集成到它的动作值的更新中，而Q-learning只是假设一个最优策略被执行。...策略函数被称为演员，而价值函数被称为评论家。本质上，演员在当前环境的给定状态s下产生动作a，而评论家产生一个信号来批评演员做出的动作。...Keras函数Merge来合并三个输出层(concat参数是将待合并层输出沿着最后一个维度进行拼接)，为什么我们不使用如下的传统的定义方式呢： V = Dense(3,activation='tanh'...但是这个方法在TORCS中并不有效，因为我们有3个动作（转向，加速，制动）。如果我只是从均匀分布的动作中随机选取，会产生一些无聊的组合（例如：制动的值大于加速的值，车子根本就不会动）。
1 IMPALA框架及其不足 SEED RL 本质上是在 IMPALA 基础上的一个改进。因此我们先简单来看下 IMPALA是如何做分布式强化学习的。...其中actor一般运行在CPU上，它在环境中采取步骤，然后在模型上运行推断，进行迭代，然后预测下一个动作。...与 IMPALA架构不同，Actor 仅在环境中采取动作，而推理集中由Learner 使用来自多个Actor 的批量数据在加速器上执行。...V-trace算法是一种异策略方法，因而能在异步 SEED RL 架构中表现得很好。 另一个是 R2D2算法，这是一种 Q-learning 方法，使用递归分布式重放基于该动作的预测未来值来选择动作。...这种方法使得Q-learning算法能够进行大规模运行，同时还能使用递归神经网络，该网络能够根据情景中所有过去帧的信息来预测未来值。 3 总 结 实验的结果，我们在文章前面已经展示。
也就是说，ε将随着时间的推移而缩小。有很多方法可以做到这一点，如： ? Q 被称为「动作价值函数（action-value function）」，因为它给出了采取任何特定动作（从任何状态）的值。...每个玩家将使用当前的模型（由 theta 给出）和已知的手牌和身份（为 SB）来选择动作。在以下函数中，我们估计 GII 和弃牌/FOLD（qGII 和 qFOLD）的值。...最后，为什么我们选择 isSB 和 isGII 来决定最后一个特征，而不仅仅是 isGII？思考如下。...结语 这篇介绍性的应用 RL 技术的文章给我们提供了一些合理的策略来进行德扑游戏。该学习过程不依赖于任何结构或游戏规则。而是纯粹地通过让智能体自己进行游戏、观察结果，并根据此来做出更好的决定。...在扑克游戏中，事实上我们很了解某些手牌和动作能导致何种特定奖励（我们可以利用这一点），但是在许多其它情形中并不是这样。
首先对于我们思考的广度，我们使用策略分布 （策略分布指的是在某个局面 下，可能采取走的位置 ）来随机采样下一步走的位置，也就是我们希望下一步走的地方是那些高概率的地方，而不是随便走。...RL价值网络的训练数据也不是单纯由强化学习自我对弈而来，在每局对弈的过程中先使用SL网络下子，然后随机下子，最后再使用RL策略网络下子，充分保障了数据的多样性。...经过n次模拟搜索后，算法从根节点（当前棋面）选择访问次数最多的边对应的动作作为最终决策。 细节 前面提到扩展使用的是SL策略网络而不是RL策略网络。...因为人类选择的是a diverse beam of promising moves，即人类下的棋比较有多样性，这点利于MCTS的扩展；而RL学的是当前步的最优下法（whereas RL optimizes...前面我们一直没提到快速走子网络的用处，在这里终于体现了：用来评估某个棋面的胜率。这里读者可能会想，RL价值网络不是已经可以很好地预测局面了吗，为什么还要通过快速走子网络来预测胜率？
强化学习是机器学习的一个方向，智能体通过执行某些操作并观察从这些操作中获得的奖励或者结果来学习在环境中行为。...在这种情况下，智能体必须学习如何选择最佳操作，并且同时要与环境交互。没有起点和终点状态。 RL智能体必须持续运行，直到我们决定手动停止它。...一般来说有3种方法，但我们在本文中只将两种主要方法： 1.基于策略的方法 在基于策略的强化学习中，我们有一个我们需要优化的策略。该策略主要定义了智能体的行为： ?...即随机策略→p（A = a | S = s） 2.基于价值 在基于价值的强化学习中，智能体的目标是优化价值函数V（s），这个函数被定义为告诉我们智能体要达到的每个状态下获得的最大预期未来奖励。...每个状态的价值是RL智能体可以预期从特定状态获得的奖励总额。 ? 智能体将使用上述价值函数来挑选每个步骤中选择的状态。智能体将始终采用具有最大价值的状态。
在强化学习中，目标是随着时间的推移最大化累积奖励，智能体通过反复尝试和错误来选择获取最高奖励的动作。 下图说明了智能体在强化学习中如何与环境进行交互： 以马里奥游戏为例。...值函数根据从环境中获得的奖励进行迭代更新，通过这个过程，算法可以收敛到一个随时间累积奖励最大化的最优策略。...代表奖励， 是一个介于[0,1]之间的数，用于随着时间的推移对奖励进行折扣，这是基于一个假设：在开始时的动作比在结束时更重要（这个假设在许多实际应用中得到了证实）。...神经网络的权重使用反向传播和随机梯度下降进行更新。 · 测试（Testing）：在训练后，DQN使用学习到的策略来进行环境决策。智能体根据给定状态选择具有最高Q值的动作。...总之，DQN通过使用深度神经网络估计Q值、回放记忆缓冲区存储过去的经验以及使用目标网络防止Q值过高估计来学习最优策略。在训练过程中，智能体使用ε-贪婪探索策略，并在测试过程中选择具有最高Q值的动作。
对于我而言为什么学习强化学习？一是想简单；了解一下AI，二是想实践一个简单的Demo进行运用。...Q表格，更新公式为： Sarsa在训练中为了更好的探索环境，采用ε-greedy方式来训练，有一定概率随机选择动作输出。...神经网络可以理解为一个黑盒，可以把输入x转为我们预期的输出y，如输入一张手写数字3的图片，输入数字3,输入一张猫的图片输出猫，输入房屋位置、面积等输出房价，然后会学习神经网络方法求解RL——DQN（Deep...在强化学习中，有两大类方法，一种基于值（Value-based），一种基于策略（Policy-based） Value-based的算法的典型代表为Q-learning和SARSA，将Q函数优化到最优，...Policy-based的算法的典型代表为Policy Gradient，直接优化策略函数。 采用神经网络拟合策略函数，需计算策略梯度用于优化策略网络。
本文链接：https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/102987237 前面的一篇博文介绍了函数价值近似，是以简单的线性函数来做的，这篇博文介绍使用深度神经网络来做函数近似...，也就是Deep RL。...这篇博文前半部分介绍DNN、CNN，熟悉这些的读者可以跳过，直接看后半部分的Deep Q Learning Part。 Generalization 为什么要使用网络来做近似。...(action)空间 需要能在状态和/或动作之间泛化的Representation(模型的表示/状态-动作价值的表示/价值的表示/策略的表示) 那我们就用一个参数化的函数代替表格来表示一个(...Deep Reinforcement Learning 使用深度神经网络来表示 价值函数 策略 模型 使用随机梯度下降(SGD)优化loss函数 Deep Q-Networks(DQNs) 使用带权重集
比如说，假设我们最后得到了+1的回报。这很棒，但是我们要怎么知道这是由什么导致的呢？是我们刚刚做的举动？还是我们在76帧前的动作？或者它与我们在第10帧和第90帧的表现有关？...在这时，你可以注意到一件有趣的事：就像我们在监督式学习中做的那样，我们可以立刻为“下移”填入1的梯度，随后找出让网络在未来稍微更有可能选择“下移”动作的梯度向量。...所以，如果我们在“下移”的log概率中输入-1，然后进行反向传播，我们会获得一个让网络在未来面对相似图像输入时更不倾向于选择“下移”的梯度（这很正确，因为做出这个动作让我们输了游戏）。 ?...我们会为获胜的12局中的所有决定——200*12=2400个选择——做一次正向更新（为这些动作的梯度输入+1，进行反向传播，而参数更新会让网络更有可能在这些游戏状态中选择我们之前采取的行动）。...你会注意到有一些区别的存在： 在实际环境中，我们通常会用某种方式来进行任务的交流（这里用了英文），不过在一个标准的RL问题中，你假定有一个任意的回报函数，你需要通过与环境做交互来找出它。
在强化学习(十五) A3C中，我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题，今天我们不使用多线程，而是使用和DDQN类似的方法：即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic...如果我们使用随机策略，即像DQN一样研究它所有的可能动作的概率，并计算各个可能的动作的价值的话，那需要的样本量是非常大才可行的。于是有人就想出使用确定性策略来简化这个问题。 ...作为随机策略，在相同的策略，在同一个状态处，采用的动作是基于一个概率分布的，即是不确定的。...而确定性策略则决定简单点，虽然在同一个状态处，采用的动作概率不同，但是最大概率只有一个，如果我们只取最大概率的动作，去掉这个概率分布，那么就简单多了。...因此在实际产品中尤其是自动化相关的产品中用的比较多，是一个比较成熟的Actor-Critic算法。
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