对于火星探测器，我们可以设定如下目标和奖励： 目标：安全导航、有效采集样本、保持通讯等。 奖励：成功采集样本获得正奖励，能源消耗过大或受损获得负奖励。 这些目标和奖励构成了探测器学习的驱动力。...模型架构概述 在火星探测器的案例中，我们选择深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）作为核心算法。...奖励（Reward）：基于任务目标，如成功采集样本给予正奖励，能耗过大或损坏给予负奖励。 深度学习与强化学习的结合 将深度学习与强化学习结合起来，能够处理复杂的状态空间和高维动作空间。...在接下来的章节中，我们将展示如何使用这个模型进行实际的训练和评估。 五、完整实战代码演示 在这一部分，我们将演示一套完整的实战代码，用于火星探测器任务的强化学习训练。...DQN模型定义 接下来，我们定义深度Q网络（DQN）模型。这个模型将用于学习在给定状态下执行哪个动作可以获得最大的回报。
A：离散动作空间，包括候选商品，智能体执行动作a选择某个商品，在离线数据中可以得到正动作，即离线数据中是已知 x_{t+1} 的。...} p_{i}=\frac{e^{y_{i}}}{\sum_{i^{\prime}=1}^{n} e^{y_{i^{\prime}}}} 当G()将用户行为序列编码后得到 s_t ，可以将其作为RL模型中的状态...，这里没有包含负样本，本文提出负奖励采样策略，SNQN的Q-learning损失函数不仅包含正动作样本，也包含负动作样本，公式如下，这里采用的是一步的时间差分（TD）方法。...其中， a_t^+ , a_t^- 分别表示正动作和负动作。...SNQN中已经引入了负采样方法，这里一个简洁的解决方案是计算采样动作（包括正例和负例）之间的平均值作为近似值。
正式开始之前先说一句，关于DQN还有一种比较有效的方法就是Dueling DQN，就不在公众号介绍了，感兴趣的朋友可以关注我的知乎CristianoC，我在上面有发介绍的文章。...目录 1.前言2.核心算法3.Add a Baseline4.总结 1.前言 这次介绍的基于策略梯度的Policy Gradient的算法属实比之前的算法没那么好理解，笔者看完莫烦教程之后还是有许多细节没搞懂...得到奖励的数学期望后我们要做的自然就是max这个奖励的数学期望，如何做呢，就是Gradient Asent(注意是梯度上升不是梯度下降)这个期望。...最后化出来的整个式子也十分地好理解，假如在某个state下采取的action最后的Reward为正的，那就增加最后一项的概率，反之如果Reward为负的，那就减少这项的概率。...解决的办法就是让期望减掉一个Baseline，让一些不那么好的行为能得到一个负的反馈，也就是让我们的奖励减去一个b，这个b有很多取法，只要能达到目的就行。 ?
那么怎么输出呢，最简单的就是使用神经网络啦！ 我们使用神经网络输入当前的状态，网络就可以输出我们在这个状态下采取每个动作的概率，那么网络应该如何训练来实现最终的收敛呢？...那么会放大这个动作的概率，如果奖惩是负的，就会减小该动作的概率。...模型的输入包括三部分，分别是观察值，动作和奖励值。...在定义好上面所有的部件之后，我们就可以编写模型训练函数了，这里需要注意的是，我们喂给模型的并不是我们存储的奖励值，而是在经过上一步计算的奖励贴现和。...，如何调用这个模型的代码相信大家一看便明白，我们就不再介绍啦。
偷偷看下我的DQN模型的结果（绿色球拍） *注：本张动图无法上传微信，请移步文末点击【阅读原文】查看 绿色球拍由DQN模型控制，完全靠它自我对弈 ，以此学习如何玩乒乓球。...智能体可以选择进入哪个方向（操作），并使用这些操作来避免死于鬼魂（负奖励）和吃更多的点（正奖励）。PacMan的目标是最大化你的得分（奖励）。...你需要知道这些强化学习的概念，并以此了解DQN！ 深入深度Q网络 那么，我是如何让一台电脑学习如何比别人更好地玩电子游戏的（并在乒乓球中击败我的妹妹）？ 我使用DQN网络！...DQN如何学习才能比人类玩的更好，因此即使我们想模型达到这样，我们也无法制作出完美的标记数据集。 相反，我们使用这个损失方程来评估DQN自身： ?...这种行为可能会导致DQN陷入糟糕的局部最小值，甚至使其发生灾难性的偏离（比我更糟糕）。 ? 如果你不使用经验回放，模型会经常看到这个画面。
实例分析：使用强化学习优化推荐系统在本节中，我们将通过一个实际案例，详细介绍如何使用强化学习优化推荐系统。...奖励设计用户的点击、浏览、购买行为将作为奖励，点击行为为正奖励，购买行为为更高的正奖励，反之则为负奖励。...强化学习推荐系统的代码实现在本节中，我们将通过代码展示如何使用深度Q网络（DQN）来实现一个简单的强化学习推荐系统。该系统基于用户的历史行为，动态调整推荐策略，以优化用户的点击率。A....深度Q网络（DQN）模型定义——》 # 定义DQN模型 class DQN: def __init__(self, n_actions, state_size): self.n_actions...我们定义了DQN模型类。
这样，Q预估值由eval-net得到，而Q目标值根据当前的即时奖励r和target-net得到。 因此，在DQN中，最终的损失函数如下： ?...如果采取的动作得到的价值比平均价值大，那么优势函数为正，反之为负。 简单的使用Q = V + A可以么？当然不行，因为对于一个确定的Q，有无数种V和A的组合可以得到Q。...还是延续DQN中的双网络结构，我们会得到估计的价值分布和目标的价值分布(目标价值分布需要进行裁剪和投影)，并使用交叉熵损失函数来计算两个分布之间的差距，并通过梯度下降法进行参数的更新。...而上式中的f所代表的函数如下： ? 了解了如何给参数增加噪声，我们就可以把这种方法应用于DQN等方法中。...8、模型试验 文章对比了使用Rainbow和其他的DQN的在57种Atari游戏上的实验效果： ?
对于给定的上下文表示 ，模型会尝试预测未来的潜在表示 （正样本），并与一些随机的负样本进行对比。训练过程中，模型会学习如何区分正确的未来表示和错误的负样本。...对比学习：通过InfoNCE损失，模型学习如何区分正确的未来潜在表示和随机的负样本。 参数更新：通过反向传播算法，利用InfoNCE损失更新模型的参数。 4....无监督或稀疏奖励场景中的强化学习：在没有明确奖励信号或奖励稀疏的环境中，CPC提供了一种有效的表示学习方法，使得智能体能够通过自监督方式学习到有用的特征。...为了训练模型，CPC使用了对比学习的策略，模型需要学会将正确的未来表示（正样本）与随机选择的负样本区分开来。...输出：CPC模型的训练损失，使用InfoNCE来区分正样本和负样本。 预测：通过上下文 来预测未来的潜在表示 z_t_k_pred，并与真实未来表示 z_t_k 进行对比。 4.
我们将使用这些技术来训练一个模型来平衡移动车上的杆子，另外玩一个Atari游戏。同样的技术可以用于各种各样的任务，从步行机器人到自动驾驶汽车。 强化学习是干什么的？...智能体的目标是去学习如何行动能才能最大化期望奖励。如果可以拟人化的话，我们可以认为正奖励是愉快，负奖励是痛苦（这样的话奖励一词就有点误导了）。...它可以被编程设置为如果到达了目的地就得到正奖励，如果浪费时间，或者走错方向，或摔倒了就得到负奖励。 b. 智能体可以是控制 MS.Pac-Man 游戏的程序。...例如它可以是一个智能程序，当它调整到目标温度以节能时会得到正奖励，当人们需要自己去调节温度时它会得到负奖励，所以智能体必须学会预测人们的需要。 e. 智能体也可以去观测股票市场价格以实时决定买卖。...当然奖励的依据为挣钱或者赔钱。 需要注意的是，没有正奖励也可以，比方说让智能体走迷宫，迷宫中分分秒秒的时间就是负奖励，所以，智能体要尽快的找到出口。
它的目标是去学习如何行动能最大化期望奖励。如果你不在意拟人化的话，可以认为正奖励是愉快，负奖励是痛苦（这样的话奖励一词就有点误导了）。...它可以被编程设置为如果到达了目的地就得到正奖励，如果浪费时间，或者走错方向，或摔倒了就得到负奖励。 智能体可以是控制 Ms.Pac-Man 的程序。...例如它可以是一个智能恒温器，当它调整到目标温度以节能时会得到正奖励，当人们需要自己去调节温度时它会得到负奖励，所以智能体必须学会预见人们的需要。 智能体也可以去观测股票市场价格以实时决定买卖。...图18-1 强化学习案例：（a）行走机器人，（b）Ms.Pac-Man游戏，（c）围棋玩家，（d）恒温器，（e）自动交易员 其实没有正奖励也是可以的，例如智能体在迷宫内移动，它每分每秒都得到一个负奖励，...此外，一些状态过渡返回一些奖励（正或负），智能体的目标是找到一个策略，随着时间的推移将最大限度地提高奖励。
时间连接模型是一个代理在环境中实现一个动作，接收一个新的状态和奖励。这个过程连续地重复执行。 例如： ? Atari Breakout（雅达利公司推出的一款游戏）：代理是操作杆。...如果按照对每一步移动进行惩罚的原则来设计奖励函数，即每次移动的奖励为负，那么在这种情况下，最优的策略就是选择一条最短路径。 ?...如果我们将每次移动的奖励调整为正，即机器人的每次移动都会增加奖励而不是惩罚的话，那么将会有一个显著的刺激使得机器人一直在 3x4 的空间里不断移动，而永远不会到达终点。 值函数 ?...我们接入了一个神经网络，而没有使用 Q 函数。 输入：状态空间。 输出：每一个状态所对应的函数值。 DQN：深度 Q 网络。 ? 那么，如何训练一个 DQN ？ ?...奖励裁剪: 使得系统能够以泛化的方式执行。这样使得奖励函数得到了简化，对正奖励还是负奖励均适用。 跳帧: 每四帧执行一次行动 ?
在机器老鼠的例子中，多数奖励都是 0，但是如果你到达了一个位置，那里有水或者奶酪，就是正的，如果有电击就是负的。 0 和 1 之间的折现系数γ。它量化了立即奖励和未来奖励的重要性的差异。...在策略梯度网络中，智能体习得最优策略，通过基于来自环境的奖励信号，使用梯度下降来调整它的权重。...DQN，A3C，和深度 RL 中的进展 在 2015 年，DeepMind 使用了一个叫做深度 Q 网络（DQN）的方法，使用深度神经网络近似 Q 函数，以便在许多 Atari 游戏中击败人类： 我们展示了深度...我们如何定义，我们在现实生活中使其最大化的奖励？在基本的快乐和痛苦中，我们的奖励定义也倾向于包含混乱的事情，像是正确和错误，满足，爱情，精神，和目的。...例如自动驾驶，需要使用更复杂的奖励定义做决策。最开始，奖励可能绑定在一些东西上，例如“安全到达目的地”。但是如果强制让它选择，保持原路线并撞击五个行人，还是转向并撞击一个行人，那么它应该不应该转向呢？
有这样一种比喻：如果你教一个孩子学古筝，他可以躺着，趴着，坐着，用手弹，用脚弹，很大力气弹等等，如果他正确得到要领给他一颗糖表示奖励，如果不对抽他一下。在过程中让他自己慢慢总结规律。...模型核心就是训练他的行为策略。 Action：行为，做出的反应，或者输出。...Reward：反馈和奖励，即对行为之后所产生的结果的评价，如果是好的正向的，就给一个正的奖励，负面的就负的奖励（惩罚），其绝对值衡量了好坏的程度。...所以只要能把state向量化，reward数值化，即可使用MDP。 Q-learning解决短视问题： ?...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。
推荐文章：《使用Python实现深度学习模型：智能食品配送优化》，作者：【Echo_Wish】。 文章介绍了如何使用Python构建一个基于深度Q网络的智能食品配送优化系统。...文章结构清晰，从设计到代码详细介绍了如何使用强化学习DQN算法优化项目策略的思路。 三年前，我负责过一个基于强化学习进行码率预测的算法项目。...Reward奖励：每当智能体执行一个动作后，环境会给予一个即时奖励。如果智能体向出口方向移动，可能会得到正奖励；如果撞到墙壁，可能会得到负奖励；如果找到出口，可能会得到一个很大的正奖励。...这通常意味着找到出口的最短路径，因为这样可以减少撞墙的次数，从而减少负奖励。...强化学习中model_based和model_free的最大区别，可以认为是否需要学习环境模型。 Model-Based算法使用环境模型来估计最优策略，这里的环境模型是指对转移函数和奖励函数建模。
正强化与负强化 强化学习是一类能够最大化奖励、最小化惩罚的机器学习算法。强化学习这一概念在历史上来源于行为心理学，来描述生物为了趋利避害而改变自己行为的学习过程。...强化可以分为正强化和负强化。例如，我在写论文的过程中会有很多行为。如果某些行为能够让我的论文更容易被录用，甚至还能得最佳论文，获得很多引用，那么我会在以后更倾向采用这样的行为。...在强化学习问题的建模过程中，正强化可以用奖励来量化，而负强化可以用代价来量化。...这三个要素是：动作、观测、奖励。 前面已经论证，奖励可以等价于负的代价，奖励一定是数值的，比如说是一个实数。与之相对，动作和观测不一定是数值。...无论算法是有模型算法还是无模型算法，可以假设环境具有某种驱动的形式。最常见的假设是认为从状态和动作到观测和奖励是以概率形式驱动的，可以表示为Pr[O,R|S,A]。
Lewis Hamilton，在 11 场比赛中领先 2000 圈…… 所以，尽管强化学习模型得到了最高的 ROUGE 得分，他们最终还是选择了另外一个模型。 ?...最终智能体学到的策略表现出了自杀的行为，因为负奖励太多了，而正奖励很难实现。 一个朋友训练机械臂来到达桌子上的一个点。而事实是这个目标点是相对于桌子定义的，而桌子并没有固定到任何东西上。...在这个任务中，有一个摆，它被固定在一个点上，受到重力作用。输入状态是 3 维的。动作空间是 1 维的，也就是施加的力矩。目标是使这个摆完全直立。...深度强化学习现在还是不是拿来即用的技术。 展望未来 有这么一句话—每个研究人员都知道如何厌恶自己的研究领域。然而关键在于，尽管如此，大家还是会坚持下去，因为他们实在是太喜欢这些问题了。...基于模型的学习可以提高采样效率：这是我对基于模型的强化学习的描述，「大家都想做，但是没几个人知道如何做」。原则上，一个好的模型可以解决一系列的问题。
关键概念: 表示迁移: 论文解释了如何在深度网络中共享特征提取层，以减少学习时间。 预训练模型: 讨论了如何使用源任务的预训练网络，通过微调加速目标任务学习。...训练过程： 源环境训练（CartPole）：我们首先在 CartPole-v1 环境上使用 DQN 训练模型。...新环境中测试：测试模型在 MountainCar-v0 环境中的表现 总结 这个代码示例展示了如何使用迁移学习的思想，将在一个环境中学到的策略迁移到另一个相关的环境中。...奖励机制是每一步都有正奖励，目标是最大化存活时间。 MountainCar-v0：任务目标是驱动车从山谷中爬到山顶，状态维度为 2，动作空间为 3（推车左、推车右、无动作）。...负奖励的来源： 在 MountainCar-v0 环境中，智能体每执行一步就会收到 -1 的奖励，直到车达到目标位置（山顶），奖励累积自然为负数。
图 1 是一个示例，一个由计算机控制的小人正在越过障碍物，无法得知它是会掉落还是跨越到另一端。所以在这里，预测奖励就有两种，一种代表坠落的可能性，一种代表成功抵达另一边的可能性。 ?...在分布式 TD 中，奖励预测中的这些差异是由正或负奖励预测误差的选择性扩增引起的。扩增正奖励预测可以获得更乐观的奖励预测，而扩增负奖励可以获得更悲观的预测。...并且关键的一点是，他们发现扩增正奖励预测误差的同一些细胞也表现出了更高的逆转点（上图 4C 右下图），也就是说，这些细胞期望获得更高的奖励。...在人工强化学习系统中，这种多样化的调整创造了更加丰富的训练信号，极大地加快了神经网络的学习。研究人员推测，大脑可能出于同样的原因使用这套机制。...大脑有强大的表征能力，这些表征是如何由分布式学习训练出的呢？例如，一旦某个动物学会了分配奖励的机制，在它的下游任务会如何使用这种表征？
状态转移概率（Psa）：指定在状态s 的情况下执行动作a 后的状态转移概率。...奖励函数（reward）：作为强化学习中最重要的概念，奖励函数是与每个状态对应的，在智能体执行某个动作以后，环境过渡到下一个状态时给智能体的反馈，可以是正的或者负的，如图中浅色箭头所示，由于要求智能体执行某个动作后才能看到结果...其中的gamma 就是折扣因子，因为在状态转移的过程中未来的状态是随机的，也就是我们不知道未来会发生什么，所以对于未来的奖励乘上折扣因子，并且是随着时间呈指数增长。 ?...请看最后一句，描述了旧有状态和目前输入状态下如何产生一个新的Q 值。以上，我们深入理解了马尔科夫决策过程以及Q 学习过程，这也是DQN网络的核心内容。...如果您对如何实现一个DQN 网络感兴趣，请参见《深度学习算法实践》一书。
当他/她完成任务的子模块（即采取几个步骤）时，孩子将得到奖励（让我们说巧克力）。但当他/她不能完成走几步时，他/她就不会收到任何巧克力（亦称负奖励）。这就是对一个强化学习问题的简单描述。...我们采取的每个行动将获得奖励（R）。 我们的行为可以导致正奖励或负奖励。 我们采取的行动的集合（A）定义了我们的策略（π），我们得到的奖励（R）定义了我们的价值（V）。...负成本实际上是一些出差的收入。 我们把当推销员执行一个策略累积的总奖励定义为价值。...(Adam(lr=1e-3), metrics=['mae']) dqn.fit(env, nb_steps=5000, visualize=True, verbose=2) 现在测试强化学习模型...dqn.test(env, nb_episodes=5, visualize=True) This will be the output of our model: 这就是模型输出结果： 瞧！
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