首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我如何运行Sutton和Barton的"强化学习"Lisp代码?

要运行Sutton和Barton的"强化学习"Lisp代码,您需要首先安装一个支持Lisp语言的环境。有许多可用的Lisp编译器和解释器,其中一个流行的选择是Clozure Common Lisp(CCL)。以下是在各种操作系统上安装和运行Sutton和Barton的"强化学习"Lisp代码的步骤:

  1. 在您的计算机上安装Clozure Common Lisp(CCL):

对于Windows:

a. 访问Clozure Common Lisp的官方下载页面(https://ccl.clozure.com/download.html)。

b. 下载最新版本的Windows安装程序。

c. 运行安装程序并按照提示操作。

对于macOS:

a. 使用Homebrew安装Clozure Common Lisp:在终端中输入brew install clozure-cl

对于Linux:

a. 从Clozure Common Lisp的官方下载页面(https://ccl.clozure.com/download.html)下载Linux安装脚本。

b. 使用命令行运行脚本并按照提示操作。

  1. 获取Sutton和Barton的"强化学习"Lisp代码。您可以从以下链接下载:

http://incompleteideas.net/book/code/lisp/

  1. 使用文本编辑器打开Lisp代码文件,并将其保存为.lisp扩展名。例如,保存为reinforcement-learning.lisp
  2. 打开Clozure Common Lisp(CCL)并加载Lisp代码文件。在命令行中输入以下命令:
代码语言:txt
复制

ccl -l reinforcement-learning.lisp

代码语言:txt
复制
  1. 在Clozure Common Lisp(CCL)中,您现在可以运行Sutton和Barton的"强化学习"Lisp代码。只需在Clozure Common Lisp(CCL)提示符处输入相应的函数名称并按Enter键即可。

请注意,由于这些代码是多年前编写的,因此可能需要对其进行一些调整才能在现代Lisp编译器或解释器中正常运行。此外,这些代码可能不是最优的,也不是最安全的。在将其用于实际项目之前,您应该对其进行彻底审查和测试。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

资源 | 跟着Sutton经典教材学强化学习中的蒙特卡罗方法(代码实例)

大数据文摘出品 作者:Ray Zhang 编译:halcyon、龙牧雪 用动态规划去解决强化学习的相关问题基本够了,但还是有很多限制。比如,你知道现实世界问题的状态转移概率吗?...你的MDP是有限的吗? 好消息是,蒙特卡罗方法能解决以上问题!蒙特卡罗是一种估计复杂的概率分布的经典方法。本文部分内容取自Sutton的经典教材《强化学习》,并提供了额外的解释和例子。...在蒙特卡罗方法的背景下,策略迭代的核心问题是,正如我们之前说过的,如何确保探索和开采?...我在Python中创建了一个离散蒙特卡罗类,可以用来插入和运行。...在未来,我们会考虑蒙特卡罗方法更好的变体,但是这也是强化学习基础知识中的一块伟大的基石。 References: Sutton, Richard S., and Andrew G.Barto.

75970

DDPG强化学习的PyTorch代码实现和逐步讲解

np.array(reward).reshape(-1, 1), np.array(done).reshape(-1, 1) Actor-Critic Neural Network 这是Actor-Critic 强化学习算法的...该代码定义了两个神经网络模型,一个 Actor 和一个 Critic。 Actor 模型的输入:环境状态;Actor 模型的输出:具有连续值的动作。...DDPG 中用来鼓励探索和改进学习过程的一种技术。...它结合了策略梯度方法和Q-learning的优点来学习连续动作空间的确定性策略。 与DQN类似,它使用重播缓冲区存储过去的经验和目标网络,用于训练网络,从而提高了训练过程的稳定性。...DDPG算法需要仔细的超参数调优以获得最佳性能。超参数包括学习率、批大小、目标网络更新速率和探测噪声参数。超参数的微小变化会对算法的性能产生重大影响。

83310
  • 我是如何学习写代码的?v2

    一位朋友,在咨询了我一阵子后,开始学习 Python ,但是在坚持了2个月的时候,他逐渐减少学习时间,并最终放弃了。...因为,他觉得代码要学习的知识太庞大了,不知如何入手,一旦有新问题解决不了学习进度就卡在那里,从而越学越觉得难。...学习编程,应该掌握其运行的逻辑,试试回答以下几个问题: 1 我们是如何通过一个个的指令给计算机安排任务的? 2 计算机如何按照我们设定的条件,执行任务? 3 计算机是如何执行重复执行任务的?...06 优雅的代码 对于初学者来说,需要关注如何书写优雅的代码,主要表现在: 代码所在位置恰当; 有适当的注释; 适当的缩进和空行; 以及没有重复代码…… 这里面的内功修养,离不开设计模式和代码重构,还要有非常多的实践与刻意练习...pix2code 等论文提出了一个强大的前端代码生成模型,解释了如何利用 LSTM 与 CNN 将设计原型转化为 HTML 和 CSS 网站。

    1.8K50

    对抗思想与强化学习的碰撞-SeqGAN模型原理和代码解析

    2)GAN只能评估出整个生成序列的score/loss,不能够细化到去评估当前生成token的好坏和对后面生成的影响。 强化学习可以很好的解决上述的两点。...因此,强化学习和对抗思想的结合,理论上可以解决非连续序列生成的问题,而SeqGAN模型,正是这两种思想碰撞而产生的可用于文本序列生成的模型。...SeqGAN模型的原文地址为:https://arxiv.org/abs/1609.05473,当然在我的github链接中已经把下载好的原文贴进去啦。...结合oracle模型 可以说,模型我们已经介绍完了,但是在实验部分,论文中引入了一个新的模型中,被称为oracle model。这里的oracle如何翻译,我还真的是不知道,总不能翻译为甲骨文吧。...,具体的代码细节大家可以参考github进行学习。

    4.5K100

    强化学习之父Sutton访谈:创造AI,就是创造一种新的人类

    在艾伯塔大学,Sutton领导了强化学习和人工智能实验室,是艾伯塔机器情报研究所的首席研究员。他的研究兴趣集中在决策者与环境相互作用所面临的学习问题上,他认为这是人工智能的核心。...他还对动物学习心理学,连接网络以及不断改进世界的表征和模型的系统感兴趣。Richard Sutton 被认为是强化学习之父。...我们从很小的时候就开始学习,甚至在还没开始说话前,我们就开始学习。我们通过试错进行学习。 接下来我要谈一谈强化学习,这是我所擅长的专业领域,也是我最喜欢的一种“学习”。...强化学习就是在试错中进行学习,这种试错中使用的是“自学习”的方法,你需要在很多很多的对局中进行尝试。所以,这并不是从人身上进行学习,而是以人类学习的方式进行学习。...这可能不是物理定理,比如如果我尖叫,那么我的保镖可能会过来提供帮助。 所以,我们需要了解世界的运行方式,我们需要制定计划。在象棋、围棋和扑克中,我们可能不能计划得那么好。

    90880

    动态 | 你做我评:OpenAI和DeepMind全新的强化学习方法,根据人类反馈高效学习

    在这篇论文里,他们展示了一种根据人类反馈进行强化学习的新方法,不仅学习过程相对高效,而且OpenAI和DeepMind的研究人员们共同认为这种方法长远来看能够提高智能系统的安全性。...方法介绍 这篇论文中介绍了一种算法,它可以用相对少量的人类反馈解决现代的强化学习问题。...学者们以前就研究过如何使用人类反馈来建立机器学习系统,但这次两个团队合作做了高级别的解决方案,这样它也可以用来完成复杂得多的任务。...这些动图就体现了这些智能体根据人类的反馈学到的东西:在Seaquest中知道去水面上补足氧气(左图),在打砖块和弹球中学到如何得高分(中间两图),或者在Enduro中学到撞车以后怎么恢复(右图)。...在他们看来,这样的方法是开发出人类为中心进行学习的安全AI的又一项进步,而且可以对现有强化学习、模仿学习这样的方法进行补充和拓展。 via OpenAI Blog,AI 科技评论编译

    993120

    学界 | IJCAI-17 奖项揭晓, 强化学习专家Andrew Barto获优秀科研奖

    他也是强化学习专家 Rich Sutton 的博士导师。 ? 我的研究关注的是机器和动物的学习行为。我已经研发出一些既对工程应用有用,也与心理学家、神经科学家研究的学习行为有关的学习算法。...就强化学习而言——该领域的主要思想可追溯久远——非常可喜的是研究人员正在将强化学习与源自随机最优控制理论(stochastic optimal control)的方法联系起来。...特别让我感觉兴奋的是,研究正在将时间差分(TD)算法与大脑多巴胺系统联系起来。这也是我重新有兴趣将强化学习视为打造和理解自主智能体解决方案的部分原因。...最近我的大部分工作是扩展强化学习方法以使其实时地运行于真实环境之中,而不是像现在很多最令人印象深刻的应用那样仅仅在模拟环境之中运行。...最近,我同事和我就是在研究内在动机强化学习(intrinsically motivated reinforcement learning),旨在让人工智能体能够建构和扩展可重复使用技能的层级结构,这也是开放式学习的基础

    77790

    Github项目推荐 | 中文整理的强化学习资料(Reinforcement Learning)

    强化学习课程(Alberta)](#Rich Sutton 强化学习课程(Alberta)) [David Silver 强化学习课程(UCL)](#David Silver 强化学习课程(UCL))...Learning link OpenAI-spinningup 这个算是比较杂的书吧,有在线doc+对应的code+对应的练习(非常建议结合UCL的一起看,我大致过了一遍,蛮不错的。...* 但是没有提到下面的UCL,UCB的课,也没有提到上面sutton的书,结合得看或许会更好 * 在线的文档 link 关于强化学习的基础介绍 link 关于深度强化学习的建议 link 代码部分 link...课程 基础课程 Rich Sutton 强化学习课程(Alberta) 课程主页 link 这个比较老了,有一个比较新的在google云盘上,我找个时间整理一下。...在过程中体会到汪老师的思维真的很活跃,很强。另外,张老师感觉是国内cs冉冉升起的新星,值得follow和关注!

    4.7K42

    Github项目推荐 | 中文整理的强化学习资料(Reinforcement Learning)

    强化学习课程(Alberta)](#Rich Sutton 强化学习课程(Alberta)) [David Silver 强化学习课程(UCL)](#David Silver 强化学习课程(UCL))...Learning link OpenAI-spinningup 这个算是比较杂的书吧,有在线doc+对应的code+对应的练习(非常建议结合UCL的一起看,我大致过了一遍,蛮不错的。...* 但是没有提到下面的UCL,UCB的课,也没有提到上面sutton的书,结合得看或许会更好 * 在线的文档 link 关于强化学习的基础介绍 link 关于深度强化学习的建议 link 代码部分 link...课程 基础课程 Rich Sutton 强化学习课程(Alberta) 课程主页 link 这个比较老了,有一个比较新的在google云盘上,我找个时间整理一下。...在过程中体会到汪老师的思维真的很活跃,很强。另外,张老师感觉是国内cs冉冉升起的新星,值得follow和关注!

    2.1K20

    Github项目推荐 | 中文整理的强化学习资料(Reinforcement Learning)

    强化学习课程(Alberta)](#Rich Sutton 强化学习课程(Alberta)) [David Silver 强化学习课程(UCL)](#David Silver 强化学习课程(UCL))...Learning link OpenAI-spinningup 这个算是比较杂的书吧,有在线doc+对应的code+对应的练习(非常建议结合UCL的一起看,我大致过了一遍,蛮不错的。...* 但是没有提到下面的UCL,UCB的课,也没有提到上面sutton的书,结合得看或许会更好 * 在线的文档 link 关于强化学习的基础介绍 link 关于深度强化学习的建议 link 代码部分 link...课程 基础课程 Rich Sutton 强化学习课程(Alberta) 课程主页 link 这个比较老了,有一个比较新的在google云盘上,我找个时间整理一下。...在过程中体会到汪老师的思维真的很活跃,很强。另外,张老师感觉是国内cs冉冉升起的新星,值得follow和关注!

    1.7K30

    强化学习之父Richard Sutton成为英国皇家学会院士!

    根据英国皇家学会的官方报道,入选院士的研究内容与科学成就多种多样,既有人研究如何检测人类大脑中的新型神经元,针对全球重要传染病的疫苗设计和开发,也有人研究爱因斯坦广义相对论,或者海平面上升与全球变暖之间的联系...Richard Sutton的主要研究内容是强化学习(一种从样本经验中学习与规划、从而通往人工智能的方法),目前正寻求将强化学习拓展至从实际出发的、基于预测来进行知识表征的方法。...除了《强化学习(第2版)》一书,Sutton对强化学习的研究贡献还包括Dyna架构(整合学习、规划与反应)、用于动物学习的时序差分学习方法、可预测状态表征、Horde架构等。...它从强化学习的基本思想出发,深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法,并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节...互动赠书 在本文下方留言区留下你与强化学习的故事,我们将随机选取1位小伙伴,赠送RichardS.Sutton的著作《强化学习(第2版)》。

    61420

    LeCun预言AGI:大模型和强化学习都是斜道!我的「世界模型」才是新路

    大模型和强化学习都是死路 之所以重走旧路,是因为LeCun坚信现在的业界主流路径已经走进死胡同。 关于如何做出AGI来,现在AI业界有两种主流观点。...一是很多研究者坚信到搞出乌龙的路径:就像OpenAI家的GPT系列和DALL-E系列那样,模型越大越好,大到超过临界点,AI就觉醒人智了。 二是强化学习:不断地试错,并按试错结果奖惩AI。...这是DeepMind家做各种棋牌AI、游戏AI的路数。这种路径的信徒认为,只要奖励激励设定对头,强化学习终将造出真正AGI。...这些模型就只能单纯捯饬各种文本与图像数据,完全没有真实世界的直接体验。」 「强化学习要用巨量数据才能训练模型执行最简单任务,我不认为这种办法有机会做出AGI来。」...就算做不到这点,LeCun也希望说服同行不要单单死盯着大模型和强化学习,最好打开思路。「我讨厌看到大家浪费时间。」

    61030

    干货 | 强化学习中,如何从稀疏和不明确的反馈中学习泛化

    AI 科技评论按,强化学习(RL)为优化面向目标的行为提供了一个统一而灵活的框架,在解决诸如玩电子游戏、连续控制和机器人学习等具有挑战性的任务方面取得了显著的成功。...在这些任务中,RL 代理需要从稀疏(只有一些轨迹会产生反馈)和未指定(没有区分有意义的成功和偶然的成功)反馈中学习泛化。重要的是,由于未指定反馈,代理可能会收到虚假的正反馈。...在「从稀疏和不确定的反馈中学习泛化」时,我们通过开发元奖励学习(MeRL)来解决反馈不确定的问题,该方法通过优化辅助奖励函数向代理提供更精细的反馈。...元奖励学习(MeRL) MeRL 在处理不明确反馈方面的关键是,意外成功的虚假轨迹和程序对代理的泛化性能有害。例如,代理可能只能处理上面迷宫问题的特定实例。...在下面的例子中,我们使用 kl 散度来最小化固定双峰(紫色阴影)和学习高斯(绿色阴影)分布之间的差异,这可以分别表示代理的最优策略和我们的学习策略的分布。

    53030

    干货 | 强化学习中,如何从稀疏和不明确的反馈中学习泛化

    AI 科技评论按,强化学习(RL)为优化面向目标的行为提供了一个统一而灵活的框架,在解决诸如玩电子游戏、连续控制和机器人学习等具有挑战性的任务方面取得了显著的成功。...在这些任务中,RL 代理需要从稀疏(只有一些轨迹会产生反馈)和未指定(没有区分有意义的成功和偶然的成功)反馈中学习泛化。重要的是,由于未指定反馈,代理可能会收到虚假的正反馈。...在「从稀疏和不确定的反馈中学习泛化」时,我们通过开发元奖励学习(MeRL)来解决反馈不确定的问题,该方法通过优化辅助奖励函数向代理提供更精细的反馈。...元奖励学习(MeRL) MeRL 在处理不明确反馈方面的关键是,意外成功的虚假轨迹和程序对代理的泛化性能有害。例如,代理可能只能处理上面迷宫问题的特定实例。...在下面的例子中,我们使用 kl 散度来最小化固定双峰(紫色阴影)和学习高斯(绿色阴影)分布之间的差异,这可以分别表示代理的最优策略和我们的学习策略的分布。

    67820

    干货 | 强化学习中,如何从稀疏和不明确的反馈中学习泛化

    AI 科技评论按,强化学习(RL)为优化面向目标的行为提供了一个统一而灵活的框架,在解决诸如玩电子游戏、连续控制和机器人学习等具有挑战性的任务方面取得了显著的成功。...在这些任务中,RL 代理需要从稀疏(只有一些轨迹会产生反馈)和未指定(没有区分有意义的成功和偶然的成功)反馈中学习泛化。重要的是,由于未指定反馈,代理可能会收到虚假的正反馈。...在「从稀疏和不确定的反馈中学习泛化」时,我们通过开发元奖励学习(MeRL)来解决反馈不确定的问题,该方法通过优化辅助奖励函数向代理提供更精细的反馈。...元奖励学习(MeRL) MeRL 在处理不明确反馈方面的关键是,意外成功的虚假轨迹和程序对代理的泛化性能有害。例如,代理可能只能处理上面迷宫问题的特定实例。...在下面的例子中,我们使用 kl 散度来最小化固定双峰(紫色阴影)和学习高斯(绿色阴影)分布之间的差异,这可以分别表示代理的最优策略和我们的学习策略的分布。

    43220

    揭秘AI未来:强化学习之父Richard Sutton的AGI革命性路径大公开!

    在人工智能的广阔天地中,强化学习作为连接理论与实践的重要桥梁,一直备受瞩目。...Richard Sutton,这位被誉为“强化学习之父”的学者,以其深邃的见解和开创性的工作,为我们描绘了一幅通往人工通用智能(AGI)的宏伟蓝图。...他提出了动态学习网络的概念,这种网络不仅学习权重,还学习步长和连接模式,从而实现更高层次的学习和泛化能力。...他们的目标是创建一个具有全部感官的智能体,能够通过与环境的交互来学习和规划,而不是依赖于预先标记好的数据集。 AI安全与未来的展望 对于AI的安全性,Sutton教授持有乐观态度。...结语 Richard Sutton教授的洞见为我们提供了一种全新的视角,让我们重新思考如何实现真正的AGI。他的工作不仅推动了强化学习领域的发展,更为我们探索智能的本质提供了宝贵的启示。

    40110

    MILA 2018夏季深度学习与强化学习课程资源大放送

    强化学习夏季课程 RLSS 会覆盖强化学习的基础知识,并且展示其最前沿的研究方向和新发现,还会提供与研究生和业内高级研究人员进行交流的机会。...计算神经科学 主题为「大脑中的深度学习」。这门课从「为什么深度学习不止用于 AI?」这个问题入手,指出深度学习研究的目标之一是理解大脑的运行原理。...下图展示了强化学习夏季课程的主题与演讲者,我们只简要介绍 Richard Sutton 给我们的强化学习「启蒙」。 ?...随后 Sutton 从生物学基础开始介绍了什么是强化学习,即给定环境和状态的情况下智能体会采取某个行动,而这个行动又会影响到环境,因此影响后的环境将反馈给智能体一些奖励或惩罚,这样智能体在不同的环境下就知道该采取什么样的行动...当然 Sutton 还介绍了强化学习的很多基本概念,包括什么是智能体、环境和策略等,此外也讨论了很多基本的强化学习方法,包括马尔可夫决策过程和 Q 学习等

    55920

    学界 | DeepMind提出元梯度强化学习算法,显著提高大规模深度强化学习应用的性能

    强化学习算法家族 [Sutton,1988;Rummery 和 Niranjan,1994;van Seijen 等,2009;Sutton 和 Barto,2018] 包括多种最先进的深度强化学习算法...λ-回报 [Sutton,1988;Sutton 和 Barto,2018] 是 n 步回报的几何加权组合。...论文链接:https://arxiv.org/abs/1805.09801 摘要:强化学习算法的目标是估计和/或优化价值函数。然而与监督学习不同,强化学习中没有可以提供真值函数的教师或权威。...相反,大多数强化学习算法估计和/或优化价值函数的代理。该代理通常基于对真值函数的采样和 bootstrapped 逼近,即回报。...对回报的不同选择是决定算法本质的主要因素,包括未来奖励的折扣因子、何时以及如何设定奖励,甚至奖励本身的性质。众所周知,这些决策对强化学习算法的整体成功至关重要。

    50740

    AlphaGo原来是这样运行的,一文详解多智能体强化学习的基础和应用

    强化学习和多智能体强化学习 我们知道,强化学习的核心思想是“试错”(trial-and-error):智能体通过与环境的交互,根据获得的反馈信息迭代地优化。...均衡求解方法是多智能体强化学习的基本方法,它对于多智能体学习的问题,结合了强化学习的经典方法(如 Q-learning)和博弈论中的均衡概念,通过 RL 的方法来求解该均衡目标,从而完成多智能体的相关任务...这种思路在后面介绍具体的学习方法中会有所体现。 相比于单智能体系统,强化学习应用在多智能体系统中会遇到哪些问题和挑战?...在合作式的多智能体学习问题中,每个智能体共享奖励(即在同一个时刻获得相同的奖励),此时会存在一个 “置信分配” 问题(credit assignment):如何去评估每个智能体对这个共享奖励的贡献?...总结 多智能体强化学习(MARL)是结合了强化学习和多智能体学习这两个领域的重要研究方向,关注的是多个智能体的序贯决策问题。

    1.2K40

    “强化学习之父”萨顿:预测学习马上要火,AI将帮我们理解人类意识

    李杉 编译自 KDnuggets 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 地处加拿大埃德蒙顿的阿尔伯塔大学(UAlberta)可谓是强化学习重镇,这项技术的缔造者之一萨顿(Rich Sutton)在这里任教...△ 典型的强化学习过程 我在上世纪80年代遇到了Rich Sutton,我和他当时都刚开始在波士顿地区的GTE实验室读博士。...如何能够解决? 萨顿:Yann应该会认同这个观点:关键是要从普通的无监督数据中学习。我和Yann也都会认同这样一个观点:在短期内,这将通过专注于“预测学习”来实现。...强化学习的学生知道强化学习有一个主要的子问题,称为“预测问题”,如何有效地解决这个问题正是大部分算法工作的重点。事实上,第一篇讨论时间差异学习的论文题目是《学会用时间差异的方法来预测》。...我们需要物理定律,没错,但我们也需要知道很多其他的事情,从如何走路和观察到别人如何回应我们所做的事情。 我们在第八章的Dyna系统中描述了一个完整的规划和学习系统,但却局限为几种方式。

    92290
    领券