作者|Nathan Lambert 编译|VK 来源|Towards Data Science 研究价值迭代和策略迭代。 本文着重于对基本的MDP进行理解(在此进行简要回顾)，将其应用于基本的强化学习方法。我将重点介绍的方法是"价值迭代"和"策略迭代"。这两种方法是Q值迭代的基础，它直接导致Q-Le ...
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2020-07-19 23:21:17
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课程介绍 本课程探讨现代人工智能基础上的概念和算法，深入探讨游戏引擎、手写识别和机器翻译等技术的思想。通过实践项目，学生在将图形搜索算法、分类、优化、强化学习以及其他人工智能和机器学习的主题融入到他们自己的Python程序中，从而获得图形搜索算法、分类、优化和强化学习背后的理论知识。课程结束时，学生 ...
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2020-07-16 21:26:22
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如下图所示： 初始点在 S0， 终点在S8， 其中红线的部分是墙，不能通过，绿色的圆圈是此刻所在位置。 在任一的状态时可以选的动作其概率都是均等的，如果三个动作可以选就各为0.333333，如果是两个动作可以选就各是0.5。 原书中已经提供代码，但是感觉看起来不是很明晰，于是修改了一下： 在修改代码 ...
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2020-07-14 16:19:31
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强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 [1] 。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Marko ...
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2020-07-12 19:10:00
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ICML 2020|华为诺亚方舟8篇论文入选，多智能体强化学习成热点 华为诺亚方舟实验室此次有8篇论文被接收，创下ICML历届论文接收量新高。研究方向涵盖多智能体强化学习，神经网络架构搜索，1bit神经网络，图结构数据上的主动学习，记忆增强学习，理论样本复杂度分析。下面我们就来看下本次接收的几篇代表 ...
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2020-07-11 09:29:43
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熟练《机器学习实战》和《花书》中的所有知识点 熟练《剑指Offer》中的所有知识点 熟练Pytorch操作 经常参加和复现Kaggle竞赛 数据降维：复现PCA、LE、LLE、LBP 集成学习：复现Kaggle竞赛前5名 强化学习：复现Kaggle竞赛前5名 深度学习：复现ImageNet竞赛上的一 ...
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2020-07-07 10:25:01
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1.1.2 机器学习 机器学习分为两部分： 有监督学习（Surpervised Learning） 无监督学习（Unsupervised Learning） 强化学习（Reinforcement Learning，简称RL） 如下图所示： 有监督学习 有监督学习的数据集包含了样本x与样本label ...
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2020-07-06 15:47:44
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基于表格法求解RL 中相关概念 含义 S state 状态(observe) A action 动作 R reward 奖励 P probability 状态转移概率 MDP Markov Decision Processes 马尔科夫决策过程(强化学习的基本框架) TD Temporal Diff ...
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2020-06-26 22:02:30
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最近参加完百度强化学习7日打卡营的学习班，初步了解了一些强化学习的算法。学习完后，试着开始玩玩atari的游戏，老师给了一个demo，https://github.com/PaddlePaddle/PARL/tree/develop/examples/DQN_variant，model，algori ...
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2020-06-26 21:56:31
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监督学习（Supervised Learning） 添加标签，手把手训练。 比如线性回归算法。 半监督学习（Semi-supervised Learning） 非监督学习（Unsupervised Learning） 通过有标签或没标签的数据集，让机器自己去找出规律。比如分类算法。 结构化学习（St ...
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2020-06-26 18:40:25
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