本篇旨在总结强化学习相关术语，主要参考了邹伟等人所著的《强化学习》（清华大学出版社）这本书。
本文介绍了马尔可夫决策过程，首先给出了马尔可夫决策过程的定义形式，其核心是在时序上的各种状态下如何选择最优决策得到最大回报的决策序列，通过贝尔曼方程得到累积回报函数；然后介绍两种基本的求解最优决策的方法，值迭代和策略迭代，同时分析了两种方法的适用场景；最后回过头来介绍了马尔科夫决策过程中的参数估计问题：求解-即在该状态下采取该决策到底下一状态的概率。
强化学习的背景在之前的文章中已经进行了简单介绍，今天主要和大家分享MDP马尔科夫决策过程的相关内容。MDP可谓是其他强化学习的祖师爷，其他方法都是在祖师爷的基础上开枝散叶的，因此要学习强化学习就要学习MDP。
第二篇文章是整个强化学习基础知识中最重要的，请大家保持警惕。前面系列一我把马尔科夫奖赏过程的全部内容讲完了，下面开始分析马尔科夫决策过程，写作思路依然是参考Divad Silver强化学习课程ppt,由于本人水平有限，如有问题，欢迎指正，我即时修改，谢谢！ 本文思路：
▌4.1 基于蒙特卡罗方法的理论 本章我们学习无模型的强化学习算法。 强化学习算法的精髓之一是解决无模型的马尔科夫决策问题。如图4.1所示，无模型的强化学习算法主要包括蒙特卡罗方法和时间差分方法。本
在前一篇文章中，我们学习了马尔可夫决策和强化学习框架的一些主要组成部分。在本文中，我们将建立在这一理论上，学习价值函数和贝尔曼方程。 回报和返还（return） 正如前面所讨论的，强化学习agent
RL的基本框架如下图所示，主要是指智能体(Agent)如何学习与环境(Environment)互动的过程。 将时间离散化看待，在最开始的时间步中，环境会向智能体展示一些情景或者说智能体会观察环境得到一个结果(observation)，然后智能体必须向环境做出响应动作(action)。在下一个时间步中，环境会给出新的情景，同时也向智能体提供一个奖励(reward)，该奖励表示智能体是否对环境做出了正确的响应。 在后面的每个时间步中，环境都向智能体发送一个情景和奖励，智能体则必须做出对应的响应动作。
我一直觉得强化学习是走向强人工智能的一个必经过程，现有的许多问答系统中也时常会出现强化学习的身影。本文使用策略网络玩强化学习入门的平衡杆游戏。
上一次分享了十个问题认识MDP，强化学习的目的是要找到一个策略π，使得累积回报的期望最大。这次和大家分享如何在MDP下做决策以及如何得到各个状态对应不同动作下的v值。如果想详细学习的可前往“参考”中的链接。
导读：这篇是1999 年Richard Sutton 在强化学习领域中的经典论文，论文证明了策略梯度定理和在用函数近似 Q 值时策略梯度定理依然成立，本论文奠定了后续以深度强化学习策略梯度方法的基石。理解熟悉本论文对 Policy Gradient，Actor Critic 方法有很好的指导意义。
场景：假设你要从大连去沈阳，然而你并不知道该怎么走，此时你手里有一张假地图（或者干脆就是一张白纸），其次还有个很重要的高科技，就是你每走一步，都能清晰的知道你离目的地的距离（假设你走的是直线，或者是开飞机的，无视障碍物），但是恶心的是起了大雾，你除了能在假地图上记录当前位置和外界的反馈以外啥也干不了。最终目的：把真·地图画出来
亲爱的读者，欢迎来到强化学习的世界。初探强化学习，你是否充满了好奇和期待呢？我们想说，首先感谢你的选择，学习本书不仅能够帮助你理解强化学习的算法原理，提高代码实践能力，更能让你了解自己是否喜欢决策智能这个方向，从而更好地决策未来是否从事人工智能方面的研究和实践工作。人生中充满选择，每次选择就是一次决策，我们正是从一次次决策中，把自己带领到人生的下一段旅程中。在回忆往事时，我们会对生命中某些时刻的决策印象深刻：“还好我当时选择了读博，我在那几年找到了自己的兴趣所在，现在我能做自己喜欢的工作！”“唉，当初我要是去那家公司实习就好了，在那里做的技术研究现在带来了巨大的社会价值。”通过这些反思，我们或许能领悟一些道理，变得更加睿智和成熟，以更积极的精神来迎接未来的选择和成长。
Q学习（Q-learning）算法是一种与模型无关的强化学习算法，以马尔科夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）为理论基础。
【磐创AI导读】：本篇文章是深度强化学习专栏的第一篇，讲了引言和强化学习基础知识，希望对大家有所帮助。查看上篇关于本专栏的介绍：深度强化学习（DRL）专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
最终说明OpenAI的默认强化学习算法PPO的部分。（Proximal Policy Optimization）
作者 | Joshua Greaves 编译 | 刘畅，林椿眄 本文是强化学习名作——“Reinforcement Learning: an Introduction”一书中最为重要的内容，旨在介绍学习强化学习最基础的概念及其原理，让读者能够尽快的实现最新模型。毕竟，对任何机器学习实践者来说，RL（强化学习，即Reinforcement Learning）都是一种十分有用的工具，特别是在AlphaGo的盛名之下。 第一部分，我们将具体了解了MDPs (马尔可夫决策过程)以及强化学习框架的主要组成部分；第二部
由于异策略训练，巨大的动作空间和缺乏充分的奖励信号，强化学习（RL）很难直接用于推荐系统（RS）。本文提出一种负采样策略来训练RL，并将其与监督序列学习结合，称为SNQN。并且，利用Actor-Critic的优势扩展上述方法提出SA2C，通过计算优势函数（advantage），将其作为监督序列学习部分的权重。
本章介绍OpenAI 2017发表在NIPS 上的一篇文章，《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》。主要是将AC算法进行了一系列改进，使其能够适用于传统RL算法无法处理的复杂多智能体场景。
接《马里奥 AI 实现方式探索 ：神经网络+增强学习（上）》 马尔可夫决策过程（MDP） 一提到马尔科夫，大家通常会立刻想起马尔可夫链（Markov Cha
主程序是 asset-allocation.mlx, 这是 Maltab 里面的 Live Script 的格式 (如下图)，类似于 Python 的 Jupiter Notebook。( Matlab 2015 之后的版本才能用)
选自joshgreaves 机器之心编译 强化学习（RL）是关于序列决策的一种工具，它可以用来解决科学研究、工程文理等学科的一系列问题，它也是围棋程序 AlphaGo 的重要组成部分。本文旨在分享 85 页强化学习课本中最重要的内容，我们从最基础的马尔科夫决策过程开始一步步构建形式化的强化学习框架，然后再详细探讨贝尔曼方程以打好强化学习的基础。当然，如果你想更全面地了解这一主题，建议阅读 Richard Sutton 和 Andrew Barto 的著作《Reinforcement Learning: An
MC（Monte-Carlo）的方法，在Sutton的书中有比较权威并详细的说明。地址：https://rl.qiwihui.com/zh_CN/latest/index.html
SARSA算法的全称是State Action Reward State Action，属于时序差分学习算法的一种，其综合了动态规划算法和蒙特卡洛算法，比仅仅使用蒙特卡洛方法速度要快很多。当时序差分学习算法每次更新的动作数为最大步数时，就等价于蒙特卡洛方法。
上一节我们介绍了策略迭代和价值迭代两种方式来解决MDP下的决策问题，但是这两个方法都是需要模型已知的，即需要知道S,A,P,R,γ。但是现实生活中还有一种常见情况，即我们无法知道转移概率P，我们可以知道智能体可以执行哪些动作，因为这是我们设置的，可以知道他会经历哪些状态，也可以从环境的反馈中得到回报值，但是由于环境的复杂性而导致我们无法对环境建模，从而无法得到P。这时可以采用免模型的方法，本节以简单易懂的方式介绍蒙特卡洛方法。
Expressive Modeling Is Insufficient for Offline RL: A Tractable Inference Perspective https://arxiv.org/abs/2311.00094
本文系作者原创，转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10789375.html
我们知道强化学习是一个状态转移的过程，状态发生变化的原因可能取决于当前状态，也可能取决于先前的许多状态，我们把当前状态设为
编译：watermelon、西西 作者：Thomas Wiecki 1 前言 在评估交易算法时，我们通常可以使用样本外的数据，以及真实交易数据去进行评测。评测策略最大的问题是，它有可能是过度拟合的，在过去的数据上表现很好，但在样本外或者未来的真实行情数据中表现一般。今天，公众号编辑部编译了这篇来自Q-blog的文章，也加进了我们自己的一些见解和对文章专业知识的解释，来告诉大家使用贝叶斯估计预测未来可能的回报。 2 预测模型可以得知什么 建模计算总会带来一些风险，如估计不确定性，模型错误指定等错误。 根
几何布朗运动（GBM）是模拟大多数依赖某种形式的路径依赖的金融工具的标准主力。虽然GBM基于有根据的理论，但人们永远不应忘记它的最初目的 - 粒子运动的建模遵循严格的正态分布脉冲。基本公式由下式给出：
作者：bear 该篇文章是我学习过程的一些归纳总结，希望对大家有所帮助。 最近因为 AI 大火，搞的我也对 AI 突然也很感兴趣，于是开启了 AI 的学习之旅。其实我也没学过机器学习，对 AI 基本上一窍不通，但是好在身处在这个信息爆炸的时代，去网上随便一搜发现大把的学习资料。 像这个链接里面：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 就有很多资料，但是这相当于大海捞针。在学习之前我们先明确自己的目的是什么，如题这篇文章是入门强化学习，那么就需要定义
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习中的一个重要分支，其目标是通过与环境的交互来学习决策策略，以最大化长期累积奖励。在强化学习中，智能体（agent）通过执行一系列动作来影响环境，从而获得反馈信号，即奖励（reward）。这种学习机制模仿了生物体在自然界中的学习过程，因此具有很强的现实意义和应用前景。
毫无疑问，2022年对各个市场来说都是艰难的一年。投资者不得不与通胀和熊市作斗争，而传统的策略已被证明严重不足。纳斯达克（NASDAQ）和高收益债券，这些昔日的宠儿，如今已失宠，鲜有例外。美国国债是最常见的对冲股市波动的工具，但它遭遇了至少70年来最严重的下跌（而且还远不止如此）：
什么是强化学习？ 强化学习任务通常用马尔科夫决策过程（MarkovDecision Process,MDP）来描述：机器处于环境E中，状态空间为S，其中每个状态s∈S是机器给你知道的环境的描述；机器能采取的动作构成了动作空间A，若某个动作a∈A作用在当前状态s上，则潜在的转移函数P将使得环境从当前状态按某种概率转移到另一个状态，在转移到另一个状态的同时，环境会根据潜在的“奖赏”（Reward）函数R反馈给机器一个奖赏。综合起来，强化学习任务对应了四元组 E= <S,A,P,R>, 其中P:S×A×S ↦ℝ
强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的重要分支之一，通过与环境交互、试错学习来优化决策策略，已在机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域展现出巨大的潜力。本文将深入探讨强化学习的基本原理、核心算法及其在实际中的应用，并提供代码示例和图表以帮助读者更好地理解和掌握这一技术。
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。
An introduction to Reinforcement Learning
最近了解了强化学习方面的知识，准备进行下整理和总结。本文先介绍强化学习中一些基础概念。
推荐系统里面有两个经典问题：EE和冷启动。前者涉及到平衡准确和多样，后者涉及到产品算法运营等一系列。Bandit算法是一种简单的在线学习算法，常常用于尝试解决这两个问题，本文为你介绍基础的Bandit算法及一系列升级版，以及对推荐系统这两个经典问题的思考。 什么是Bandit算法 为选择而生 我们会遇到很多选择的场景。上哪个大学，学什么专业，去哪家公司，中午吃什么等等。这些事情，都让选择困难症的我们头很大。那么，有算法能够很好地对付这些问题吗？ 当然有！那就是Bandit算法。 Bandit算法来源于历史悠
选自arXiv 作者：Zhongwen Xu、Hado van Hasselt、David Silver 机器之心编译 参与：Pedro、路 近日，来自 DeepMind 的研究者 David Silver 等人发布论文，提出一种基于梯度的元学习算法，可以在线调整元参数，使得回报既能适应具体问题，又能随着时间动态调整以适应不断变化的学习环境。 强化学习（RL）的核心目标是优化智能体的回报（累积奖励）。一般通过预测和控制相结合的方法来实现这一目标。预测的子任务是估计价值函数，即在任何给定状态下的预期回报。理
读书笔记: 博弈论导论 - 02 - 引入不确定性和时间 前言 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 术语 概率分布函数(probability distribution function) 一个简单投机(lottery)(行动 ）在结果 上的概率分布记做 累积分布函数(cumulative distribution function) 一个简单投机(lottery)行动 ，在结果区间 上的累积分布函数：
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。
推荐系统中有一个经典的问题就是 EE （exploit－explore）问题，EE 问题有时也叫多臂赌博机问题(Multi-armed bandit problem, K-armed bandit problem, MAB)，简单来说，EE 问题解决的是选择问题。
云朵君推荐 本文部分内容仅展示部分核心代码，本文提供含完整代码的完整PDF版本下载，获取方式：关注公众号 「数据STUDIO」并回复【210512】获取。若你对代码不感兴趣，直接略过，不影响阅读。
马尔科夫假设：t+1时刻的状态只和t时刻有关，跟t以前没有关系，在棋类游戏中很明显。
强化学习主要用于研究学习系统（智能体）的问题，该学习系统必须学习与环境进行交互的信息。智能体和环境在不连续的步骤上进行交互。在每个步骤中，智能体都会选择一个动作，并会提供一个返回的环境状态（观察）状态（部分）和标量反馈信号（奖励）。智能体的行为以行为的概率分布为特征，该分布取决于对环境（策略）的过去观察。智能体寻求一种策略，该策略将从任何给定步骤中最大化从该点开始（返回）将收集的折扣累积奖励。智能体策略或环境动态本身通常是随机的。在这种情况下，回报是一个随机变量，并且通常将更精确的智能体策略指定为在智能体和环境的随机性下最大化回报期望（值）的策略。
在强化学习问题中，我们可以用马尔可夫决策过程（MDP）和相关算法找出最优行动值函数 q∗(s,a)和v∗(s)，它通过策略迭代和值迭代找出最佳策略。
AI 科技评论按：2018 年 5 月 31 日-6 月 1 日，中国自动化学会在中国科学院自动化研究所成功举办第 5 期智能自动化学科前沿讲习班，主题为「深度与宽度强化学习」。
悬崖寻路问题（CliffWalking）是强化学习的经典问题之一，智能体最初在一个网格的左下角中，终点位于右下角的位置，通过上下左右移动到达终点，当智能体到达终点时游戏结束，但是空间中存在“悬崖”，若智能体进入“悬崖”则返回起点，游戏重新开始。本案例将结合Gym库，使用Sarsa和Q-learning两种算法求解悬崖寻路问题的最佳策略。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
