比如本项目的Cart pole小游戏中,agent就是动图中的杆子,杆子有向左向右两种action。
这里是对全局文章生效,也可以在每篇文章的文件头里添加如下变量来控制是否启用该功能:
这个教程将带你了解深度强化学习的基础知识。最后,你将实现一个能够自己玩游戏的 AI 马里奥(使用双深度 Q 网络)。
代码链接:码云:https://gitee.com/dingding962285595/parl_work ;github:https://github.com/PaddlePaddle/PARL
关于如何使用Hexo+Hexo主题搭建博客系统,可以参考我之前的博客的介绍:github pages + Hexo + 域名绑定搭建个人博客,本文主要介绍如何集成文章的打赏功能,打赏的效果如图。
本篇博文通过悬崖寻路这一实例来实现Sarsa和Q-Learning算法。 相关代码主要参考自PARL强化学习公开课。.
loss由两部分组成,计算方式和第二篇其实大同小异,那篇文章里其实已经引入了Actor-Critic的思想。Actor就是策略网络(估计某个状态下每个动作的概率),Critic就是值函数网络(估计某个状态下的期望回报,也就是基准线),过程进行中得到的实际回报可以用MC或者TD计算得到。这些之前都有提到过了。
今天我们来用深度强化学习算法 deep Q-learning 玩 CartPole 游戏。
gym是openAI下的一个开发和对比强化学习算法的工具包,内部提供了强化学习需要的环境。
人类的训练过程:当飞盘抛向空中后,如果狗叼住飞盘,此时给予狗一块肉作为奖励;如果狗没有叼住飞盘,就不给肉;狗的目标是希望自己得到更多的肉,于是当飞盘飞出后狗越来越展现叼住飞盘的动作以得到更多的肉;通过这样的过程,狗便学会了叼飞盘的动作
HTML5+CSS3+JavaScript从入门到精通 作者:王征,李晓波 第十三章 JavaScript编程的判断结构 案例 13-01 任意输入两个数,显示两个数的大小关系 13-02 、13-03 省略 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>任意输入两个数,显示两个数的大小关系</titl
作者 | 黄文坚 浅析强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)是机器学习的一个重要分支,主要用来解决连续决策的问题。强化学习可以在复杂、不确定的环境中学习如何实现我们设定的目标。强化学习的应用场景非常广,几乎包括了所有需要做一系列决策的问题,比如控制机器人的电机让它执行特定任务,给商品定价或者库存管理,玩视频或棋牌游戏等。 强化学习也可以应用到有序列输出的问题中,因为它可以针对一系列变化的环境状态,输出一系列对应的行动。举个简单的例子,围棋(乃至全部棋牌类游戏)可以归结为一个强化
强化学习(reinforcement learning)本身是一种人工智能在训练中得到策略的训练过程。 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。
在强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中,我们讲到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代码,在这个算法基础上,有很多Deep Q-Learning(以下简称DQN)的改进版,今天我们来讨论DQN的第一个改进版Nature DQN(NIPS 2015)。
因为最近一直在用TePass For Typecho插件,但是它的打赏区域太大太占地方,于是几个月前,出于顺手,我在我博客的模板加了一个打赏按钮,然后让打赏区域由访问者自己控制显示。其实我以为只是个小修改吧,因为没啥难度啊,就是jQuery的隐藏显示方法,但是结果这几个月来问的人一大堆,看来还是写个教程稳妥点。
前段时间给出了 Q-Learning 在排班调度中的应用,现在给出 DQN 的实现。
博客赞赏,虽说打赏的人不一定会有很多,但这个功能不能少,赞赏是一种美德,有余力而为之。多数主题不自带赞赏功能,这篇文章的这套打赏支持方案,基于LoveIt,LeaveIt,FixIt这系列主题,他们本质都是由同一个主题演变迭代。其余博客主题可以自行尝试,区别不大,只要把主题中修改的模板直接改到hugo的模板里即可。
通过上面一系列探索学习,就行完全掌握人工智能学工具(OpenAI)和机器人学工具(ROS)。
前面强化学习推送到第十二篇,迷宫问题已使用Q-learning解决过,今天使用另一种方法:深度Q网络,简称DQN网络解决。
在策略模式(Strategy Pattern)中,一个类的行为或其算法可以在运行时更改。这种类型的设计模式属于行为型模式。
随着 ChatGPT 的爆火,强化学习(Reinforcement Learning)和语言生成模型(Language Model)的结合开始变得越来越受人关注。
处理单一任务是强化学习的基础,它的目标是在不确定的环境中采取最佳行动,产生相对于任务的最大长期回报。但是在多代理强化学习中,因为存在多个代理,所以代理之间的关系可以是合作的,也可以是对抗,或者两者的混合。多代理的强化学习引入了更多的复杂性,每个代理的状态不仅包括对自身的观察,还包括对其他代理位置及其活动的观察。
今天介绍的Sarsa(lambda)算法是Sarsa的改进版,二者的主要区别在于:
首先先来回顾一下强化学习问题中,环境Env 和 代理Agent 分别承担的角色和作用。
表格型方法存储的状态数量有限,当面对围棋或机器人控制这类有数不清的状态的环境时,表格型方法在存储和查找效率上都受局限,DQN的提出解决了这一局限,使用神经网络来近似替代Q表格。
Q-learning是一个经典的强化学习算法,是一种基于价值(Value-based)的算法,通过维护和更新一个价值表格(Q表格)进行学习和预测。
在强化学习系列的前七篇里,我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法。今天开始我们步入深度强化学习。这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法。
OpenAI Gym 是一个强化学习算法测试平台,提供了许多标准化的环境供用户使用。然而,有时候我们需要定制自己的环境以适应特定的问题。本篇博客将介绍如何在 OpenAI Gym 中定制和创建环境,并提供详细的代码示例。
https://github.com/google-research/episodic-curiosity
在本教程中,我们将展示如何使用 torchtext 库构建文本分类分析的数据集。用户将有灵活性
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。
本教程面向所有对强化学习感兴趣的人,不会涉及太深的机器学习基础,但主题中涵盖了高级策略网络和价值网络的相关知识。此外,我建议阅读 Voldymyr Mnih 的《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》(https://arxiv.org/abs/1602.01783),这篇文章很值得一读,而且文中涉及到本教程采用的算法的很多细节。
LEARNING A PRIOR OVER INTENT VIA META-INVERSE REINFORCEMENT LEARNING
上文我们介绍了使用简单的Random Guessing Algorithm & Hill Climbing 算法来解决CartPole问题,主要在决策动作这个步骤进行了修改,但是上文介绍的方法都是随机改变权重,针对简单问题参数量比较少的问题可能会得到比较好的效果,但是如果问题复杂,需要参数量多的话,这种方法就不太理想。本文主要介绍基于PolicyGradient方案如何解决CartPole问题。
为了节省训练资源,快速了解整个 RLHF 的过程,我这里每一步的训练,都采用 LoRA 微调的方式:使用 LoRA 进行 SFT,使用 LoRA 训练 Reward Model,以及使用 LoRA 来进行强化学习 PPO 过程。
几天前,F1阿尔法·罗密欧车队官宣,已同出自雷诺车队青训的中国车手周冠宇完成签约,他将随队征战2022赛季F1赛事!这标志着 F1中国第一人的诞生! 属于你的“赛车梦”是不是也在熊熊燃烧了?足不出户,享受风驰电掣的赛车竞技体验。Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车挑战赛再次来袭。 Amazon DeepRacer 是 1/18 自动驾驶赛车,专门用于通过在实际赛道上进行竞赛来测试强化学习模型;使用摄像头查看赛道,并使用强化模型来控制油门和方向盘,通过该方式演示了如何将模拟环境中训练的模型转移到真
构建能玩 FIFA 游戏的智能体与游戏内置的 Bot 是不一样的,它不能访问任何内部程序信息,只能与人一样获得屏幕的输出信息。游戏窗口截图就是所有需要馈送到智能体游戏引擎的数据,智能体会处理这些视觉信息并输出它希望采取的动作,最后这些动作通过按键模拟器传递到游戏中。
论文原文:Multi-AgentActor-CriticforMixedCooperative-CompetitiveEnvironments_单智能体-互联网文档类资源-CSDN下载
最近两月倒腾了一波RLHF,从ColossalAI到TRLX以及DeepSpeed-Chat,最后基于DeepSpeed-Chat成功训练上了自己的模型,最后效果也是肉眼可见的提升。对这一部分进行下总结,包括原理,代码以及踩坑与解决方案。
如图所示:初始状态下的环境,机器人在左上角出发,去寻找右下角的电池,静态障碍:分别在10、19位置,动态障碍:有飞机和轮船,箭头表示它们可以移动到的位置,会随时间改变而改变。这里假设:它们的移动速度和机器人一样。飞机会沿着当前列上下来回移动,轮船则只在当前位置到左边两格的范围来回移动。移动范围:如箭头所示。
1.前言2.算法2.1算法主循环2.2 Policy Gradient部分3. 结果分析
There are great interests as well as many challenges in applying reinforcement learning (RL) to recommendation systems. In this setting, an online user is the environment; neither the reward function nor the environment dynamics are clearly defined, making the application of RL challenging.
Deep RL(Deep Reinforcement Learning) is a type of Machine Learning where an agent learns how to behave in an environment by performing actions and seeing the results.(译:强化学习是机器学习的一个分支,强化学习最大的特点是在交互中学习(Learning from Interaction)。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。)
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。
驾驶着 Amazon DeepRacer 的你就是这条街最靓的仔! Amazon DeepRacer 是 1/18 自动驾驶赛车,专门用于通过在实际赛道上进行竞赛来测试强化学习模型;使用摄像头查看赛道,并使用强化模型来控制油门和方向盘,通过该方式演示了如何将模拟环境中训练的模型转移到真实场景。 重要的是,DeepRacer可不是一款纯硬件产品,开发者可以通过搭配亚马逊云科技平台开发自动驾驶汽车来掌握强化学习的知识。 现在,2021亚马逊云科技Amazon DeepRacer 自动驾驶赛车线上选拔赛正在进行中
迭代完成,得到最佳路线,就如上图所示环境,最佳路线如下所示。大概在第50-80迭代步便可搜索到:
但现在我们不用现行Policy的日志,而是用现行Policy与旧Policy的比率.
本文介绍了如何使用 TensorFlow 2.x 实现 Q-Learning 算法,包括 Q-Learning 的基本概念、状态和动作的定义、Q-Learning 算法的实现以及如何使用 TensorFlow 2.x 实现 Q-Learning 算法。同时,本文还介绍了如何使用 TensorFlow 2.x 实现 Simple Q-Learning 算法和 Deep Q-Learning 算法。
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