TensorFlow 强化学习：11~15
十一、机器人技术中的强化学习到目前为止，我们已经看到了强化学习在 AlphaGo，自动驾驶，项目组合管理等方面的进步。 研究表明，强化学习可以提供认知特征，例如动物行为。与认知科学的紧密比较将是动态机器人系统和自动驾驶中强化学习的许多成功实现。 他们证明了将强化学习算法用于物理系统实时控制的理论。在...
TensorFlow 强化学习：6~10
六、异步方法到目前为止，我们已经涵盖了大多数重要主题，例如马尔可夫决策过程，值迭代，Q 学习，策略梯度，深度 Q 网络和参与者批评算法。 这些构成了强化学习算法的核心。 在本章中，我们将继续从演员评论家算法中停止的地方继续搜索，并深入研究用于深度强化学习的高级异步方法及其最著名的变体异步优势演员评论...
TensorFlow 强化学习：1~5
TensorFlow 强化学习：1~5
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（上）
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 评价行为：信用分配问题 如果我们知道每一步的最佳动作，我们可以像通常一样训练神经网络，通过最小化估计概率和目标概率之间的交叉熵。这只是通常的监督学习。然而，在强化学习中，智能体获得的指导的唯一途径是通过...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（下）
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 时间差分学习与 Q 学习 具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么（它不知道T），并且它不知道奖励会是什么（它不知道R）。它必须经历每一个状态和每一...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（下）
时间差分学习与 Q 学习 具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么（它不知道T），并且它不知道奖励会是什么（它不知道R）。它必须经历每一个状态和每一次转变并且至少知道一次奖励，并且如果要对转移概率进行合理的估计，就必须经历多次。 时间差分学习（T...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（中）
评价行为：信用分配问题 如果我们知道每一步的最佳动作，我们可以像通常一样训练神经网络，通过最小化估计概率和目标概率之间的交叉熵。这只是通常的监督学习。然而，在强化学习中，智能体获得的指导的唯一途径是通过奖励，奖励通常是稀疏的和延迟的。例如，如果智能体在 100 个步骤内设法平衡杆，它怎么知道它采取的...
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第16章 强化学习
第16章 强化学习 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@friedhelm739 校对：@飞龙 强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后，它在这些年产生了一些有趣的应用，尤其是在...
无人机送货充电包教包会！TensorFlow复合目标强化学习教程
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 本文用到的所有python代码都在GitHub上： https://github.com/awjuliani/dfp 强化学习（Reinforcment Learning，RL）的主要内容就是不断训练agent完成任务，我们认为这会让agent学会做这件事情...
TensorFlow Agents日前开源，轻松在TF中构建并行强化学习算法
用于在TensorFlow中构建并行强化学习算法的高效基础架构范例TensorFlow Agents日前开源，这个项目是由谷歌的两位研究员James Davidson、Vincent Vanhoucke，以及Danijar Hafner共同研发的。关于这个项目的开源信息他们在GitHub上进行了介绍...
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