强化学习之 免模型学习（model-free based learning）
强化学习之免模型学习（model-freebasedlearning）------蒙特卡罗强化学习 与时序查分学习------部分节选自周志华老师的教材《机器学习》由于现实世界当中，很难获得环境的转移概率，奖赏函数等等，甚至很难知道有多少个状态。倘若学习算法是不依赖于环境建模，则称为“免模型学习（m...
Ubuntu下常用强化学习实验环境搭建(MuJoCo, OpenAI Gym, rllab, DeepMind Lab, TORCS, PySC2)
http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113原文地址：http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590和其它的机器学习方向一样，强化学习（ReinforcementLearnin...
强化学习(十五) A3C
在强化学习(十四)Actor-Critic中，我们讨论了Actor-Critic的算法流程，但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛，需要一些其他的优化。而AsynchronousAdvantageActor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法。本文我们讨论A3C的算法...
ES实现强化学习
参考文献：ES实现强化学习论文-fromOpenAIMirroredSamplingandSequentialSelectionforEvolutionStrategieshttps://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/evolutio...
【转载】 强化学习(十一) Prioritized Replay DQN
原文地址：https://www.cnblogs.com/pinard/p/9797695.html----------------------------------------------------------------------------------------在强化学习（十）Doub...
TensorLayer官方中文文档1.7.4：API – 强化学习
API-强化学习¶强化学习（增强学习）相关函数。discount_episode_rewards([rewards, gamma, mode])Take1Dfloatarrayofrewardsandcomputediscountedrewardsforanepisode.cross_entropy...
强化学习---A3C
AsynchronousAdvantage Actor-Critic(A3C)在RL任务中，我们本质上最终要学习的是策略（Policy）value-based方法：间接方法，即通过学习值函数（valuefunction）或者动作值函数（action-valuefunction）来得到policy。p...