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Keras运用REINFORCE算法进行强化学习。

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简介：
Keras 提供了对 REINFORCE 算法进行强化学习的实现：# Policy Gradient 这是一个 Keras 中最小化实现的随机策略梯度算法。## Pong Agent ![pg](./assets/pg.gif) The PG agent demonstrates a noticeable trend of achieving more frequent victories approximately 8000 episodes into the simulation. The accompanying score graph illustrates this progression in detail.

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  • 基于Keras的REINFORCE算法实现（强化学习）
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    本项目利用Keras框架实现了REINFORCE算法，并应用于强化学习场景中，展示了如何通过代码实践来解决智能体决策问题。 使用Keras实现REINFORCE算法的强化学习：Policy Gradient最小化实现 这是一个基于随机策略梯度算法在Keras中的简单实现。 Pong Agent示例显示，在大约8000集之后，该代理获得胜利的频率有所增加。下面是得分图。
     
  • 改进的PPO算法（强化学习）.zip
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    本资源包含一种针对强化学习中广泛使用的PPO算法进行优化和改进的研究成果。通过提高训练效率及性能表现，该改进版PPO适用于解决更复杂的问题。 强化学习是一种让智能体通过与环境互动来学习最优策略的方法，目的是最大化长期奖励。PPO（Proximal Policy Optimization）算法是2017年由OpenAI团队提出的一种先进策略优化方法，在此框架下，智能体会在Actor-Critic架构中迭代地改进其行为。 PPO的核心在于它能够通过近似梯度更新来改善当前的策略，并且限制这种改变以保证学习过程的稳定性。它的目标函数设计巧妙，包括原始动作概率和修正的优势估计两部分，这样能有效地避免极端变化带来的问题。 在深度强化学习的应用中，PPO通常会与神经网络结合使用：输入状态信息后输出对应的动作或者价值评估；通过经验回放缓冲区机制存储交互数据以提高训练效率，并减少对实时环境反馈的依赖。这种技术不仅提升了样本利用的有效性，还增强了算法的学习能力和泛化能力。 以下是PPO的一些关键特性： - **clip操作**：限制策略更新幅度。 - **经验回放缓冲区**：批量处理历史交互记录进行学习以提高训练效率。 - **折扣因子γ调整**：平衡短期和长期奖励的考虑，影响决策倾向性。 - **mini-batch采样**：每次迭代中从存储的历史数据中随机选取样本用于更新策略参数，有助于减少过拟合的风险并增强模型泛化性能。 - **广义优势估计（GAE）**: 提供一种改进的优势值计算方式以降低学习过程中的方差，并且提高算法的稳定性。 PPO因其出色的稳定性和表现力，在诸如机器人控制、游戏AI和自然语言处理等多个领域内得到了广泛的应用。通过深入研究这一技术，人们能够更有效地利用强化学习解决各种实际问题。
     
  • 增强聚合聚类：利用强化学习进行聚类学习
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    本研究提出了一种基于强化学习的新颖聚类算法——增强聚合聚类，该方法能够有效提高数据聚类的质量和效率。通过智能探索与优化策略，系统地解决了传统聚类方法中参数难以调优、对初始条件敏感等问题。 为了克服传统聚类方法中的贪婪性问题，我们提出了一种基于强化学习的解决方案来改进凝聚聚类技术。这种方法通过将聚集聚类过程建模为马尔可夫决策过程（MDP）来进行优化，从而能够学习到更加非贪婪性的合并策略。 层次聚类通常采用一种“自下而上”的方法，在这种情况下每个观测值开始时都在单独的簇中，并随着层级上升逐渐进行合并操作。由于聚集聚类本质上是一个顺序决策问题——早期做出的选择会影响后期的结果，传统的链接标准无法通过简单地评估当前阶段集群间的相似度来解决问题。 因此，我们将聚类过程建模为马尔可夫决策过程（MDP），并利用强化学习技术对其进行求解。代理需要学会非贪婪的合并策略，以选择每个合并操作从而获得长期的优化奖励。具体来说，状态被定义为当前簇特征表示；动作则对应于将集群i和j进行合并。 我们采用Q学习算法来计算给定状态下执行特定行动的价值，并在训练阶段使用图像的真实标签作为反馈信号来评估代理行为的质量。而在测试过程中，则会尝试不同的数据集以验证该模型的有效性和泛化能力。
     
  • 利用强化学习进行路径规划
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    本研究采用强化学习算法优化移动机器人或自动驾驶车辆的路径规划问题，旨在提高导航效率和安全性。通过智能决策过程，在复杂环境中实现动态路径选择与避障。 在网格环境中使用强化学习算法进行了路径规划。
     
  • 改进的DQN算法（基于强化学习）
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    本研究提出了一种改进的深度Q网络(DQN)算法，旨在提升强化学习中的决策效率与准确性。通过优化神经网络架构及引入新的探索策略，该方法在多个基准测试中表现出优越性能。 这本书详细介绍了强化学习的常用算法及其原理，从蒙特卡罗方法到Q-learning最终到DQN。
     
  • DQN_强化学习算法DQN_
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    简介：DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习的强化学习算法，利用Q-learning和神经网络结合的方法，解决了处理复杂环境下的决策问题，尤其在游戏等场景中表现出色。 深度强化学习编程中的一个重要算法是Experience Replay（经验回放），它涉及到使用经验池来存储和利用历史数据。
     
  • 强化学习及其算法
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    《强化学习及其算法》是一本介绍如何通过智能体与环境互动来实现目标优化的经典著作，深入探讨了Q-learning、策略梯度等核心算法。 强化学习是一种从状态到动作的映射学习方法，旨在最大化奖励信号函数值。与连接主义中的监督学习不同，在强化学习中，并无直接指导RLS（Reinforcement Learning System）如何采取正确行动的信息；环境只提供对每个行为好坏的评价反馈，而非具体的指示信息。由于外部提供的信息有限，RLS必须通过自身的经历进行自我学习和适应。这种学习方式使系统能够在不断尝试与评估的过程中积累知识，并优化其决策策略以更好地应对环境变化。
     
  • ERL-pytorch：融合进化算法与深度强化学习
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    ERL-pytorch是一款结合了进化算法和深度强化学习技术的框架，旨在利用进化计算的优势来优化神经网络参数及策略，在PyTorch平台上实现高效、灵活的学习模型。 进化强化学习的Pytorch实现
     
  • 边做边学的深度强化学习：在迷宫中运用PyTorch进行Q-Learning编程练习
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    本教程介绍如何使用PyTorch实现Q-Learning算法解决迷宫问题，通过实践帮助读者掌握深度强化学习的基础知识和技巧。 边做边学深度强化学习：PyTorch程序设计实践 迷宫 Q-Learning