bachyennguyennha
New member
#củng cố-học tập #Python #máy học #nhân tạo-thông tin #Học tập sâu ## Học củng cố với Python
Học củng cố là một loại học máy cho phép một tác nhân học cách cư xử trong môi trường bằng cách tương tác với nó và nhận phản hồi.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ học cách thực hiện các thuật toán học tập củng cố trong Python.
Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách giới thiệu những điều cơ bản về học tập củng cố, sau đó chúng tôi sẽ thực hiện hai thuật toán học tập củng cố phổ biến: Q-Learning và Sarsa.Cuối cùng, chúng tôi sẽ áp dụng các thuật toán này vào một vấn đề đơn giản là kiểm soát robot mô phỏng.
## Học củng cố là gì?
Trong học tập củng cố, một đại lý học cách cư xử trong môi trường bằng cách tương tác với nó và nhận phản hồi.Phản hồi thường ở dạng phần thưởng, được trao cho tác nhân khi nó thực hiện một hành động dẫn đến một kết quả mong muốn.
Mục tiêu của việc củng cố học tập là tìm ra một chính sách, đó là một chức năng ánh xạ các quốc gia thành các hành động, tối đa hóa phần thưởng dự kiến.
## Học tập củng cố với Python
Để thực hiện các thuật toán học tập củng cố trong Python, chúng ta có thể sử dụng thư viện [phòng tập thể dục Openai] (https://gym.openai.com/).Phòng tập thể dục cung cấp một số môi trường mô phỏng có thể được sử dụng để kiểm tra các thuật toán học tập củng cố.
Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách thực hiện thuật toán Q-Learning.Q-Learning là một thuật toán học tập củng cố dựa trên giá trị ước tính giá trị của việc thực hiện từng hành động có thể có ở một trạng thái nhất định.
Thuật toán Q-Learning có thể được thực hiện trong Python như sau:
`` `Python
def q_learning (env, num_episodes):
"" "Thuật toán Q-Learning.
Args:
Env: Môi trường tập thể dục.
num_episodes: số tập để đào tạo cho.
Trả lại:
Q-Table, một ánh xạ từ điển trạng thái đến các giá trị hành động.
"" "
# Khởi tạo T-Table.
Q = {}
Đối với trạng thái trong env.observation_space.n:
Q [state] = {}
Đối với hành động trong env.action_space.n:
Q [state] [hành động] = 0
# Đào tạo cho các tập Num_episodes.
cho tập trong phạm vi (num_episodes):
# Khởi tạo trạng thái.
state = env.reset ()
# Loop cho đến khi tập kết thúc.
Trong khi đúng:
# Chọn Hành động bằng chính sách Epsilon-Greedy.
hành động = epsilon_greedy (q, state, epsilon = 0.1)
# Hãy hành động và quan sát phần thưởng và trạng thái tiếp theo.
next_state, phần thưởng, xong, _ = env.step (hành động)
# Cập nhật T-Table.
Q [state] [action] + = alpha * (phần thưởng + gamma * max (q [next_state])))
# Kiểm tra xem tập có kết thúc không.
Nếu xong:
phá vỡ
# Cập nhật trạng thái.
trạng thái = next_state
# Trả lại Q-Table.
trả lại q
`` `
Bây giờ chúng ta có thể sử dụng thuật toán Q-Learning để huấn luyện một tác nhân để điều khiển một robot mô phỏng.Robot được đặt trong môi trường 2D và mục tiêu của nó là đạt được trạng thái mục tiêu.Môi trường được thể hiện dưới dạng lưới, trong đó mỗi ô là một bức tường, một chướng ngại vật hoặc mục tiêu.Robot có thể di chuyển theo bốn hướng: lên, xuống, trái và phải.
Chúng tôi có thể đào tạo tác nhân bằng mã sau:
`` `Python
Env = Gym.Make ('Cartpole-V0'))
# Huấn luyện đại lý.
Q = q_learning (env, num_episodes = 10000)
# Kiểm tra tác nhân.
cho tập trong phạm vi (10):
state = env.reset ()
Xong = Sai
Trong khi không xong:
action = np.argmax (q [state])
trạng thái, phần thưởng, xong, _ = env.Step (hành động)
env.render ()
`` `
Các đại lý sẽ học cách tránh các chướng ngại vật và đạt được trạng thái mục tiêu.
## Sarsa
SARSA là một thuật toán học tập củng cố dựa trên giá trị khác
=======================================
#reinforcement-learning #Python #machine-learning #artificial-intelligence #deep-learning ## Reinforcement Learning with Python
Reinforcement learning is a type of machine learning that allows an agent to learn how to behave in an environment by interacting with it and receiving feedback. In this tutorial, we will learn how to implement reinforcement learning algorithms in Python.
We will start by introducing the basics of reinforcement learning, then we will implement two popular reinforcement learning algorithms: Q-learning and SARSA. Finally, we will apply these algorithms to a simple problem of controlling a simulated robot.
## What is Reinforcement Learning?
In reinforcement learning, an agent learns how to behave in an environment by interacting with it and receiving feedback. The feedback is typically in the form of a reward, which is given to the agent when it takes an action that leads to a desired outcome.
The goal of reinforcement learning is to find a policy, which is a function that maps states to actions, that maximizes the expected reward.
## Reinforcement Learning with Python
To implement reinforcement learning algorithms in Python, we can use the [OpenAI Gym](https://gym.openai.com/) library. Gym provides a number of simulated environments that can be used to test reinforcement learning algorithms.
We will start by implementing the Q-learning algorithm. Q-learning is a value-based reinforcement learning algorithm that estimates the value of taking each possible action in a given state.
The Q-learning algorithm can be implemented in Python as follows:
```python
def q_learning(env, num_episodes):
"""Q-learning algorithm.
Args:
env: Gym environment.
num_episodes: Number of episodes to train for.
Returns:
Q-table, a dictionary mapping states to action values.
"""
# Initialize Q-table.
Q = {}
for state in env.observation_space.n:
Q[state] = {}
for action in env.action_space.n:
Q[state][action] = 0
# Train for num_episodes episodes.
for episode in range(num_episodes):
# Initialize state.
state = env.reset()
# Loop until episode ends.
while True:
# Choose action using epsilon-greedy policy.
action = epsilon_greedy(Q, state, epsilon=0.1)
# Take action and observe reward and next state.
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
# Update Q-table.
Q[state][action] += alpha * (reward + gamma * max(Q[next_state]))
# Check if episode is over.
if done:
break
# Update state.
state = next_state
# Return Q-table.
return Q
```
We can now use the Q-learning algorithm to train an agent to control a simulated robot. The robot is placed in a 2D environment and its goal is to reach the goal state. The environment is represented as a grid, where each cell is either a wall, an obstacle, or a goal. The robot can move in four directions: up, down, left, and right.
We can train the agent using the following code:
```python
env = gym.make('CartPole-v0')
# Train the agent.
Q = q_learning(env, num_episodes=10000)
# Test the agent.
for episode in range(10):
state = env.reset()
done = False
while not done:
action = np.argmax(Q[state])
state, reward, done, _ = env.step(action)
env.render()
```
The agent will learn to avoid the obstacles and reach the goal state.
## SARSA
SARSA is another value-based reinforcement learning algorithm
Học củng cố là một loại học máy cho phép một tác nhân học cách cư xử trong môi trường bằng cách tương tác với nó và nhận phản hồi.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ học cách thực hiện các thuật toán học tập củng cố trong Python.
Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách giới thiệu những điều cơ bản về học tập củng cố, sau đó chúng tôi sẽ thực hiện hai thuật toán học tập củng cố phổ biến: Q-Learning và Sarsa.Cuối cùng, chúng tôi sẽ áp dụng các thuật toán này vào một vấn đề đơn giản là kiểm soát robot mô phỏng.
## Học củng cố là gì?
Trong học tập củng cố, một đại lý học cách cư xử trong môi trường bằng cách tương tác với nó và nhận phản hồi.Phản hồi thường ở dạng phần thưởng, được trao cho tác nhân khi nó thực hiện một hành động dẫn đến một kết quả mong muốn.
Mục tiêu của việc củng cố học tập là tìm ra một chính sách, đó là một chức năng ánh xạ các quốc gia thành các hành động, tối đa hóa phần thưởng dự kiến.
## Học tập củng cố với Python
Để thực hiện các thuật toán học tập củng cố trong Python, chúng ta có thể sử dụng thư viện [phòng tập thể dục Openai] (https://gym.openai.com/).Phòng tập thể dục cung cấp một số môi trường mô phỏng có thể được sử dụng để kiểm tra các thuật toán học tập củng cố.
Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách thực hiện thuật toán Q-Learning.Q-Learning là một thuật toán học tập củng cố dựa trên giá trị ước tính giá trị của việc thực hiện từng hành động có thể có ở một trạng thái nhất định.
Thuật toán Q-Learning có thể được thực hiện trong Python như sau:
`` `Python
def q_learning (env, num_episodes):
"" "Thuật toán Q-Learning.
Args:
Env: Môi trường tập thể dục.
num_episodes: số tập để đào tạo cho.
Trả lại:
Q-Table, một ánh xạ từ điển trạng thái đến các giá trị hành động.
"" "
# Khởi tạo T-Table.
Q = {}
Đối với trạng thái trong env.observation_space.n:
Q [state] = {}
Đối với hành động trong env.action_space.n:
Q [state] [hành động] = 0
# Đào tạo cho các tập Num_episodes.
cho tập trong phạm vi (num_episodes):
# Khởi tạo trạng thái.
state = env.reset ()
# Loop cho đến khi tập kết thúc.
Trong khi đúng:
# Chọn Hành động bằng chính sách Epsilon-Greedy.
hành động = epsilon_greedy (q, state, epsilon = 0.1)
# Hãy hành động và quan sát phần thưởng và trạng thái tiếp theo.
next_state, phần thưởng, xong, _ = env.step (hành động)
# Cập nhật T-Table.
Q [state] [action] + = alpha * (phần thưởng + gamma * max (q [next_state])))
# Kiểm tra xem tập có kết thúc không.
Nếu xong:
phá vỡ
# Cập nhật trạng thái.
trạng thái = next_state
# Trả lại Q-Table.
trả lại q
`` `
Bây giờ chúng ta có thể sử dụng thuật toán Q-Learning để huấn luyện một tác nhân để điều khiển một robot mô phỏng.Robot được đặt trong môi trường 2D và mục tiêu của nó là đạt được trạng thái mục tiêu.Môi trường được thể hiện dưới dạng lưới, trong đó mỗi ô là một bức tường, một chướng ngại vật hoặc mục tiêu.Robot có thể di chuyển theo bốn hướng: lên, xuống, trái và phải.
Chúng tôi có thể đào tạo tác nhân bằng mã sau:
`` `Python
Env = Gym.Make ('Cartpole-V0'))
# Huấn luyện đại lý.
Q = q_learning (env, num_episodes = 10000)
# Kiểm tra tác nhân.
cho tập trong phạm vi (10):
state = env.reset ()
Xong = Sai
Trong khi không xong:
action = np.argmax (q [state])
trạng thái, phần thưởng, xong, _ = env.Step (hành động)
env.render ()
`` `
Các đại lý sẽ học cách tránh các chướng ngại vật và đạt được trạng thái mục tiêu.
## Sarsa
SARSA là một thuật toán học tập củng cố dựa trên giá trị khác
=======================================
#reinforcement-learning #Python #machine-learning #artificial-intelligence #deep-learning ## Reinforcement Learning with Python
Reinforcement learning is a type of machine learning that allows an agent to learn how to behave in an environment by interacting with it and receiving feedback. In this tutorial, we will learn how to implement reinforcement learning algorithms in Python.
We will start by introducing the basics of reinforcement learning, then we will implement two popular reinforcement learning algorithms: Q-learning and SARSA. Finally, we will apply these algorithms to a simple problem of controlling a simulated robot.
## What is Reinforcement Learning?
In reinforcement learning, an agent learns how to behave in an environment by interacting with it and receiving feedback. The feedback is typically in the form of a reward, which is given to the agent when it takes an action that leads to a desired outcome.
The goal of reinforcement learning is to find a policy, which is a function that maps states to actions, that maximizes the expected reward.
## Reinforcement Learning with Python
To implement reinforcement learning algorithms in Python, we can use the [OpenAI Gym](https://gym.openai.com/) library. Gym provides a number of simulated environments that can be used to test reinforcement learning algorithms.
We will start by implementing the Q-learning algorithm. Q-learning is a value-based reinforcement learning algorithm that estimates the value of taking each possible action in a given state.
The Q-learning algorithm can be implemented in Python as follows:
```python
def q_learning(env, num_episodes):
"""Q-learning algorithm.
Args:
env: Gym environment.
num_episodes: Number of episodes to train for.
Returns:
Q-table, a dictionary mapping states to action values.
"""
# Initialize Q-table.
Q = {}
for state in env.observation_space.n:
Q[state] = {}
for action in env.action_space.n:
Q[state][action] = 0
# Train for num_episodes episodes.
for episode in range(num_episodes):
# Initialize state.
state = env.reset()
# Loop until episode ends.
while True:
# Choose action using epsilon-greedy policy.
action = epsilon_greedy(Q, state, epsilon=0.1)
# Take action and observe reward and next state.
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
# Update Q-table.
Q[state][action] += alpha * (reward + gamma * max(Q[next_state]))
# Check if episode is over.
if done:
break
# Update state.
state = next_state
# Return Q-table.
return Q
```
We can now use the Q-learning algorithm to train an agent to control a simulated robot. The robot is placed in a 2D environment and its goal is to reach the goal state. The environment is represented as a grid, where each cell is either a wall, an obstacle, or a goal. The robot can move in four directions: up, down, left, and right.
We can train the agent using the following code:
```python
env = gym.make('CartPole-v0')
# Train the agent.
Q = q_learning(env, num_episodes=10000)
# Test the agent.
for episode in range(10):
state = env.reset()
done = False
while not done:
action = np.argmax(Q[state])
state, reward, done, _ = env.step(action)
env.render()
```
The agent will learn to avoid the obstacles and reach the goal state.
## SARSA
SARSA is another value-based reinforcement learning algorithm
