强化学习-基础知识
1. 前言 在机器学习中，我们比较熟知的是监督式学习，非监督学习，此外还有一个大类就是强化学习。强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物，它的本质是解决自动进行决策，并且可以做连续决策。 2. 强化学习定义 它主要包含五个元素，Agent（智能体 ...
原文：【基础知识十六】强化学习
一 任务与奖赏 我们执行某个操作a时，仅能得到一个当前的反馈r 可以假设服从某种分布 ，这个过程抽象出来就是 强化学习 。 强化学习任务通常用马尔可夫决策过程MDP来描述： 强化学习任务的四要素 E lt X, A, P, R gt E：机器处于的环境 X：状态空间 A：动作空间 P：状态转移概率 R：奖赏函数 学习目的： 策略 ：机器要做的是不断尝试学得一个 策略 ，根据状态x就能得到要执行的动 ...
2017-09-17 16:08 0 1921 推荐指数：
相关推荐
强化学习一：模型基础
本文介绍强化学习的基本概念及建模方法 什么是强化学习 强化学习主要解决贯续决策问题，强调一个智能体在不断的跟环境交互的过程中通过优化策略从而在整个交互过程中获得最多的回报。 图中的大脑代表智能体agent，智能体根据当前环境\(s_t\) 选择一个动作\(a_t\)执行，这个\(a_t ...
强化学习（一）模型基础
从今天开始整理强化学习领域的知识，主要参考的资料是Sutton的强化学习书和UCL强化学习的课程。这个系列大概准备写10到20篇，希望写完后自己的强化学习碎片化知识可以得到融会贯通，也希望可以帮到更多的人，毕竟目前系统的讲解强化学习的中文资料不太多。 第一篇会从强化学习的基本概念 ...
强化学习基础系列(一)：强化学习基本定义
0x1 强化学习简介 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习(Machine Learning, ML)的三大分支之一。在一个强化学习问题中, 有一个决策者, 我们通常称之为智能体(agent), 它所交互的区域叫做环境(environment, env ...
强化学习的知识储备【更新完成】
都为笔者自己理解，加上笔者刚接触这个领域不久，因此可能存在理解偏差，希望可以和大家多多讨论，写这个知识储备的目的就是记录一下自己常用的知识，便于回顾以及查找。毕竟自己记录的知识，回顾起来自己写的什么意思最容易理解。 本文中的图片都源于百度AI studio课程： 强化学习7日打卡营 ...
强化学习 —— 几种基础方法比较
这半年有几次机缘巧合的机会来给其他人科普强化学习的基本概念，我总体上是分成两部分来讲的：第一部分是强化学习背景和常用概念介绍；第二部分是 DQN、DDPG、PPO、SAC 四个算法的比较。这里分享一下第二部分的 slides。 此外我 ...
（十 一）从零开始学人工智能--强化学习: 强化学习入门基础
强化学习入门基础 目录 强化学习入门基础 1. 强化学习基础知识 1.1 强化学习发展历程 1.2 强化学习特点 1.3 强化学习应用 1.4 强化学习基本概念 1.5 强化学习智能体 ...
强化学习
机器学习分类: 强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益 强化学习基础概念:Agent :主体,与环境交互的对象,动作的行使者Environment : 环境, 通常被规范为马尔科夫决策过程（MDP）State : 环境状态的集合Action ...