原文:第8章 参数化学习(parameterized learning)

第 章 参数化学习 parameterized learning 前一章中,我们学习了KNN,虽然它简单但是不能从数据中学习,仅是利用了测试数据点和训练数据点之间的距离度量,这在数据量很大时,测试时间以及需要保存的数据量的缺陷将非常明显。因此,它既浪费了资源,又不能很好地构建机器学习模型。 相反,一个更理想的方法是定义一个机器学习模型,可以在训练期间从我们的输入数据中学习模式 要求我们在训练过程中 ...

2018-08-23 08:50 0 1274 推荐指数:

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化学习(Reinforcement Learning)

化学习(Reinforcement Learning) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通过阅读《神经网络与深度学习》及其他资料,了解强化学习(Reinforcement Learning)的基本知识,并介绍相关 ...

Thu Sep 30 05:19:00 CST 2021 0 560
化学习(Reinforcement-Learning-Notes )

🕮 一个最适合强化学习入门的教程,它将以通俗易懂的方式呈现. 当然, 你可以在 Github 看到它的源代码,它将实时更新, 如果觉得对您有所帮助, 不妨点个⭐Star. 也可以在Reinforcement-Learning-Notes进行在线阅读。 🌟教程目录 ...

Fri Nov 27 03:01:00 CST 2020 9 661
化学习-Q-Learning算法

1. 前言 Q-Learning算法也是时序差分算法的一种,和我们前面介绍的SARAS不同的是,SARSA算法遵从了交互序列,根据当前的真实行动进行价值估计;Q-Learning算法没有遵循交互序列,而是在当前时刻选择了使价值最大的行动。 2. Q-Learning Q-Learning算法 ...

Sat Mar 09 19:28:00 CST 2019 0 1768
化学习之Q-learning ^_^

许久没有更新重新拾起,献于小白 这次介绍的是强化学习  Q-learning,Q-learning也是离线学习的一种 关于Q-learning的算法详情看 传送门 下文中我们会用openai gym来做演示 简要 q-learning的伪代码先看这部分,很重要 简单 ...

Wed Jan 10 23:10:00 CST 2018 0 3821
化学习一:Introduction Of Reinforcement Learning

引言: 最近和实验室的老师做项目要用到强化学习的有关内容,就开始学习化学习的相关内容了。也不想让自己学习的内容荒废掉,所以想在博客里面记载下来,方便后面复习,也方便和大家交流。 一、强化学习是什么? 定义   首先先看一段定义:Reinforcement learning ...

Wed Oct 31 08:29:00 CST 2018 0 892
化学习之Q-learning简介

https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 强化学习在alphago中大放异彩,本文将简要介绍强化学习的一种q-learning。先从最简单的q-table下手,然后针对state过多的问题引入q-network,最后通过两个 ...

Wed Aug 01 06:30:00 CST 2018 0 1329
Deep Learning专栏--强化学习之Q-Learning与DQN(2)

在上一篇文章中介绍了MDP与Bellman方程,MDP可以对强化学习的问题进行建模,Bellman提供了计算价值函数的迭代公式。但在实际问题中,我们往往无法准确获知MDP过程中的转移概率$P$,因此无法直接将解决 MDP 问题的经典思路 value iteration 和 policy ...

Fri Mar 29 23:00:00 CST 2019 0 660
 
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