一、推荐中如何定义强化学习的几个元素 方式1： Agent：推荐引擎。 Environment：用户。 Reward：如果一条新闻被点击，计+1，否则为0。一次推荐中10条新闻被点击的新闻个数作为Reward。 State：包含3个部分，分别是用户标签、候选新闻的新闻标签和用户前4屏 ...

前言 实例参考MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow, 更改为PyTorch实现，并增加了几处优化。实现效果如下。 其中,红色方块作为探索的智能体,到达黄色圆形块reward=1,到达黑色方块区域reward=-1. 代码 ...

本文旨在探究将PyTorch Lightning应用于激动人心的强化学习（RL）领域。在这里，我们将使用经典的倒立摆gym环境来构建一个标准的深度Q网络（DQN）模型，以说明如何开始使用Lightning来构建RL模型。 在本文中，我们将讨论： 什么是lighting以及为什么要将 ...

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 ...

强化学习总结 强化学习的故事 强化学习是学习一个最优策略(policy)，可以让本体(agent)在特定环境(environment)中，根据当前的状态(state)，做出行动(action)，从而获得最大回报(G or return)。 有限马尔卡夫决策过程 马尔卡夫决策过程理论 ...

强化学习： 强化学习作为一门灵感来源于心理学中的行为主义理论的学科，其内容涉及 概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论、运筹学 等多学科知识，难度之大，门槛之高，导致其发展速度特别缓慢。 一种解释： 人的一生其实都是不断在强化学习，当你有个动作（action）在某个状态 ...

1. 定义 机器学习算法可以分为3种：有监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）。强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习 ...

Reinforcement learning 是机器学习里面的一个分支，特别善於控制一只能够在某个环境下 自主行动 的个体 (autonomous agent)，透过和 环境 之间的互动，例如 sensory perception 和 rewards，而不断改进它的 行为 。 听到强化学习 ...