1、简介 1.1、PolicyBased方法优劣 优势： 更好的收敛特性 在高维或者连续的action空间里面有效 可以学习随机策略 劣势： 收敛到局部最优，而非全局最优 policy估计训练慢、高方差，有时候没有值函数有效:ValueBased方法使用Max贪心优化跑得快; 策略 ...

　　　　在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中，我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用。这里我们在前一节MCTS的基础上，讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理。 　　　　本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文, AlphaGo ...

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 ...

摘要：本文尝试以一种通俗易懂的形式对强化学习进行说明，将不会包含一个公式。 本文分享自华为云社区《强化学习浅述》，作者： yanghuaili 人。 机器学习可以大致分为三个研究领域：监督学习，无监督学习和强化学习（Reinforcement Learning，RL）。监督学习是大家最为 ...

1 简介 每一个生物都与其环境相互作用，并利用这些相互作用来改善自身的活动，以生存和增长。我们称基于与环境交互的动作修正为强化学习(RL)。这里有很多类型的学习，包括监督学习，非监督学习等。强化学习是指一个行动者或代理与它的环境相互作用，根据收到的刺激对其行为的响应，并修改其行为或控制政策 ...

强化学习笔记(一) 1 强化学习概述 随着 Alpha Go 的成功，强化学习（Reinforcement Learning，RL）成为了当下机器学习中最热门的研究领域之一。与常见的监督学习和非监督学习不同，强化学习强调智能体（agent）与环境（environment）的交互 ...

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 ...