转自:https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10228987.html 本篇博客主要是讲一下强化学习的一些常用平台, 强化学习的发展已经好多年了,以前都是大家做什么实验然后都是自己编写环境代码,由于很多人的代码都是不公开的所以其他人要继续做 ...
本篇博客主要是讲一下强化学习的一些常用平台, 强化学习的发展已经好多年了,以前都是大家做什么实验然后都是自己编写环境代码,由于很多人的代码都是不公开的所以其他人要继续做前人的工作就需要自己重新构建环境代码,这样做一方面做了很多重复工作,浪费了大量的时间,而且很没有必要,另一方面每个人都重新编写各自的环境代码导致每个人的环境多少是有所不同的,在一个环境下运行不是的算法代码往往在另一个环境平台上可能就 ...
2019-01-06 15:04 0 1821 推荐指数:
转自:https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10228987.html 本篇博客主要是讲一下强化学习的一些常用平台, 强化学习的发展已经好多年了,以前都是大家做什么实验然后都是自己编写环境代码,由于很多人的代码都是不公开的所以其他人要继续做 ...
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 ...
强化学习从入门到放弃 目录 强化学习从入门到放弃 杂谈 MDP MP MRP Bellman Equation MDP ...
0x00 任务 通过强化学习算法完成倒立摆任务,控制倒立摆在一定范围内摆动。 0x01 设置jupyter登录密码 jupyter notebook --generate-config jupyter notebook password (会输入两次密码,用来验证 ...