【机器学习笔记】强化学习概述
作者：老董 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34298295 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 目前关于强化学习（RL）的论述和公开课程已经很多了，虽然已经有了不少深入了解的文章 ...
原文：基于C#的机器学习--惩罚与奖励-强化学习
强化学习概况 正如在前面所提到的，强化学习是指一种计算机以 试错 的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使程序获得最大的奖赏，强化学习不同于连督学习，区别主要表现在强化信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价 通常为标量信号 ，而不是告诉强化学习系统如何去产生正确的动作。唯一的目的是最大化效率和 或性能。算法对正确的决策给予奖励，对错误的决策给予惩 ...
2019-01-12 15:23 13 4503 推荐指数：
相关推荐
机器学习 | 强化学习（8） | 探索与开发（Exploration and Exploitation）
8-探索与开发（Exploration and Exploitation） 1.导论 探索与开发二难问题 基于决策的决策过程存在以下两种选择 开发：基于目前的学习做最优的决策 探索：获取更多的学习 最佳的长期策略或许会包含一些短期的牺牲 获取 ...
机器学习中强化学习与监督学习、无监督学习和强化学习的区别
监督学习(Supervised learning) 监督学习即具有特征(feature)和标签(label)的，即使数据是没有标签的，也可以通过学习特征和标签之间的关系，判断出标签--分类。 简而言之：提供数据，预测标签。比如对动物猫和狗图片进行预测，预测label为cat或者dog ...
机器学习分类之监督学习、无监督学习和强化学习
监督学习是从标注数据中学习模型的机器学习问题，是统计学习或机器学习的重要组成部分。赫尔伯特·西蒙（Herbert A. Simon)曾对“学习”给出以下定义：“如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习。”按照这一观点，统计学习就是计算机系统通过运用数据及统计方法提高系统性能 ...
深度强化学习中稀疏奖励问题Sparse Reward
Sparse Reward 推荐资料 《深度强化学习中稀疏奖励问题研究综述》1 李宏毅深度强化学习Sparse Reward4 强化学习算法在被引入深度神经网络后，对大量样本的需求更加明显。如果智能体在与环境的交互过程中没有获得奖励，那么该样本在基于值函数和基于策略梯度 ...
【推荐算法工程师技术栈系列】机器学习深度学习--强化学习
目录 强化学习基本要素 马尔科夫决策过程 策略学习(Policy Learning) 时序差分方法（TD method） Q-Learning算法 Actor-Critic方法 DQN DDPG 推荐系统强化学习建模 附录 强化学习 ...
机器学习工程师 - Udacity 强化学习 Part Six
项目：强化学习走迷宫 我们将会应用 Q-learning 算法完成一个经典的 Markov 决策问题 -- 走迷宫！ 请查看项目详情 https://github.com/udacity/MLND_CN_P5_Reinforcement_Learning Section ...
Unity 用ml-agents机器学习造个游戏AI吧(2) (深度强化学习入门DEMO)
目录 本次示例：训练一个追踪红球的白球AI 1. 新建Unity项目，导入package 2. 编写Agent脚本 void OnEpisodeBegi ...