强化学习传说：第五章 基于模型的强化学习 无模型的方法是通过agent不断探索环境，不断试错，不断学习，因此导致了无模型的方法数据效率不高。而基于模型的方法则相反，它能够充分利用已有的模型，高效地利用数据。 简单的思路： 先训练得到环境模型，再利用规划求解。但是本来专家算法就是这么做 ...

国内现在有大量的公司都在使用 Elasticsearch，包括携程、滴滴、今日头条、饿了么、360安全、小米、vivo等诸多知名公司。 除了搜索之外，结合Kibana、Logst ...

Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies 论文地址 soft Q-learning 笔记 标准的强化学习策略 \[\begin{equation}\pi^*_{std} = \underset{\pi ...

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 ...