强化学习（一）—— 基本概念及马尔科夫决策过程（MDP）
1、策略与环境模型 强化学习是继监督学习和无监督学习之后的第三种机器学习方法。强化学习的整个过程如下图所示： 具体的过程可以分解为三个步骤： 1）根据当前的状态 $s_t$ 选择要执行的动作 $ a_t $。 2）根据当前的状态 $s_t $ 和动作 $ a_t ...
原文：马尔科夫决策过程（MDP）
.马尔科夫性 系统的下一个状态仅与当前状态有关，与以前的状态无关。 定义：状态st是马尔科夫的，当且仅当P st st P st s st ,当前状态st其实是蕴含了所有相关的历史信息，一旦当前信息已知，历史信息会被抛弃。 .马尔科夫过程 是一个二元组，包括状态机和状态转移概率。从某个状态出发到终止状态的过程链。不存在动作和奖励。 .马尔科夫决策过程 由元组 S，A，P，R， ，P为状态转移概率 ...
2019-08-02 15:10 0 498 推荐指数：
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