2.1 k臂赌博机问题 定义action value为期望奖励: 通常用平均值来估算: 2.2 action value方法 贪心法是一直估算值最大的action $\epsilon$贪心是指以$\epsilon$的概率随机选择一个action。对于方差较大的问题来说,选择 ...
UCB算法 UCB在做EE Exploit Explore 的时候表现不错,但是一个不关心组织的上下文无关 context free bandit算法,它只管埋头干活,根本不观察一下面对的都是些什么样的arm。 UCB算法要解决的问题是: 面对固定的K个item 广告或推荐物品 ,我们没有任何先验知识,每一个item的回报情况完全不知道,每一次试验要选择其中一个,如何在这个选择过程中最大化我们的回 ...
2019-08-16 21:56 0 2231 推荐指数:
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强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号的含义 通用 ...
探索与利用增强学习任务的最终奖赏是在多步动作之后才能观察到,于是我们先考虑最简单的情形:最大化单步奖赏,即仅考虑一步操作。不过,就算这样,强化学习仍与监督学习有显著不同,因为机器要通过尝试来发现各个动作产生的结果,而没有训练数据告诉机器应当做什么动作。简而言之:缺少标记; 想最大化单步奖赏 ...
强化学习算法 scsn_dango 目录 RL 定义 RL基本元素 RL与其他机器学习的关系 基于值的算法 Q-learning 基于策略的算法 Policy Gradient ...
系统介绍强化学习的算法。 1. 算法分类 ...
: 在这篇论文中,我们致力于解决使用单强化学习智能体和一组参数来解决多任务问题。LMPALA(Importa ...
本人硕士期间就对RL比较感兴趣,当时AlpahGo还没火,可能更多是对于Strong AI的前景和未来有着较大期待吧,后来随着AlphaGo--Master---zero版本的不断更新,再加上OpenAI的星际争霸等,RL逐步焕发出了新的生机。因此,自从2016年下半年开始断断续续地学习强化学习 ...