强化学习入门 ： 一文入门强化学习
转自：（原贴）http://geek.csdn.net/news/detail/201928?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 建议参考程序视频资 ...
原文：强化学习——入门
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 state 执行，然后你得到反馈 reward ，尝试各种状态下各种动作无数次后，这几点构成脑中的马尔可夫模型，使你知道 ...
2019-09-12 11:37 1 467 推荐指数：
相关推荐
多智能体强化学习入门Qmix
本文首发于：行者AI Qmix是多智能体强化学习中比较经典的算法之一，在VDN的基础上做了一些改进，与VDN相比，在各个agent之间有着较大差异的环境中，表现的更好。 1. IQL与VDN IQL（Independent Q_Learning），是一种比较暴力的解决问题的方法 ...
（十 一）从零开始学人工智能--强化学习: 强化学习入门基础
强化学习入门基础 目录 强化学习入门基础 1. 强化学习基础知识 1.1 强化学习发展历程 1.2 强化学习特点 1.3 强化学习应用 1.4 强化学习基本概念 1.5 强化学习智能体 ...
深度强化学习——最大熵强化学习入门
从概率图角度理解强化学习 目录 一、变分推断(Variational Inference) 1. 概率隐变量模型（Probabilistic Latent Variable Models） 2.变分推断原理 3.Amortized ...
强化学习
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（MATLAB）
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 ...
什么是强化学习？
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 ...