元强化学习简介 　　本来笔者只是想简单做个元强化学习的材料整理，但是做着做着，感觉还是可以讲点什么东西的。虽然笔者能力有限，但是还是希望能够分享一点拙见，以供后来者上手参考。也欢迎大家批评指正。 　　要讲元强化学习，首先肯定是要先了解一下元学习的相关概念。 　　学会如何学习的方法被称为元学习 ...

1、迁移学习（Transfer Learning） 直观理解：站在巨人的肩膀上学习。根据已有经验来解决相似任务，类似于你用骑自行车的经验来学习骑摩托车。 专业理解：将训练好的内容应用到新的任务上，即将源域（被迁移对象）应用到目标域（被赋予经验的领域）。 迁移学习不是具体的模型 ...

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 ...