0、什么是强化学习 　　强化学习是一类算法, 是让计算机实现从一开始什么都不懂, 脑袋里没有一点想法, 通过不断地尝试, 从错误中学习, 最后找到规律, 学会了达到目的的方法. 这就是一个完整的强化学习过程。 　　原来计算机也需要一位虚拟的老师, 这个老师比较吝啬, 他不会告诉你如何移动 ...

RL是一个序列化决策过程，核心思想是通过与环境的不断交互学习获得最大回报； 大部分RL方法都是基于MDP的；MDP的本质是获得一个可以使累计收益最大化的策略，并使用该策略选择最佳动作； 动态规划是RL中的一个关键技术，适用于RL中已知模型求解最优策略的特殊情况，主要有 策略迭代 和 值 ...

介绍 目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代 ...

　　这半年有几次机缘巧合的机会来给其他人科普强化学习的基本概念，我总体上是分成两部分来讲的：第一部分是强化学习背景和常用概念介绍；第二部分是 DQN、DDPG、PPO、SAC 四个算法的比较。这里分享一下第二部分的 slides。 　　此外我 ...

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 ...