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 ...

0x00 任务   通过强化学习算法完成倒立摆任务，控制倒立摆在一定范围内摆动。 0x01 设置jupyter登录密码 jupyter notebook --generate-config jupyter notebook password （会输入两次密码，用来验证 ...

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 ...

摘要：本文尝试以一种通俗易懂的形式对强化学习进行说明，将不会包含一个公式。 本文分享自华为云社区《强化学习浅述》，作者： yanghuaili 人。 机器学习可以大致分为三个研究领域：监督学习，无监督学习和强化学习（Reinforcement Learning，RL）。监督学习是大家最为 ...

1 简介 每一个生物都与其环境相互作用，并利用这些相互作用来改善自身的活动，以生存和增长。我们称基于与环境交互的动作修正为强化学习(RL)。这里有很多类型的学习，包括监督学习，非监督学习等。强化学习是指一个行动者或代理与它的环境相互作用，根据收到的刺激对其行为的响应，并修改其行为或控制政策 ...