强化学习--值函数近似和策略梯度 目录 强化学习--值函数近似和策略梯度 1. 值函数近似 1.1 线性函数近似 1.1.1 状态价值函数近似 1.1.2 动作价值函数近似 ...
强化学习入门基础 目录 强化学习入门基础 . 强化学习基础知识 . 强化学习发展历程 . 强化学习特点 . 强化学习应用 . 强化学习基本概念 . 强化学习智能体的主要组成部分 . 强化学习的分类 . 动态规划 . 什么是动态规划 . 动态规划基本思想 . 动态规划基本概念 . . 多阶段决策问题 . . 动态规划一些术语 . 动态规划三要素 . 动态规划适用条件 . 动态规划例子 . . 路径迷 ...
2020-03-11 18:07 1 825 推荐指数:
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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 ...
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 ...
多智能体的常见设定: 合作关系。比如工业机器人 竞争关系。比如拳击比赛 合作-竞争混合。比如机器人足球比赛 利己主义。比如股票自动交易系统 多智能体系统的术语: 有n个智能体; \(S\)为状态 ...
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 ...
本文介绍强化学习的基本概念及建模方法 什么是强化学习 强化学习主要解决贯续决策问题,强调一个智能体在不断的跟环境交互的过程中通过优化策略从而在整个交互过程中获得最多的回报。 图中的大脑代表智能体agent,智能体根据当前环境\(s_t\) 选择一个动作\(a_t\)执行,这个\(a_t ...
从今天开始整理强化学习领域的知识,主要参考的资料是Sutton的强化学习书和UCL强化学习的课程。这个系列大概准备写10到20篇,希望写完后自己的强化学习碎片化知识可以得到融会贯通,也希望可以帮到更多的人,毕竟目前系统的讲解强化学习的中文资料不太多。 第一篇会从强化学习的基本概念 ...
0x1 强化学习简介 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习(Machine Learning, ML)的三大分支之一。在一个强化学习问题中, 有一个决策者, 我们通常称之为智能体(agent), 它所交互的区域叫做环境(environment, env ...