强化学习（一）—— 基本概念及马尔科夫决策过程（MDP）
1、策略与环境模型 强化学习是继监督学习和无监督学习之后的第三种机器学习方法。强化学习的整个过程如下图所示： 具体的过程可以分解为三个步骤： 1）根据当前的状态 $s_t$ 选择要执行的动作 $ a_t $。 2）根据当前的状态 $s_t $ 和动作 $ a_t ...
原文：强化学习 1 --- 马尔科夫决策过程详解（MDP）
强化学习 马尔科夫决策过程 MDP 强化学习介绍 强化学习任务通常使用马尔可夫决策过程 Markov Decision Process，简称MDP 来描述，具体而言：机器处在一个环境中，每个状态为机器对当前环境的感知 机器只能通过动作来影响环境，当机器执行一个动作后，会使得环境按某种概率转移到另一个状态 同时，环境会根据潜在的奖赏函数反馈给机器一个奖赏。综合而言，强化学习主要包含四个要素：状态 动 ...
2020-06-06 16:43 0 1532 推荐指数：
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作者：YJLAugus 博客： https://www.cnblogs.com/yjlaugus 项目地址：https://github.com/YJLAugus/Reinforcement-Learning-Notes，如果感觉对您有所帮助，烦请点个⭐Star。 MDP背景介绍 ...