什么是Ray Ray是一个用于构建和运行分布式应用程序的快速而简单的框架。 Ra ...

目录 　　开场（Getting Started） 　　评估训练策略（Evaluating Trained Policies） 　　指定参数（Specifying Parameters） 　　指 ...

目录 　　定制训练流程（Custom Training Workflows） 　　全局协调（Global Coordination） 　　回调函数和自定义准则（Callbacks and Cus ...

目录 　　基础pythonAPI概览 　　计算动作（Computing Actions） 　　获取策略状态（Accessing Policy State） 　　获取模型状态（Accessing ...

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 ...

强化学习笔记(一) 1 强化学习概述 随着 Alpha Go 的成功，强化学习（Reinforcement Learning，RL）成为了当下机器学习中最热门的研究领域之一。与常见的监督学习和非监督学习不同，强化学习强调智能体（agent）与环境（environment）的交互 ...

定义了一个数学模型，可用于随机动态系统的最优决策过程。 强化学习利用这个数学模型将一个现实中的问题变成一个数学 ...