原文:强化学习:马尔可夫决策过程(模型参数、动态特性、价值函数概念、回溯图及贝尔曼期望方程推导)

马尔可夫决策过程:MDP 一 MDP模型表示 首先引出马尔可夫决策过程的几个相关变量集合:A at ,S st ,R rt ,t , ,...T or 。A表示Action,S表示State,R表示Reward,这几个均是静态的随机变量,可以是离散的,也可以是连续的。 如果变量是离散的,且只有状态变量随时间变化,则可以用 状态转移矩阵 来表示这些随机变量之间的关系 比如HMM ,状态转移矩阵就可以 ...

2020-07-23 18:36 0 673 推荐指数:

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强化学习马尔决策过程贝尔最优方程

                      贝尔最优方程推导(来源:B站up主:shuhuai008) 1.明确一下概念间的关系 2.反证法证明 v*(s)=max(a)_q*(s,a) 3.“套娃”得到贝尔最优方程 参考资料: 1.https ...

Tue Jul 28 19:26:00 CST 2020 0 1266
强化学习(一)—— 基本概念马尔决策过程(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 ...

Thu Nov 15 04:20:00 CST 2018 0 1019
强化学习简介及马尔决策过程

1. 什么是强化学习   强化学习(reinforcement learning, RL)是近年来大家提的非常多的一个概念,那么,什么叫强化学习?   强化学习是机器学习的一个分支,和监督学习,非监督学习并列。   参考文献[1]中给出了定义: Reinforcement ...

Wed Nov 13 06:05:00 CST 2019 0 409
强化学习 1 --- 马尔决策过程详解(MDP)

强化学习 --- 马尔决策过程(MDP) 1、强化学习介绍 ​ 强化学习任务通常使用马尔决策过程(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 ...

Sun Jun 07 00:43:00 CST 2020 0 1532
强化学习-MDP(马尔决策过程)算法原理

1. 前言 前面的强化学习基础知识介绍了强化学习中的一些基本元素和整体概念。今天讲解强化学习里面最最基础的MDP(马尔决策过程)。 2. MDP定义 MDP是当前强化学习理论推导的基石,通过这套框架,强化学习的交互流程可以很好地以概率论的形式表示出来,解决强化学习问题的关键定理也可以依此 ...

Thu Feb 14 05:30:00 CST 2019 3 5261
 
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