一.概述 　　强化学习是根据奖励信号以改进策略的机器学习方法。策略和奖励是强化学习的核心元素。强化学习试图找到最大化总奖励的策略。强化学习不是监督学习，因为强化学习的学习过程中没有参考答案；强化学习也不是非监督学习，因为强化学习需要利用奖励信号来学习。 　　强化学习任务常用“智能体/环境”接口 ...

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 ...

强化学习从入门到放弃 目录 强化学习从入门到放弃 杂谈 MDP MP MRP Bellman Equation MDP ...

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 ...

可以看到 随着学习率的增大，效果越来越好，当学习率为0.5时，已经明显过拟合了 这个是单步的，书上是单回合的，所以不同，后续有空会更新代码 随机行走有个特殊性：两个终点，有一个终点奖励为0，也就是说在前几个回合中，单步更新的TD如果一开始向左走，需要 ...