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 Custom Metrics） 　　可视化自定义的度量（Visualizing Custom ...

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

目录 　　什么是Ray 　　什么是RLlib 　　简单的代码风格 　　Policies 　　Sample Batches 　　Training 　　Application Support 　　Customization 　　参考资料 ...

作者|Christian Hubbs 编译|VK 来源|Towards Data Science Ray不仅仅是一个用于多处理的库，Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库，它们利用了强化学习的这种能力。它使你能够将训练扩展到大型分布式服务器，或者利用并行化特性来更有效地使用 ...

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 ...

一、任务与奖赏 我们执行某个操作a时，仅能得到一个当前的反馈r（可以假设服从某种分布），这个过程抽象出来就是“强化学习”。 强化学习任务通常用马尔可夫决策过程MDP来描述： 强化学习任务的四要素 E = <X, A, P, R> E：机器处于的环境 X：状态空间 ...