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 Model State） 　　例子：预处理喂给model的观测值 　　例子：查询一个 ...

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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 ...

一、推荐中如何定义强化学习的几个元素 方式1： Agent：推荐引擎。 Environment：用户。 Reward：如果一条新闻被点击，计+1，否则为0。一次推荐中10条新闻被点击的新闻个数作为Reward。 State：包含3个部分，分别是用户标签、候选新闻的新闻标签和用户前4屏 ...

　　　　在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL)，本篇我们讨论最后一种强化学习流派，基于模型的强化学习(Model Based RL)，以及基于模型的强化学习算法框架Dyna。 　　　　本篇主要参考了UCL强化学习 ...

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 ...