强化学习（基本概念）
概述 强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个重要分支。在强化学习中，包含两种基本的元素：状态与动作，在某个状态下执行某种动作，这便是一种策略，学习器要做的就是通过不断地探索学习，从而获得一个好的策略。例如：在围棋中，一种落棋的局面就是一种状态，若能 ...
原文：强化学习的概念、适用场景
. 概念：强化学习的基本思想是智能体 Agent 在与环境交互的过程中根据环境反馈得到的奖励不断调整自身的策略以实现最佳决策, 主要用来解决决策优化类的问题。智能体根据环境的状态 State ，通过一个策略函数，输出一个行为 Action ，将行为作用于环境，环境再给予智能体奖励 Reward ，同时环境会转移到下一个状态。最终，找到一个最优的策略，使得智能体可以尽可能多的获得来自环境的奖励。整 ...
2020-11-23 21:04 0 586 推荐指数：
相关推荐
命令模式-1.基本概念/适用场景
...
【强化学习RL】必须知道的基础概念和MDP
本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接触过RL（Reinforcement Learning） 并且在组会学习轮讲里讲过一次Policy ...
分布式强化学习基础概念（Distributional RL ）
分布式强化学习基础概念（Distributional RL） from: https://mtomassoli.github.io/2017/12/08/distributional_rl/ 1. Q-learning 在 Q-learning 中，我们想要优化如下的 loss ...
volatile的适用场景
介绍 把代码块声明为 synchronized，有两个重要后果，通常是指该代码具有 原子性（atomicity）和 可见性（visibility）。 原子性意味着个时刻，只有一个线程能够执行 ...
强化学习
机器学习分类: 强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益 强化学习基础概念:Agent :主体,与环境交互的对象,动作的行使者Environment : 环境, 通常被规范为马尔科夫决策过程（MDP）State : 环境状态的集合Action ...
强化学习总结
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——入门
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 ...