原文:脉冲强化学习总结

引言 要将脉冲强化学习进行分类,首先要了解SNN学习算法以及强化学习本身的类别。 图片源自:OpenAI Spinning Up https: spinningup.openai.com en latest spinningup rl intro .html citations below 强化学习算法: Q Learning DQN等 Policy Optimization Policy Gra ...

2020-12-30 09:19 2 1117 推荐指数:

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强化学习总结

强化学习总结 强化学习的故事 强化学习学习一个最优策略(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 ...

Fri Mar 31 07:34:00 CST 2017 6 17833
强化学习总结(0)—RL基本介绍

本人硕士期间就对RL比较感兴趣,当时AlpahGo还没火,可能更多是对于Strong AI的前景和未来有着较大期待吧,后来随着AlphaGo--Master---zero版本的不断更新,再加上OpenAI的星际争霸等,RL逐步焕发出了新的生机。因此,自从2016年下半年开始断断续续地学习强化学习 ...

Fri Dec 08 00:36:00 CST 2017 0 2256
强化学习总结(3)--动态规划

动态规划是强化学习里面最基础的部分,其核心思想----通用策略迭代(Generalized Policy Iteration,GPI)。 首先强调一点,动态规划(Dynamic Programming)要求一个完全已知的环境模型,所谓完全已知,就是MDP的五元组全部已知,当然了,主要还是指状态 ...

Fri Dec 08 00:37:00 CST 2017 0 2626
什么是强化学习

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,无监督学习强化学习(Reinforcement Learning,RL)。监督学习是大家最为 ...

Tue Aug 17 18:31:00 CST 2021 0 105
强化学习和ADP(上)

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 ...

Mon Aug 23 20:34:00 CST 2021 0 341
 
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