1、introduction 本章的主题是关于利用和探索的矛盾: Exploitation:利用当前已知信息做决策 Exploration:探索未知空间获取更多信息 最佳的策略是用长期的眼光来看,放弃短期高回报 获取足够策略是让策略变成全局最优的必要条件 几个基本的探索方法 ...
探索与开发 Exploration and Exploitation .导论 探索与开发二难问题 基于决策的决策过程存在以下两种选择 开发:基于目前的学习做最优的决策 探索:获取更多的学习 最佳的长期策略或许会包含一些短期的牺牲 获取足够的信息更能得到最为全面的决策 探索的方案 Approach to Exploration 随机探索 Randon exploration 通过随机动作进行探索 ...
2021-01-17 20:24 0 548 推荐指数:
1、introduction 本章的主题是关于利用和探索的矛盾: Exploitation:利用当前已知信息做决策 Exploration:探索未知空间获取更多信息 最佳的策略是用长期的眼光来看,放弃短期高回报 获取足够策略是让策略变成全局最优的必要条件 几个基本的探索方法 ...
作者:老董 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34298295 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 目前关于强化学习(RL)的论述和公开课程已经很多了,虽然已经有了不少深入了解的文章 ...
强化学习概况 正如在前面所提到的,强化学习是指一种计算机以“试错”的方式进行学习,通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为,目标是使程序获得最大的奖赏,强化学习不同于连督学习,区别主要表现在强化信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常 ...
监督学习(Supervised learning) 监督学习即具有特征(feature)和标签(label)的,即使数据是没有标签的,也可以通过学习特征和标签之间的关系,判断出标签--分类。 简而言之:提供数据,预测标签。比如对动物猫和狗图片进行预测,预测label为cat或者dog ...
监督学习是从标注数据中学习模型的机器学习问题,是统计学习或机器学习的重要组成部分。赫尔伯特·西蒙(Herbert A. Simon)曾对“学习”给出以下定义:“如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能,这就是学习。”按照这一观点,统计学习就是计算机系统通过运用数据及统计方法提高系统性能 ...
目录 强化学习基本要素 马尔科夫决策过程 策略学习(Policy Learning) 时序差分方法(TD method) Q-Learning算法 Actor-Critic方法 DQN DDPG 推荐系统强化学习建模 附录 强化学习 ...
项目:强化学习走迷宫 我们将会应用 Q-learning 算法完成一个经典的 Markov 决策问题 -- 走迷宫! 请查看项目详情 https://github.com/udacity/MLND_CN_P5_Reinforcement_Learning Section ...
目录 本次示例:训练一个追踪红球的白球AI 1. 新建Unity项目,导入package 2. 编写Agent脚本 void OnEpisodeBegi ...