花了一天时间大致了解了强化学习一些经典算法，总结成如下笔记。笔记中出现不少流程图，不是我自己画的都标了出处。 铺垫 1. Bellman方程 在介绍强化学习算法之前先介绍一个比较重要的概念，就是Bellman方程，该方程表示动作价值函数，即在某一个状态下，计算出每种动作所对应 ...

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 ...

RL是一个序列化决策过程，核心思想是通过与环境的不断交互学习获得最大回报； 大部分RL方法都是基于MDP的；MDP的本质是获得一个可以使累计收益最大化的策略，并使用该策略选择最佳动作； 动态规划是RL中的一个关键技术，适用于RL中已知模型求解最优策略的特殊情况，主要有 策略迭代 和 值 ...

。 推荐系统需要对用户反馈作出快速及时的响应。 这两点本篇分别通过强化学习和 Flink 来实现 ...

1、进化策略（ES：evolution strategy） 　　在一定的抽象程度上，进化方法可被视为这样一个过程：从个体构成的群体中采样并让其中成功的个体引导未来后代的分布。但是，其数学细节在生物进化方法的基础上实现了很大的抽象，我们最好将进化策略看作是一类黑箱的随机优化技术。 　　策略 ...

Flink + 强化学习搭建实时推荐系统 思维导图 强化学习 决策 代表强化学习本身的特点。需要对瞬息万变的局势进行评估并快速作出相应的选择，同时需要考虑长期的目标而非仅仅是短期收益 强化学习的最终目标是学习出一个策略来最大化期望奖励。策略指的是智能体如何根据环境状态来决定下一步的动作 ...

摘要 新闻推荐系统中，新闻具有很强的动态特征（dynamic nature of news features），目前一些模型已经考虑到了动态特征。 一：他们只处理了当前的奖励（ctr）;、 二：有一些模型利用了用户的反馈，如用户返回的频率。（user feedback ...

介绍 目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代 ...