1. 马尔可夫模型的几类子模型 大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)。它们具有的一个共同性质就 ...

接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点，对于动态规划算法有如下特性： 需要环境模型，即状态转移概率\(P_{sa}\) 状态值函数的估计是自举的(bootstr ...

1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法，它使用随机数（或伪随机数）来解决计算的问题，是一类重要的数值计算方法。该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗，而蒙特卡罗方法正是 ...

上一篇我们已经说到了，增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略，使其在任意初始状态下，都能获得最大的Vπ值。(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的 ...

机器学习算法大致可以分为三种： 1. 监督学习(如回归，分类) 2. 非监督学习(如聚类，降维) 3. 增强学习 什么是增强学习呢？ 增强学习（reinforceme ...

[TOC] #马里奥AI实现方式探索 ——神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验，就是马里奥（顶蘑菇v），这次里约奥运会闭幕式，日本作为2020年东京奥运会的东道主，安倍最后也已经 ...

本文介绍增强学习和自适应控制。 在监督学习中，算法是要输出尽量模仿训练集中的标签 y，标签给每个输入 x 一个清楚的正确答案。与此不同，对于许多序列决策和控制问题，就很难对算法给出这种明确的监督。例 ...

（一） 这个算法是基于一个概率来对探索和利用进行折中：每次尝试时，以概率进行探索，即以均匀概率随机选取一个摇臂，以的概率进行利用，即以这个概率选择当前平均奖赏最高的摇臂（如有多个，则随机选取）。 ...

摘要 神经网络在多个领域都取得了不错的成绩，但是神经网络的合理设计却是比较困难的。在本篇论文中，作者使用 递归网络去省城神经网络的模型描述，并且使用 增强学习训练RNN，以使得生成得到的模型在验证集 ...

原文翻译 导读 　　这篇文章的主要工作在于应用了对抗训练（adversarial training）的思路来解决开放式对话生成（open-domain dialogue generation）这样 ...