本系列強化學習內容來源自對David Silver課程的學習 課程鏈接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接觸過RL(Reinforcement Learning) 並且在組會學習輪講里講過一次Policy ...
入門,來自wiki 強化學習是機器學習中的一個領域,強調如何基於環境而行動,以取得最大化的預期利益。其靈感來源於心理學中的行為主義理論,即有機體如何在環境給予的獎勵或懲罰的刺激下,逐步形成對刺激的預期,產生能獲得最大利益的習慣性行為。這個方法具有普適性,因此在其他許多領域都有研究,例如博弈論 控制論 運籌學 信息論 模擬優化方法 多主體系統學習 群體智能 統計學以及遺傳算法。在運籌學和控制理論研 ...
2015-10-26 12:49 2 19553 推薦指數:
本系列強化學習內容來源自對David Silver課程的學習 課程鏈接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接觸過RL(Reinforcement Learning) 並且在組會學習輪講里講過一次Policy ...
本文主要介紹強化學習的一些基本概念:包括MDP、Bellman方程等, 並且講述了如何從 MDP 過渡到 Reinforcement Learning。 1. 強化學習基本概念 這里還是放上David Silver的課程的圖,可以很清楚的看到整個交互過程。這就是人與環境交互的一種 ...
一. 開山鼻祖DQN 1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning,V. Mnih et al., NIPS Workshop, ...
1、策略與環境模型 強化學習是繼監督學習和無監督學習之后的第三種機器學習方法。強化學習的整個過程如下圖所示: 具體的過程可以分解為三個步驟: 1)根據當前的狀態 $s_t$ 選擇要執行的動作 $ a_t $。 2)根據當前的狀態 $s_t $ 和動作 $ a_t ...
強化學習 --- 馬爾科夫決策過程(MDP) 1、強化學習介紹 強化學習任務通常使用馬爾可夫決策過程(Markov Decision Process,簡稱MDP)來描述,具體而言:機器處在一個環境中,每個狀態為機器對當前環境的感知;機器只能通過動作來影響環境,當機器執行一個動作后 ...
1. 前言 前面的強化學習基礎知識介紹了強化學習中的一些基本元素和整體概念。今天講解強化學習里面最最基礎的MDP(馬爾可夫決策過程)。 2. MDP定義 MDP是當前強化學習理論推導的基石,通過這套框架,強化學習的交互流程可以很好地以概率論的形式表示出來,解決強化學習問題的關鍵定理也可以依此 ...
在上一篇文章 強化學習 1 —— 一文讀懂馬爾科夫決策過程 MDP 介紹了馬爾科夫過程,本篇接着來介紹如何使用動態規划方法來求解。 動態規划的關鍵點有兩個: 一是問題的最優解可以由若干小問題的最優解構成,即通過尋找子問題的最優解來得到問題的最優解。 二是可以找到子問題狀態之間 ...
作者:YJLAugus 博客: https://www.cnblogs.com/yjlaugus 項目地址:https://github.com/YJLAugus/Reinforcement-Learning-Notes,如果感覺對您有所幫助,煩請點個⭐Star。 MDP背景介紹 ...