原文:強化學習總結

強化學習總結 強化學習的故事 強化學習是學習一個最優策略 policy ,可以讓本體 agent 在特定環境 environment 中,根據當前的狀態 state ,做出行動 action ,從而獲得最大回報 G or return 。 有限馬爾卡夫決策過程 馬爾卡夫決策過程理論定義了一個數學模型,可用於隨機動態系統的最優決策過程。 強化學習利用這個數學模型將一個現實中的問題變成一個數學問題。 ...

2017-03-30 23:34 6 17833 推薦指數:

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脈沖強化學習總結

引言   要將脈沖強化學習進行分類,首先要了解SNN學習算法以及強化學習本身的類別。 圖片源自:OpenAI Spinning Up (https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup ...

Wed Dec 30 17:19:00 CST 2020 2 1117
強化學習總結(3)--動態規划

動態規划是強化學習里面最基礎的部分,其核心思想----通用策略迭代(Generalized Policy Iteration,GPI)。 首先強調一點,動態規划(Dynamic Programming)要求一個完全已知的環境模型,所謂完全已知,就是MDP的五元組全部已知,當然了,主要還是指狀態 ...

Fri Dec 08 00:37:00 CST 2017 0 2626
強化學習總結(0)—RL基本介紹

本人碩士期間就對RL比較感興趣,當時AlpahGo還沒火,可能更多是對於Strong AI的前景和未來有着較大期待吧,后來隨着AlphaGo--Master---zero版本的不斷更新,再加上OpenAI的星際爭霸等,RL逐步煥發出了新的生機。因此,自從2016年下半年開始斷斷續續地學習強化學習 ...

Fri Dec 08 00:36:00 CST 2017 0 2256
強化學習

機器學習分類: 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 強化學習基礎概念:Agent :主體,與環境交互的對象,動作的行使者Environment : 環境, 通常被規范為馬爾科夫決策過程(MDP)State : 環境狀態的集合Action ...

Wed Apr 18 06:20:00 CST 2018 0 924
強化學習——入門

強化學習強化學習作為一門靈感來源於心理學中的行為主義理論的學科,其內容涉及 概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算復雜性理論、運籌學 等多學科知識,難度之大,門檻之高,導致其發展速度特別緩慢。 一種解釋: 人的一生其實都是不斷在強化學習,當你有個動作(action)在某個狀態 ...

Thu Sep 12 19:37:00 CST 2019 1 467
 
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