強化學習讀書筆記 - 04 - 動態規划 學習筆記: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 數學符號看不懂的,先看看這里: 強化學習 ...
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,主要還是指狀態轉移概率已知。這種學習方式就是有模型學習 Model based learning 。 這里我的疑問還是兩個。 ...
2017-12-07 16:37 0 2626 推薦指數:
強化學習讀書筆記 - 04 - 動態規划 學習筆記: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 數學符號看不懂的,先看看這里: 強化學習 ...
一、動態規划 當問題具有下列兩個性質時,通常可以考慮使用動態規划來求解: 一個復雜問題的最優解由數個小問題的最優解構成,可以通過尋找子問題的最優解來得到復雜問題的最優解 子問題在復雜問題內重復出現,使得子問題的解可以被存儲起來重復利用 馬爾科夫決策過程具有上述 ...
在強化學習(二)馬爾科夫決策過程(MDP)中,我們討論了用馬爾科夫假設來簡化強化學習模型的復雜度,這一篇我們在馬爾科夫假設和貝爾曼方程的基礎上討論使用動態規划(Dynamic Programming, DP)來求解強化學習的問題。 動態規划這一篇對應Sutton書的第四章和UCL ...
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 ...
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 ...
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 ...
1. 問題:612個點 [(x,y,z), 標號1,標號2] 約束:整體 水平 垂直 2. State: {w_ij} ...
動態規划方法總結 本文轉自:http://blog.csdn.net/y990041769/article/details/24388913 1. 按狀態類型分 寫在前面: 從狀態類型分,並不表示一題只從屬於一類。其實一類只是一種狀態的表示方法。可以好幾種方法組合成一個狀態,來解決問題 ...