這半年有幾次機緣巧合的機會來給其他人科普強化學習的基本概念，我總體上是分成兩部分來講的：第一部分是強化學習背景和常用概念介紹；第二部分是 DQN、DDPG、PPO、SAC 四個算法的比較。這里分享一下第二部分的 slides。 　　此外我 ...

花了一天時間大致了解了強化學習一些經典算法，總結成如下筆記。筆記中出現不少流程圖，不是我自己畫的都標了出處。 鋪墊 1. Bellman方程 在介紹強化學習算法之前先介紹一個比較重要的概念，就是Bellman方程，該方程表示動作價值函數，即在某一個狀態下，計算出每種動作所對應 ...

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 ...

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 ...

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 ...

1. 定義 機器學習算法可以分為3種：有監督學習（Supervised Learning）、無監督學習（Unsupervised Learning）和強化學習（Reinforcement Learning）。強化學習（Reinforcement Learning, RL），又稱再勵學習、評價學習 ...

Reinforcement learning 是機器學習里面的一個分支，特別善於控制一只能夠在某個環境下 自主行動 的個體 (autonomous agent)，透過和 環境 之間的互動，例如 sensory perception 和 rewards，而不斷改進它的 行為 。 聽到強化學習 ...

強化學習從入門到放棄 目錄 強化學習從入門到放棄 雜談 MDP MP MRP Bellman Equation MDP ...