機器學習 | 強化學習（8） | 探索與開發（Exploration and Exploitation）
8-探索與開發（Exploration and Exploitation） 1.導論 探索與開發二難問題 基於決策的決策過程存在以下兩種選擇 開發：基於目前的學習做最優的決策 探索：獲取更多的學習 最佳的長期策略或許會包含一些短期的犧牲 獲取 ...
原文：【機器學習筆記】強化學習概述
作者：老董 鏈接：https: zhuanlan.zhihu.com p 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 目前關於強化學習 RL 的論述和公開課程已經很多了，雖然已經有了不少深入了解的文章，但是我覺得為了能夠更好地理解RL並對其開展研究，還是需要暫時挪開放大鏡，給予其一個宏觀地了解。 所以本文我希望從實際問題的角度入手，逐漸地將相關的概念都串起來 ...
2018-03-27 22:08 0 1658 推薦指數：
相關推薦
基於C#的機器學習--懲罰與獎勵-強化學習
強化學習概況 正如在前面所提到的，強化學習是指一種計算機以“試錯”的方式進行學習，通過與環境進行交互獲得的獎賞指導行為，目標是使程序獲得最大的獎賞，強化學習不同於連督學習，區別主要表現在強化信號上，強化學習中由環境提供的強化信號是對產生動作的好壞作一種評價(通常 ...
機器學習中強化學習與監督學習、無監督學習和強化學習的區別
監督學習(Supervised learning) 監督學習即具有特征(feature)和標簽(label)的，即使數據是沒有標簽的，也可以通過學習特征和標簽之間的關系，判斷出標簽--分類。 簡而言之：提供數據，預測標簽。比如對動物貓和狗圖片進行預測，預測label為cat或者dog ...
機器學習分類之監督學習、無監督學習和強化學習
監督學習是從標注數據中學習模型的機器學習問題，是統計學習或機器學習的重要組成部分。赫爾伯特·西蒙（Herbert A. Simon)曾對“學習”給出以下定義：“如果一個系統能夠通過執行某個過程改進它的性能，這就是學習。”按照這一觀點，統計學習就是計算機系統通過運用數據及統計方法提高系統性能 ...
【推薦算法工程師技術棧系列】機器學習深度學習--強化學習
目錄 強化學習基本要素 馬爾科夫決策過程 策略學習(Policy Learning) 時序差分方法（TD method） Q-Learning算法 Actor-Critic方法 DQN DDPG 推薦系統強化學習建模 附錄 強化學習 ...
0-圖機器學習筆記概述
筆記目錄： 0-圖機器學習筆記概述 01-introduction 圖機器學習介紹 ...
機器學習工程師 - Udacity 強化學習 Part Six
項目：強化學習走迷宮 我們將會應用 Q-learning 算法完成一個經典的 Markov 決策問題 -- 走迷宮！ 請查看項目詳情 https://github.com/udacity/MLND_CN_P5_Reinforcement_Learning Section ...
Unity 用ml-agents機器學習造個游戲AI吧(2) (深度強化學習入門DEMO)
目錄 本次示例：訓練一個追蹤紅球的白球AI 1. 新建Unity項目，導入package 2. 編寫Agent腳本 void OnEpisodeBegi ...