強化學習(Reinforcement Learning) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通過閱讀《神經網絡與深度學習》及其他資料,了解強化學習(Reinforcement Learning)的基本知識,並介紹相關 ...
第 章 參數化學習 parameterized learning 前一章中,我們學習了KNN,雖然它簡單但是不能從數據中學習,僅是利用了測試數據點和訓練數據點之間的距離度量,這在數據量很大時,測試時間以及需要保存的數據量的缺陷將非常明顯。因此,它既浪費了資源,又不能很好地構建機器學習模型。 相反,一個更理想的方法是定義一個機器學習模型,可以在訓練期間從我們的輸入數據中學習模式 要求我們在訓練過程中 ...
2018-08-23 08:50 0 1274 推薦指數:
強化學習(Reinforcement Learning) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通過閱讀《神經網絡與深度學習》及其他資料,了解強化學習(Reinforcement Learning)的基本知識,並介紹相關 ...
🕮 一個最適合強化學習入門的教程,它將以通俗易懂的方式呈現. 當然, 你可以在 Github 看到它的源代碼,它將實時更新, 如果覺得對您有所幫助, 不妨點個⭐Star. 也可以在Reinforcement-Learning-Notes進行在線閱讀。 🌟教程目錄 ...
1. 前言 Q-Learning算法也是時序差分算法的一種,和我們前面介紹的SARAS不同的是,SARSA算法遵從了交互序列,根據當前的真實行動進行價值估計;Q-Learning算法沒有遵循交互序列,而是在當前時刻選擇了使價值最大的行動。 2. Q-Learning Q-Learning算法 ...
許久沒有更新重新拾起,獻於小白 這次介紹的是強化學習 Q-learning,Q-learning也是離線學習的一種 關於Q-learning的算法詳情看 傳送門 下文中我們會用openai gym來做演示 簡要 q-learning的偽代碼先看這部分,很重要 簡單 ...
引言: 最近和實驗室的老師做項目要用到強化學習的有關內容,就開始學習強化學習的相關內容了。也不想讓自己學習的內容荒廢掉,所以想在博客里面記載下來,方便后面復習,也方便和大家交流。 一、強化學習是什么? 定義 首先先看一段定義:Reinforcement learning ...
https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 強化學習在alphago中大放異彩,本文將簡要介紹強化學習的一種q-learning。先從最簡單的q-table下手,然后針對state過多的問題引入q-network,最后通過兩個 ...
在上一篇文章中介紹了MDP與Bellman方程,MDP可以對強化學習的問題進行建模,Bellman提供了計算價值函數的迭代公式。但在實際問題中,我們往往無法准確獲知MDP過程中的轉移概率$P$,因此無法直接將解決 MDP 問題的經典思路 value iteration 和 policy ...