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 ...
原文：強化學習入門 ： 一文入門強化學習
轉自： 原貼 http: geek.csdn.net news detail utm source tuicool amp utm medium referral 建議參考程序視頻資料： 莫煩PYTHON https: morvanzhou.github.io tutorials machine learning reinforcement learning 正文 START ： 強化學習非常重要 ...
2018-09-29 23:17 0 1637 推薦指數：
相關推薦
多智能體強化學習入門Qmix
本文首發於：行者AI Qmix是多智能體強化學習中比較經典的算法之一，在VDN的基礎上做了一些改進，與VDN相比，在各個agent之間有着較大差異的環境中，表現的更好。 1. IQL與VDN IQL（Independent Q_Learning），是一種比較暴力的解決問題的方法 ...
（十 一）從零開始學人工智能--強化學習: 強化學習入門基礎
強化學習入門基礎 目錄 強化學習入門基礎 1. 強化學習基礎知識 1.1 強化學習發展歷程 1.2 強化學習特點 1.3 強化學習應用 1.4 強化學習基本概念 1.5 強化學習智能體 ...
深度強化學習——最大熵強化學習入門
從概率圖角度理解強化學習 目錄 一、變分推斷(Variational Inference) 1. 概率隱變量模型（Probabilistic Latent Variable Models） 2.變分推斷原理 3.Amortized ...
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 ...
強化學習（MATLAB）
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 ...
什么是強化學習？
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 ...
強化學習雜談
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 ...