1、簡介 1.1、PolicyBased方法優劣 優勢： 更好的收斂特性 在高維或者連續的action空間里面有效 可以學習隨機策略 劣勢： 收斂到局部最優，而非全局最優 policy估計訓練慢、高方差，有時候沒有值函數有效:ValueBased方法使用Max貪心優化跑得快; 策略 ...

　　　　在強化學習(十八) 基於模擬的搜索與蒙特卡羅樹搜索(MCTS)中，我們討論了MCTS的原理和在棋類中的基本應用。這里我們在前一節MCTS的基礎上，討論下DeepMind的AlphaGo Zero強化學習原理。 　　　　本篇主要參考了AlphaGo Zero的論文, AlphaGo ...

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 ...

摘要：本文嘗試以一種通俗易懂的形式對強化學習進行說明，將不會包含一個公式。 本文分享自華為雲社區《強化學習淺述》，作者： yanghuaili 人。 機器學習可以大致分為三個研究領域：監督學習，無監督學習和強化學習（Reinforcement Learning，RL）。監督學習是大家最為 ...

1 簡介 每一個生物都與其環境相互作用，並利用這些相互作用來改善自身的活動，以生存和增長。我們稱基於與環境交互的動作修正為強化學習(RL)。這里有很多類型的學習，包括監督學習，非監督學習等。強化學習是指一個行動者或代理與它的環境相互作用，根據收到的刺激對其行為的響應，並修改其行為或控制政策 ...

強化學習筆記(一) 1 強化學習概述 隨着 Alpha Go 的成功，強化學習（Reinforcement Learning，RL）成為了當下機器學習中最熱門的研究領域之一。與常見的監督學習和非監督學習不同，強化學習強調智能體（agent）與環境（environment）的交互 ...

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 ...