強化學習（一）—— 基本概念及馬爾科夫決策過程（MDP）
1、策略與環境模型 強化學習是繼監督學習和無監督學習之后的第三種機器學習方法。強化學習的整個過程如下圖所示： 具體的過程可以分解為三個步驟： 1）根據當前的狀態 $s_t$ 選擇要執行的動作 $ a_t $。 2）根據當前的狀態 $s_t $ 和動作 $ a_t ...
原文：強化學習（基本概念）
概述 強化學習 Reinforcement Learning，簡稱RL 是機器學習的一個重要分支。在強化學習中，包含兩種基本的元素：狀態與動作，在某個狀態下執行某種動作，這便是一種策略，學習器要做的就是通過不斷地探索學習，從而獲得一個好的策略。例如：在圍棋中，一種落棋的局面就是一種狀態，若能知道每種局面下的最優落子動作，那就攻無不克 百戰不殆了 若將狀態看作為屬性，動作看作為標記，易知：監督學習和 ...
2019-01-17 11:39 0 2884 推薦指數：
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