【基礎知識十六】強化學習
一、任務與獎賞 我們執行某個操作a時，僅能得到一個當前的反饋r（可以假設服從某種分布），這個過程抽象出來就是“強化學習”。 強化學習任務通常用馬爾可夫決策過程MDP來描述： 強化學習任務的四要素 E = <X, A, P, R> E：機器處於的環境 X：狀態空間 ...
原文：強化學習-基礎知識
. 前言 在機器學習中，我們比較熟知的是監督式學習，非監督學習，此外還有一個大類就是強化學習。強化學習是機器學習的一個重要分支，是多學科多領域交叉的一個產物，它的本質是解決自動進行決策，並且可以做連續決策。 . 強化學習定義 它主要包含五個元素，Agent 智能體 ，Environment 環境 ，State 狀態 ，Action 行動 ，Reward 獎勵 ,強化學習的目標就是獲得最多的累計獎 ...
2019-02-11 22:30 0 1277 推薦指數：
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