在前面我們討論了基於價值的強化學習(Value Based RL)和基於策略的強化學習模型(Policy Based RL)，本篇我們討論最后一種強化學習流派，基於模型的強化學習(Model Based RL)，以及基於模型的強化學習算法框架Dyna。 基於價值的強化學習模型和基於策略的強化學習 ...

強化學習——強化學習的算法分類 from: https://www.jianshu.com/p/a04a8c7bee98 上一篇文章回顧了強化學習的核心概念，這里繼續通過Open AI 的Spinning Up 項目總結強化學習(RL)的算法，通過分類和對比的方法 ...

本文介紹強化學習的基本概念及建模方法 什么是強化學習 強化學習主要解決貫續決策問題，強調一個智能體在不斷的跟環境交互的過程中通過優化策略從而在整個交互過程中獲得最多的回報。 圖中的大腦代表智能體agent，智能體根據當前環境\(s_t\) 選擇一個動作\(a_t\)執行，這個\(a_t ...

　　　　從今天開始整理強化學習領域的知識，主要參考的資料是Sutton的強化學習書和UCL強化學習的課程。這個系列大概准備寫10到20篇，希望寫完后自己的強化學習碎片化知識可以得到融會貫通，也希望可以幫到更多的人，畢竟目前系統的講解強化學習的中文資料不太多。 　　　　第一篇會從強化學習的基本概念 ...

： 在這篇論文中，我們致力於解決使用單強化學習智能體和一組參數來解決多任務問題。LMPALA（Importa ...

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 ...

定義了一個數學模型，可用於隨機動態系統的最優決策過程。 強化學習利用這個數學模型將一個現實中的問題變成一個數學 ...

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 ...